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MCP Server · 文档知识

Zoroark (Meetparmar40)

MCP文档服务器为AI助手提供实时访问最新文档的功能,支持通过包名检索和抓取文档内容。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 2
文档检索开发工具PythonClaudeClaude Desktop

快速开始

作者 / 组织
Meetparmar40
提供方
Meetparmar40
运行时
Python

工具数量

2

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

GitHub Star

0

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

Zoroark (Meetparmar40) 属于文档知识类 MCP Server,公开资料标注 2 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 Claude Desktop、Claude,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

文档知识

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

uv run crawl4ai-setup

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Python,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 2 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

*一个快速的MCP服务器,可以按需查找和获取任何包的文档。*

______________________________________________________________________

概述

MCP文档服务器 是一个 模型上下文协议 服务器,使AI助手能够实时访问最新文档。它公开了两个工具:

工具说明
resolve_docs搜索DuckDuckGo+npm/PyPI以找到包的最佳文档URL
scrape_page获取URL并将其内容作为干净的标记返回

从任何问题中为它提供一个包名,并返回正确的文档——没有过时的快照,也没有产生幻觉的API。

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运作原理

User question
     │
     ▼
resolve_docs(package_name, keywords?, version?)
     │  DuckDuckGo search  +  npm / PyPI registry lookup
     ▼
List of ranked documentation URLs
     │
     ▼
scrape_page(url)
     │  Crawl4AI headless browser → clean markdown
     ▼
Documentation content returned to the AI

______________________________________________________________________

安装

需要 Python 3.12+ 和 紫外线.
# Clone the repository
git clone https://github.com/your-username/mcp-docs-server.git
cd mcp-docs-server

# Install dependencies
uv sync

首次使用后,运行Crawl4AI安装后安装程序(下载浏览器二进制文件):

uv run crawl4ai-setup

______________________________________________________________________

用法

stdio(默认设置——适用于Claude Desktop等AI客户端)

uv run python -m mcp_docs_server.main

HTTP传输

MCP_TRANSPORT=http MCP_PORT=8000 uv run python -m mcp_docs_server.main

______________________________________________________________________

Claude桌面配置

将以下内容添加到您的 claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "docs-server": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory", "/absolute/path/to/mcp-docs-server",
        "run", "python", "-m", "mcp_docs_server.main"
      ]
    }
  }
}

______________________________________________________________________

工具参考

resolve_docs

查找包的文档URL。

参数类型必填说明
package_namestr✅在npm或PyPI上的确切包名(例如。 "react", "fastapi")
keywordslist[str]❌用户问题中的2-5个具体技术术语
versionstr❌特定版本字符串(例如。 "18", "4.0")

最多返回6个结果——按排名顺序排列的DuckDuckGo的前5个结果,如果还没有官方注册链接,还可以加上。

______________________________________________________________________

scrape_page

废弃文档页面并将其内容作为标记返回。

参数类型必填说明
urlstr✅要获取的完整URL(通常来自 resolve_docs)

返回一个字典 url 和 content (标记文本,上限为300000个字符)。

______________________________________________________________________

配置

从环境变量(或 .env 文件):

变量默认值描述
RESOLVER_TIMEOUT5URL解析的HTTP超时(秒)
HEURISTIC_TIMEOUT3注册表启发式检查超时
SCRAPER_TIMEOUT_MS20000无头浏览器的页面加载超时(毫秒)
SCRAPER_MAX_CONTENT_CHARS300000从抓取的页面返回的最大字符数
MCP_TRANSPORTstdio运输方式: stdio 或 http
MCP_PORT8000使用端口时 MCP_TRANSPORT=http

______________________________________________________________________

项目结构

mcp-docs-server/
├── src/
│   ├── media/
│   │   ├── logo.png               # Repository logo
│   │   └── logo_with_text.png     # Logo with tool name
│   └── mcp_docs_server/
│       ├── main.py                # FastMCP server & tool definitions
│       ├── config.py              # Pydantic settings
│       └── pipeline/
│           ├── resolver.py        # Stage 1 — URL resolution
│           └── scraper.py         # Stage 2 — page scraping
├── pyproject.toml
└── README.md

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许可证

麻省理工学院——见 许可证 了解详情。

工具与能力

工具数量

2

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

文档检索Python本地部署实时文档AI辅助工具爬虫服务开发工具

支持客户端

Claude DesktopClaude

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

读长文档提问

把 PDF、Markdown 和笔记交给模型,按章节追问细节。

整理知识库

把零散资料归档、打标签,检索时更容易命中。

批量出摘要

提取要点,输出能直接引用的段落。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 2 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 已经适配 Claude Desktop、Claude,换客户端不用重新研究配置。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Python,换机器要重新装一遍。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在文档知识场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude Desktop 的用户,接入路径最短。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

Zoroark (Meetparmar40) 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 uv run crawl4ai-setup,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Zoroark (Meetparmar40) 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Zoroark (Meetparmar40) 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Zoroark (Meetparmar40) 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

Zoroark (Meetparmar40) 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude Desktop、Claude;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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