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MCP Server for Documentation Search
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このMCPサーバーは、LLMがLangChain、LlamaIndex、OpenAIなどの人気AIライブラリの現在のドキュメントにシームレスにアクセスできるようにし、リアルタイムの情報取得とインタラクションを容易にします。
追加日:
作成者:
Apr 28 2025
Rohit Krishnan
開発者ツール
研究とデータ
知識と記憶
#ドキュメントツール
#大型言語モデル
#mcp-server
...
MCP Server for Documentation Search
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このMCPサーバーは、LLMがLangChain、LlamaIndex、OpenAIなどの人気AIライブラリの現在のドキュメントにシームレスにアクセスできるようにし、リアルタイムの情報取得とインタラクションを容易にします。
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Apr 28 2025
Rohit Krishnan
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#ドキュメントツール
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#mcp-server
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MCP Server for Documentation Searchとは?
MCPサーバーは、大規模言語モデルとLangChain、LlamaIndex、OpenAIなどのAIライブラリのドキュメントソースを接続する仲介者として機能します。Web検索、コンテンツ解析、および構造化されたAPIを使用して、関連するドキュメントコンテンツを動的に取得します。これにより、LLMは会話や作業中に正確で最新のガイダンスを提供し、静的な知識の制限を最小限に抑えます。このシステムは、リアルタイムのクエリ、クリーンなコンテンツ抽出、およびさまざまなIDEやAIツールとの統合をサポートしており、AIアプリケーションにおける動的ドキュメントアクセスを求める開発者にとって重要なコンポーネントとなります。
誰がMCP Server for Documentation Searchを使うの?
AI開発者
データサイエンティスト
MLエンジニア
LLM統合者
研究アナリスト
MCP Server for Documentation Searchの使い方は?
手順1:GitHubからリポジトリをクローンします
手順2:Python仮想環境を設定します
手順3:beautifulsoup4やHTTPXなどの依存関係をインストールします
手順4:環境変数にAPIキーを追加します
手順5:uvまたはお好みの方法でサーバーを実行します
手順6:LLMまたはIDEと統合して、ドキュメントのクエリを開始します
MCP Server for Documentation Searchの主な特長・利点
コア機能
Serper APIとのWeb検索統合
BeautifulSoupによるHTMLコンテンツ解析
リアルタイムクエリ用の構造化されたget_docs API
LangChain、LlamaIndex、OpenAIのマルチライブラリサポート
利点
最新のドキュメントへのリアルタイムアクセスを提供
さまざまなAIツールやワークフローとの統合を簡素化
クリーンで人間が読みやすいコンテンツ抽出を提供
複数のライブラリをサポートする拡張可能でモジュール式のアーキテクチャ
MCP Server for Documentation Searchの主な使用ケース・アプリケーション
LLMのためのリアルタイムAIライブラリドキュメンテーション取得
AIモデルの開発およびデバッグ中の動的サポート
ライブドキュメンテーションデータを使用したチャットボットの応答の強化
開発者のためのIDE内でのドキュメント検索の統合
MCP Server for Documentation SearchのFAQs
このMCPサーバーは何のために使用されますか?
このMCPサーバーをインストールするにはどうすればよいですか?
他のライブラリをサポートできますか?
LLMとどのように統合すればよいですか?
このサーバーは無料ですか?
依存関係は何ですか?
これをローカルで実行できますか?
コンテンツキャッシュのサポートはありますか?
ドキュメンテーションソースを更新するにはどうすればよいですか?
デバッグのサポートはありますか?
開発者
RohitKrish46
@KrishrSomu
in/rohit-krishnan-s
RohitKrish46
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