Docs MCP Server
Grounded Docs MCP Server
Локальный MCP-сервер: индексирует документацию из сайтов, GitHub, npm, PyPI и файлов и дает агенту поиск по нужной версии
- 1 875 ★ репозитория
- Последний коммит
- MIT
Расширенный доступ
Почему такой уровень
- Запускает локальный сервер и скрапит указанные внешние сайты
- Индексирует локальные папки и файлы, а с ключом провайдера отправляет текст на эмбеддинги наружу
Установка
- Работает в
В терминале, через SkillFoxx CLI
npx skillfoxx add mcp/grounded-docs-mcp-serverОпределит агенты на машине, покажет уровень доступа и зафиксирует версию.
Другие способы установки
Доступ и проверки
Как мы проверяемРасширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.
- Запускает локальный сервер и скрапит указанные внешние сайты
- Индексирует локальные папки и файлы, а с ключом провайдера отправляет текст на эмбеддинги наружу
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
Сервер собирает документацию из внешних источников и локальных файлов в собственный индекс на вашей машине, а затем отдает агенту поиск по нему через MCP. Источниками могут быть сайты, репозитории GitHub, пакеты npm и PyPI, локальные папки и zip-архивы, при этом читаются HTML, Markdown, PDF, документы офисных форматов, EPUB, ноутбуки Jupyter и исходный код многих языков. Запрос можно нацелить на конкретную версию библиотеки, чтобы ответы опирались на реальную документацию, а не на память модели. Есть веб-интерфейс на порту 6280 для добавления и управления источниками и CLI для индексации и поиска из скриптов. Опциональная embedding-модель включает семантический поиск.
Для кого. Для разработчиков, которым нужно, чтобы AI-ассистент отвечал по актуальной документации их библиотек и версий.
Подходит, если
- Агент выдает устаревшие или выдуманные API и нужен ответ по реальной документации
- Нужно проиндексировать документацию конкретной версии библиотеки и искать по ней
- Нужен локальный индекс документации без отправки кода во внешний сервис
Не подходит, если
- Достаточно разового поиска в браузере без установки сервера
- Нет возможности держать локальный индекс или запускать Node.js либо Docker
Пример запроса к агенту
Проиндексируй документацию React с react.dev и найди, как правильно чистить эффект в useEffectMCP
- Транспорт
- stdio, http, sse
- Авторизация
- не нужна
Переменные окружения
OPENAI_API_KEYсекрет- Ключ OpenAI для семантического поиска через эмбеддинги. Опционален, поддерживаются и другие провайдеры и локальные модели через Ollama.
Ограничения
Индекс и сервер работают локально: их нужно запускать и обслуживать самому. Для запуска через npx нужен Node.js 22 или новее, как альтернатива есть образ Docker. Без embedding-модели поиск остается лексическим; семантический требует ключа OpenAI или другого провайдера, либо локальной модели через Ollama. Отправка текста в OpenAI для эмбеддингов идет во внешний сервис, доступный из России не без ограничений.
Как отключить. Остановите процесс сервера или контейнер Docker и уберите запись docs-mcp-server из конфигурации MCP вашего клиента. Локальную базу индекса можно удалить вручную.
Частые вопросы
Обязателен ключ OpenAI?
Нет. Без embedding-модели работает лексический поиск. Для семантического можно подключить OpenAI, другого провайдера или локальную модель через Ollama.
Код и данные уходят наружу?
Сам сервер и индекс работают на вашей машине. Наружу идет только скрапинг указанных источников и, если включено, отправка текста в выбранного провайдера эмбеддингов.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
MCP-серверыMCP-сервер Ref: поиск по документации API и библиотек, который отдает агенту только нужные куски страниц
Удаленный MCP-сервер, который отдает агенту документацию и код любого публичного GitHub-репозитория без установки
MCP-сервер, который достает из документации нужный раздел, а не весь файл: индекс по заголовкам и точное чтение по байтам
Краулер на Go превращает сайты документации в Markdown, а агенту дает офлайн-поиск search_docs и чтение страниц по MCP.
MCP-сервер, который превращает большую кодовую базу в семантический граф функций для точной навигации и поиска по смыслу
mcpdoc
MCP LLMS-TXT Documentation Server
MCP-сервер от LangChain: отдает агенту документацию из выбранных вами файлов llms.txt с проверяемыми вызовами
Коротко о README
README описывает сервер как открытую альтернативу Context7, Nia и Ref.Tools, которая борется с устаревшими ответами и выдумками AI, давая индекс актуальной документации. Он тянет документы с сайтов, GitHub, npm, PyPI и локальных файлов и поддерживает множество форматов, от PDF и офисных документов до исходного кода. Для агентов и скриптов проще всего CLI: команды scrape, search и fetch-url. Для постоянного подключения запускается сервер с веб-интерфейсом на порту 6280, к нему подключаются Claude, Cline, Copilot, Gemini CLI и другие MCP-клиенты по stdio, http или sse. Embedding-модель опциональна и улучшает качество поиска. Лицензия MIT.