AskDocs MCP Server

AskDocs MCP服务器

一种模型上下文协议（MCP）服务器，使用Ollama在技术文档PDF上提供RAG支持的语义搜索。

特性

• 基于自然语言查询的语义搜索
• 多个带有页面引用的PDF文档
• Docker支持持久缓存
• 基于TOML的配置

快速开始

1.创建 askdocs-mcp.toml 在项目的文档目录中：

[[doc]]
name = "my_manual"
description = "My Product Manual"
path = "pdf/manual.pdf"

2.使用Docker运行：

docker run -it --rm --network=host -v ./docs:/docs askdocs-mcp:latest

askdocs-mcp 预计Ollama服务器将在其上运行 http://localhost:11434.

3.目录结构：

docs/
├── askdocs-mcp.toml    # Configuration
├── .askdocs-cache/     # Vector store (auto-created)
└── pdf/
    └── manual.pdf

添加 **/.askdocs-cache/** 给你的 .gitignore 文件。

配置

# Optional: Configure models
embedding_model = "snowflake-arctic-embed:latest"
llm_model = "qwen3:14b"

[[doc]]
name = "unique_identifier"
description = "Human description"
path = "pdf/document.pdf"

使用MCP服务器：

光标(~/.cursor/mcp.json 或 `

/.cursor/mcp.json`)

{
    "mcpServers": {
        "askdocs-mcp": {
            "command": "docker",
            "args": [
                "run", "-i", "--rm",
                "--network=host",
                "--volume=${workspaceFolder}/docs:/docs",
                "ghcr.io/dymk/askdocs-mcp:latest"
            ]
        }
    }
}

食品法典委员会(~/.codex/config.toml)

[mcp_servers.askdocs-mcp]
command = "docker"
args = [
    "run", "-i", "--rm",
    "--network=host",
    "--volume=/your/workspace/folder/docs:/docs",
    "ghcr.io/dymk/askdocs-mcp:latest"
]

环境变量：

• ASKDOCS_OLLAMA_URL：ollama服务器URL（默认值： http://localhost:11434)

可用工具

list_docs()

列出所有文档来源。

ask_docs(source_name: str, query: str)

使用自然语言搜索文档。

get_doc_page(source_name: str, page_start: int, page_end: int = None)

从特定页面检索全文。

需求

Olama必须使用所需的型号运行：

ollama pull snowflake-arctic-embed:latest
ollama pull qwen3:14b

建筑

# Docker
docker build -t askdocs-mcp:latest .

# Local
uv sync
uv run askdocs-mcp --docs-dir /path/to/docs

许可证

麻省理工学院