kapa-mcp本地
本地MCP(模型上下文协议)服务器 kapa.ai公司 -通过MCP协议使用AI查询技术文档。
概述
该工具提供了一个命令行MCP服务器,允许AI助手(如Claude Code)查询kapa.AI知识库。它实现了两个核心功能:
query_kapa-向kapa.ai知识库提出一个新问题(创建一个新的对话线程)continue_conversation-使用线程ID跟进上一个问题
先决条件
- Python 3.10或更高版本
- 紫外线 包管理器
- kapa.ai账户:
- API密钥 - 项目ID
获取kapa.ai证书
- 注册地址: kapa.ai公司
- 创建或选择项目
- 从项目设置中获取API密钥
- 注意您的项目ID(在项目URL或设置中可见)
安装
选项1:使用uvx运行(临时)
无需安装即可直接运行服务器:
uvx --from . kapa-mcp-local --api-key YOUR_API_KEY --project-id YOUR_PROJECT_ID选项2:使用uv工具安装(持久)
全局安装该工具:
# From local directory
uv tool install .
# Run after installation
kapa-mcp-local --api-key YOUR_API_KEY --project-id YOUR_PROJECT_ID选项3:从Git安装
uv tool install git+https://github.com/yourusername/kapa-mcp-local配置
使用环境变量
创建一个 .env 文件(复制自 .env.example):
cp .env.example .env编辑 .env 使用您的凭据:
KAPA_API_KEY=your_api_key_here
KAPA_PROJECT_ID=your_project_id_here然后运行无参数:
uvx --from . kapa-mcp-local使用命令行参数
直接传递凭证:
kapa-mcp-local --api-key YOUR_API_KEY --project-id YOUR_PROJECT_ID与Claude Desktop集成
添加到您的Claude Desktop配置文件中:
macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
视窗: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
使用uvx(推荐)
{
"mcpServers": {
"kapa": {
"command": "uvx",
"args": [
"--from",
"/path/to/kapa-mcp-local",
"kapa-mcp-local",
"--api-key",
"YOUR_API_KEY",
"--project-id",
"YOUR_PROJECT_ID"
]
}
}
}使用已安装的工具
{
"mcpServers": {
"kapa": {
"command": "kapa-mcp-local",
"args": [
"--api-key",
"YOUR_API_KEY",
"--project-id",
"YOUR_PROJECT_ID"
]
}
}
}使用环境变量
如果你有一个 .env 带有凭据的文件:
{
"mcpServers": {
"kapa": {
"command": "uvx",
"args": [
"--from",
"/path/to/kapa-mcp-local",
"kapa-mcp-local"
]
}
}
}用法
在Claude Desktop中配置后,您可以使用以下工具:
查询知识库
Ask kapa: "How do I configure authentication in this framework?"这将使用 query_kapa 工具和返回:
- AI生成的答案
- 后续问题的线程ID
继续谈话
Follow up on thread abc123: "Can you show me a code example?"这将使用 continue_conversation 该工具使用前一个线程ID来维护上下文。
可用工具
query_kapa
描述:使用新问题查询kapa.ai知识库。
参数:
question(string,必填):要问的问题
退货:人工智能生成的答案和后续跟进的线程ID
continue_conversation
描述:继续现有的对话,并提出后续问题。
参数:
thread_id(string,必填):来自上一个查询的线程IDquestion(string,必填):后续问题
退货:人工智能生成的答案维护对话上下文
发展
设置开发环境
# Install dependencies
uv sync
# Run locally
uv run python -m kapa_mcp_local --api-key YOUR_KEY --project-id YOUR_ID项目结构
kapa-mcp-local/
├── kapa_mcp_local/
│ ├── __init__.py # Entry point and CLI argument parsing
│ ├── __main__.py # Allows python -m execution
│ └── server.py # Core MCP server and kapa.ai API client
├── pyproject.toml # Project configuration and dependencies
├── .env.example # Environment variable template
├── .gitignore # Git ignore patterns
└── README.md # This file测试
在本地测试服务器:
# With uvx
uvx --from . kapa-mcp-local --api-key YOUR_KEY --project-id YOUR_ID
# Or with uv run
uv run kapa-mcp-local --api-key YOUR_KEY --project-id YOUR_ID服务器使用MCP协议通过stdio(标准输入/输出)进行通信。
问题跟踪
许可证
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贡献
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