MCP Docs Hub

MCP Docs Hub

Коллекция MCP серверов для семантического поиска по документациям различных платформ. Серверы предоставляют инструменты для работы с документацией через Model Context Protocol в Claude Code и других совместимых клиентах.

Дата актуальной сверки данных: 30 ноября 2025, 16:00 МСК

Содержимое репозитория

Быстрый старт

1. Клонирование репозитория

git clone https://github.com/baslie/mcp-docs-hub.git
cd mcp-docs-hub

2. Настройка сервера (на примере jivo-docs-mcp)

cd jivo-docs-mcp

# Создание виртуального окружения
python -m venv venv

# Активация (Windows)
venv\Scripts\activate

# Активация (Linux/macOS)
source venv/bin/activate

# Установка зависимостей
pip install -r requirements.txt

3. Создание индексов

Важно: Файлы индексов (faiss_index.bin, storage/) не включены в репозиторий для уменьшения размера. После клонирования необходимо создать их:

python builder.py

Скрипт создаст векторный индекс FAISS для семантического поиска по документации.

4. Подключение к Claude Code

Добавьте сервер в конфигурацию MCP (.mcp.json):

{
  "mcpServers": {
    "jivo-docs": {
      "command": "path/to/venv/Scripts/python.exe",
      "args": ["path/to/jivo-docs-mcp/server.py"]
    }
  }
}

Структура каждого сервера

/
├── server.py           # FastMCP сервер
├── builder.py          # Скрипт для создания индексов
├── requirements.txt    # Python зависимости
├── README.md           # Документация сервера
└── docs/               # Markdown файлы документации

Доступные инструменты MCP

Каждый сервер предоставляет следующие инструменты:

• search_documentation(query, category?, top_k?) — семантический поиск
• read_full_file(file_path) — чтение файла целиком
• list_categories() — список категорий документации
• find_file_by_name(filename) — поиск файлов по имени
• list_files_in_category(category) — список файлов в категории
• get_table_of_contents(file_path) — оглавление файла
• search_exact(text, category?) — точный текстовый поиск

Технологии

• FastMCP — фреймворк для создания MCP серверов
• LlamaIndex — RAG фреймворк для индексации
• FAISS — векторная база для быстрого поиска
• sentence-transformers — модель эмбеддингов paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2

Планы развития

В будущем сюда будут добавляться документации других платформ и API. Следите за обновлениями репозитория.