Claude AI Documentation Assistant

Claude AI Documentation Assistant

一个 MCP 服务器,它与 Claude 集成,以提供跨多个 AI/ML 库的智能文档搜索功能,允许用户通过自然语言查询来检索和处理技术信息。

Category
访问服务器

README

🤖 Claude AI 文档助手 📚

<div align="center">

Claude + MCP 集成

一个强大的 MCP 服务器,通过文档搜索功能增强 Claude 的能力

Python 3.8+ License: MIT PRs Welcome

</div>

✨ 特性

  • 🔍 智能文档搜索 - 搜索多个 AI/ML 库的文档
  • 🧠 Claude 集成 - 与 Claude 的高级推理能力无缝连接
  • 🌐 智能网页搜索 - 利用 Serper API 进行有针对性的文档查找
  • 💨 快速响应时间 - 针对快速检索和处理进行了优化
  • 🧩 可扩展的架构 - 轻松添加更多文档来源

📋 前提条件

  • 🐍 Python 3.8 或更高版本
  • 🔑 Claude Pro 订阅
  • 🔐 Serper API 密钥 (在此处获取)
  • 💻 Claude 桌面应用程序

🚀 快速开始

1️⃣ 安装

# 克隆仓库
git clone https://github.com/your-username/claude-docs-assistant.git
cd claude-docs-assistant

# 创建一个虚拟环境 (推荐)
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # 在 Windows 上: venv\Scripts\activate

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

2️⃣ 配置

在项目根目录中创建一个 .env 文件,其中包含您的 API 密钥:

SERPER_API_KEY=your_serper_api_key_here

3️⃣ 启动 MCP 服务器

python main.py

您应该看到输出表明服务器正在运行并等待 Claude 连接。

4️⃣ 连接 Claude 桌面应用

  1. 📱 打开 Claude 桌面应用
  2. ⚙️ 点击您的个人资料图标并选择“设置”
  3. 🧰 导航到“工具”部分
  4. ➕ 点击“添加工具”
  5. 🔗 选择“连接到本地工具”
  6. 🖥️ 按照提示连接到您正在运行的 MCP 服务器
  7. ✅ 确认连接成功

🎮 使用您的 Claude 文档助手

连接后,您可以开始向 Claude 提问,这将触发文档搜索。 例如:

你能解释一下如何将 FAISS 与 LangChain 一起使用吗? 请搜索 langchain 文档来帮助我。

Claude 将自动使用您的 MCP 服务器来:

  1. 🔍 搜索相关文档
  2. 📥 检索内容
  3. 🧠 处理并解释信息

🔧 幕后原理

📄 代码结构

claude-docs-assistant/
├── main.py           # MCP 服务器实现
├── requirements.txt  # 项目依赖
├── .env              # 环境变量 (API 密钥)
└── README.md         # 此文档

🔌 支持的库

该助手目前支持搜索以下文档:

  • 🦜 LangChain: python.langchain.com/docs
  • 🦙 LlamaIndex: docs.llamaindex.ai/en/stable
  • 🧠 OpenAI: platform.openai.com/docs

🧩 工作原理

  1. 📡 MCP 服务器向 Claude 公开一个 get_docs 工具
  2. 🔍 调用时,该工具使用 Serper API 搜索文档
  3. 📚 结果被抓取以获取其内容
  4. 🔄 内容返回给 Claude 进行分析和解释

🛠️ 高级配置

添加新的文档来源

扩展 main.py 中的 docs_urls 字典:

docs_urls = {
    "langchain": "python.langchain.com/docs",
    "llama-index": "docs.llamaindex.ai/en/stable",
    "openai": "platform.openai.com/docs",
    "huggingface": "huggingface.co/docs",  # 添加新的文档来源
    "tensorflow": "www.tensorflow.org/api_docs",
}

自定义搜索行为

修改 search_web 函数以调整结果数量:

payload = json.dumps({"q": query, "num": 5})  # 从默认值 2 增加

🔍 故障排除

常见问题

  • 🚫 "Connection refused" 错误: 确保在连接 Claude 之前 MCP 服务器正在运行
  • ⏱️ 超时错误: 检查您的互联网连接或增加超时值
  • 🔒 API 密钥问题: 验证您的 Serper API 密钥在 .env 文件中是否正确

调试技巧

通过修改 main.py 文件添加更详细的日志记录:

import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)

📈 性能优化

  • ⚡ 为了更快的响应时间,请考虑缓存经常访问的文档
  • 🧠 限制返回给 Claude 的文本量,以避免令牌限制
  • 🌐 使用更具体的查询以获得更相关的文档

🤝 贡献

欢迎贡献! 您可以通过以下方式提供帮助:

  1. 🍴 Fork 仓库
  2. 🌿 创建一个功能分支 (git checkout -b feature/amazing-feature)
  3. 💾 提交您的更改 (git commit -m 'Add some amazing feature')
  4. 📤 推送到分支 (git push origin feature/amazing-feature)
  5. 🔍 打开一个 Pull Request

📜 许可证

该项目根据 MIT 许可证获得许可 - 有关详细信息,请参阅 LICENSE 文件。

🙏 致谢

  • Anthropic 创建了 Claude
  • Serper.dev 提供了他们的搜索 API
  • 所有使该项目成为可能的开源库

<div align="center"> 用 ❤️ 为 Claude 爱好者制作 </div>

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