isaac-wiki-mcp

以撒的结合：忏悔(+) 模组 API 文档的 MCP 知识库服务器。

采用 llmwiki 架构 —— 文件系统原生的 markdown 页面 + [[wikilinks]] 交叉引用。纯 Python 实现，零 ML 依赖，只依赖 loguru 一个包。

解决了什么问题

用 AI 写以撒模组时，LLM 会编造不存在的 API 方法名和参数。这个项目把 72 个类、1,554 个方法的完整 API 文档做成了可搜索的知识库，让 AI 能查到完整的类页面（不是碎片化的 chunk），避免幻觉。

快速上手

pip install isaac-wiki-mcp

然后在 Claude Code 的 MCP 配置里加上（~/.claude/mcp.json）：

{
  "mcpServers": {
    "isaac-wiki": {
      "command": "uvx",
      "args": ["isaac-wiki-mcp"]
    }
  }
}

也可以用 Docker：

{
  "mcpServers": {
    "isaac-wiki": {
      "command": "docker",
      "args": ["run", "-i", "--rm", "ghcr.io/你的用户名/isaac-wiki-mcp"]
    }
  }
}

MCP 工具

工具	功能
wiki_search	全文搜索，返回完整页面内容（不是片段）
wiki_read	按名称读取完整类文档，如 EntityPlayer
wiki_list	按分类列出页面（classes / enums / tutorials）
wiki_stats	查看知识库统计数据

命令行

isaac-wiki search "player health" --category classes
isaac-wiki read EntityPlayer
isaac-wiki list --category classes
isaac-wiki stats
isaac-wiki build          # 从数据源重建 wiki

数据规模

分类	数量
类	71
方法	1,554
枚举	81
教程	20
总页面	173

每个类页面包含：概述、继承链、关联类型（带 [[wikilinks]]）、所有方法的签名、DLC 兼容标记、使用场景。

架构

src/isaac_wiki/
  wiki_builder.py   — 数据清洗 + JSON → wiki markdown 转换
  wiki_engine.py    — 全文搜索 + 页面读取（纯 Python）
  facade.py         — 对外 API 层（永不抛异常）
  server.py         — MCP stdio 服务器（4 个工具）
  cli.py            — 命令行工具

wiki/               — 生成的 markdown 页面（~1.3MB）
  classes/          — 71 个类页面，含 [[wikilinks]]
  enums/            — 81 个枚举参考页
  tutorials/        — 20 个教程
  index.md          — 全局导航
  llms.txt          — AI 可消费的摘要（llmstxt.org 规范）

data/               — 源数据（wiki_builder 的输入）

开发

pip install -e ".[dev]"
pytest tests/ -v