Windows Crate Docs Search MCP
允许搜索 Rust Windows crate API 文档的 MCP 服务器
preludeorg
README
Windows Crate 文档搜索 MCP
本项目提供了一个 Claude Desktop MCP 服务器,允许搜索托管在 microsoft.github.io/windows-docs-rs 的 Rust windows
crate API 文档。
它使用 Playwright 与文档网站的搜索功能和特性表进行交互。
特性
- 搜索 Windows API: 使用
search_windows_api
工具在windows
crate 文档中查找函数、结构体、枚举等。 - 获取文档: 检索精确匹配的详细文档,包括描述、签名和所需的 Cargo 特性(尽力而为)。
- 查找相关项: 列出搜索期间找到的相关 API 项。
用法
此软件包需要安装 Playwright 浏览器。服务器会在首次运行时尝试自动安装默认浏览器 (chromium
)。您可以通过设置 MCP_SKIP_PLAYWRIGHT_INSTALL
环境变量来跳过此步骤。
运行 MCP 服务器
使用 uvx
:
安装后运行服务器的最简单方法是使用 uvx
:
uvx windows-rs-mcp
使用 uv
在本地运行:
如果您已克隆存储库,则可以直接从项目目录中使用 uv run
运行服务器:
# 导航到项目根目录
# cd /path/to/windows-rs-mcp (Linux/macOS)
# cd C:\path\to\your\project\windows-rs-mcp (Windows)
# 运行服务器
uv run windows-rs-mcp
配置 Claude Desktop
要将此 MCP 与 Claude Desktop 一起使用,请将以下配置添加到您的 Claude Desktop 设置:
选项 1:使用 uvx
(推荐)
{
"mcpServers": {
"windows-docs": {
"command": "uvx",
"args": [
"windows-rs-mcp"
]
}
}
}
选项 2:使用 uv run
(适用于本地源代码)
请确保将 args
中的占位符路径替换为您的项目目录的实际绝对路径。
{
"mcpServers": {
"windows-docs": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"C:\\path\\to\\your\\project\\windows-rs-mcp", // <-- 替换为您的路径
"run",
"windows-rs-mcp"
]
}
}
}
配置完成后,重启 Claude Desktop。然后您应该能够使用 search_windows_api
工具。
配置 Cursor
打开 .cursor/mcp.json
并添加 MCP 服务器
{
"mcpServers": {
"windows-rs-mcp": {
"command": "uvx",
"args": ["windows-rs-mcp"]
}
}
}
环境变量
MCP_SKIP_PLAYWRIGHT_INSTALL
: 设置为true
、1
或yes
以跳过自动 Playwright 浏览器安装检查。MCP_PLAYWRIGHT_BROWSER
: 指定 Playwright 应安装的浏览器(默认为chromium
)。其他选项包括firefox
和webkit
。
推荐服务器
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
MCP Package Docs Server
促进大型语言模型高效访问和获取 Go、Python 和 NPM 包的结构化文档,通过多语言支持和性能优化来增强软件开发。
Claude Code MCP
一个实现了 Claude Code 作为模型上下文协议(Model Context Protocol, MCP)服务器的方案,它可以通过标准化的 MCP 接口来使用 Claude 的软件工程能力(代码生成、编辑、审查和文件操作)。
@kazuph/mcp-taskmanager
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mermaid-mcp-server
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MCP 服务器向 AI 编码助手(如 Cursor)提供 Jira 工单信息。

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一个模型上下文协议(Model Context Protocol)服务器,它与 Linear 的问题跟踪系统集成,允许大型语言模型(LLM)通过自然语言交互来创建、更新、搜索和评论 Linear 问题。

Sequential Thinking MCP Server
这个服务器通过将复杂问题分解为顺序步骤来促进结构化的问题解决,支持修订,并通过完整的 MCP 集成来实现多条解决方案路径。
Curri MCP Server
通过管理文本笔记、提供笔记创建工具以及使用结构化提示生成摘要,从而实现与 Curri API 的交互。