AgenC Architecture Docs MCP 服务器

关键词

文档检索资源管理JSON-RPC提示模板上下文服务

项目简介

AgenC Architecture Docs MCP 服务器是 AgenC 体系的一部分，用于把架构文档、问题地图和相关资源暴露为 MCP 资源，并提供可供 LLM 客户端调用的工具与 prompts。它通过 MCP 服务器框架实现资源检索、工具执行、提示渲染等核心能力，便于通过标准的 JSON-RPC 与客户端进行交互，支持将文档、问题地图、阶段依赖关系等内容整合为可查询的上下文服务。

主要功能点

  • 资源管理与暴露
    • 将 docs 目录中的文档作为 MCP 资源对外暴露，支持基于文档路径的资源查询与文本读取。
    • 提供聚合资源，如 issue-map、roadmap、conventions 等，方便 LLM 读取与推理所需的结构化信息。
  • 工具注册与执行
    • 注册用于文档查询的工具（如 docs_search、docs_get_issue_context、docs_get_phase_graph、docs_get_conventions 等），支持在 MCP 客户端中组合使用。
    • 提供相应的实现以便从文档库中检索、生成上下文、解耦实现细节。
  • 提示模板与交互模式
    • 提供实现的提示模板，支持对特定问题（如 issue 实现、阶段分析）进行引导。
  • MCP 服务器与多传输协议
    • 使用 Model Context Protocol 的服务器实现，通过标准的 MCP Tool/Resource/Prompt 注册，提供 AI 友好、可扩展的上下文服务。
    • 支持多种传输方式（如 STDIO），实现与 LLM 客户端的高效通信。
  • 自动化加载与集成
    • 自动从仓库的 docs 目录加载文档、ROADMAP、issue-map 等数据，动态构建资源与工具。
    • 结合现有的文档索引、问题解析与 phase 图谱，提供多样化的查询能力。

安装与运行步骤

  • 安装与构建
    • 将仓库克隆到本地环境。
    • 进入 docs-mcp 目录，安装依赖并构建：
      • 安装依赖并编译生成 MCP 服务器二进制/可执行文件。
  • 启动服务器
    • 使用生成的执行文件启动 MCP 服务器（通常是 node dist/index.js 或等价产物）。
    • 服务器启动后，会通过 MCP 与客户端建立连接，提供资源、工具、提示和查询能力。
  • 运行与调试要点
    • 服务器会从 docs 目录自动加载文档、ROADMAP、issue-map 等，构建资源与工具集合。
    • 可以通过 CLI/客户端对资源进行读取、工具调用与 Prompt 渲染。

服务器配置（供 MCP 客户端连接使用的描述信息）

以下信息用于 MCP 客户端在启动时了解如何连接该 MCP 服务器。MCP 客户端仅需要知道服务器启动命令及参数即可连接；配置示例以 JSON 形式呈现，注释用于说明含义。实际客户端无需理解实现细节。

{ "serverName": "AgenC Architecture Docs MCP Server", "command": "node", "args": ["dist/index.js"], "description": "MCP 服务器：暴露 AgenC 架构文档的资源、工具与提示模板，供 LLM 客户端以 JSON-RPC 方式查询与调用", "env": { "DOCS_ROOT": "<仓库根目录>/docs", "LOG_LEVEL": "info" } }

注释说明

  • serverName：服务器在 MCP 客户端中的标识名称，便于管理与发现。
  • command/args：启动服务器的命令及参数，通常为 node dist/index.js，确保在构建输出路径下可执行。
  • DOCS_ROOT：服务器加载文档的本地根路径，指向仓库中的 docs 目录。
  • LOG_LEVEL：日志级别，便于调试与运维。

基本使用方法

  • 启动与连接
    • 运行服务器后，MCP 客户端通过标准的 MCP 连接方式与之建立通信，随后可以对资源进行读取、对工具进行调用、以及获取/渲染 Prompts。
  • 常用操作场景
    • 读取资源：请求某个文档或聚合资源（如 Roadmap、ISSUE_MAP）的文本内容。
    • 调用工具：如执行 docs_search、docs_get_issue_context、docs_get_phase_graph、docs_get_conventions 等工具，获取结构化文本、表格或生成的内容。
    • 获取 Prompts：调用实现的 prompts，用于引导 LLM 的实现流程与分析。
    • 交互方式：通过 MCP 的 JSON-RPC 进行请求与响应，服务端返回资源文本、工具输出或提示渲染结果。

关键词

文档检索, 资源管理, JSON-RPC, 提示模板, 上下文服务

分类

6

服务器信息

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