Docs Query MCP - Node.js

🚀 100% Node.js / TypeScript + 本地嵌入模型实现，可直接通过 npx @jaxsonwang/docs-mcp <command> 使用。

这是一个原生 Node.js/TypeScript 项目，所有功能都封装为 npm 包，可通过 npm install 本地运行，也可以在未克隆仓库的情况下用 npx 直接拉起 CLI。摄取目标不限于某个特定仓库，只要是 Markdown/MDX 文档（或你扩展的扩展名），即可构建本地向量索引与 MCP 工具，对任意项目实现“提取→检索→MCP 暴露”的通用流程。

亮点

通用文档提取：任意 Markdown/MDX 目录都能摄取；你可为公司知识库、产品手册或博客生成同一套索引与 MCP 工具。
纯 Node 环境：无需额外 runtime，直接 npm install 即可构建。
只支持本地模型：默认使用 @xenova/transformers 提供的量化版 Xenova/bge-base-zh-v1.5，完全离线。
多入口 CLI：ingest-docs、query-docs、mcp-docs-server 三个命令可单独执行，也可通过总入口 docs-mcp <command> 运行，方便 npx 调用（npx @jaxsonwang/docs-mcp <command>）。
统一持久化：索引以 storage/llamaindex/index.json 存储，ingest / query / MCP 共用该文件。
FastMCP 支持：mcp-docs-server 用 @modelcontextprotocol/sdk 暴露 docs_query 工具，CLI 可以直接挂载。

快速开始

# 1) 安装依赖并构建 TypeScript
npm install
npm run build

# 2) 摄取文档（示例：中英文文档库）
node dist/bin/ingest-docs.js \
  --docs-root ../your-docs-repo/docs/zh:zh \
  --docs-root ../your-docs-repo/docs/en:en \
  --persist-dir storage/llamaindex --clean

# 3) 查询
node dist/bin/query-docs.js "如何自定义导航栏？" --model raw

# 4) 启动 MCP 服务器（stdio）
node dist/bin/mcp-docs-server.js --persist-dir storage/llamaindex

`npx` 使用方式

发布到 npm 之后，可直接通过下列命令远程执行（无需克隆）：

npx @jaxsonwang/docs-mcp ingest \
  --docs-root /abs/path/docs/zh:zh --persist-dir storage/llamaindex --clean

npx @jaxsonwang/docs-mcp query "How do I customize navigation?" --model raw

npx @jaxsonwang/docs-mcp mcp --persist-dir storage/llamaindex --default-k 6

npx @jaxsonwang/docs-mcp <command> 会根据 <command> 派发到对应二进制；如果你更喜欢直接调用，也可以 npx @jaxsonwang/docs-mcp ingest-docs ...。

命令详解

ingest-docs

npx @jaxsonwang/docs-mcp ingest \
  --docs-root /abs/path/docs/en:en \
  --docs-root /abs/path/docs/zh:zh \
  --persist-dir storage/llamaindex --clean \
  --embedding-model Xenova/bge-base-zh-v1.5 \
  --chunk-size 750 --chunk-overlap 120

--docs-root PATH[:LANG]：可重复传入，默认 docs/en:en。语言标签写入 metadata，用于后续过滤。
--persist-dir：索引输出目录（默认 storage/llamaindex）。加 --clean 会先删除旧索引。
--extensions：默认 .md .mdx。
--embedding-model：任意 @xenova/transformers 支持的本地模型（建议 Xenova/bge-base-zh-v1.5 / Xenova/bge-base-en-v1.5）。

摄取完成后会在 persistDir/index.json 写入：

{
  "version": 1,
  "embeddingModel": "Xenova/bge-base-zh-v1.5",
  "documents": [
    {
      "id": "zh-0",
      "text": "...chunk...",
      "metadata": { "path": "guide/getting-started.md", "lang": "zh", "section": "guide" },
      "embedding": [0.01, -0.02, ...]
    }
  ]
}

query-docs

npx @jaxsonwang/docs-mcp query "How do I customize navigation?" \
  --persist-dir storage/llamaindex --k 5 --model raw

--model：raw（打印 prompt）、codex|claude|gemini（将 prompt 写入对应 CLI 的 stdin）、mcp（输出 JSON，方便管道）。
--cli-path：当 --model codex|claude|gemini 时，覆盖默认 CLI 路径。
--embedding-model：需要与 ingest 阶段一致，否则会提示警告。

mcp-docs-server

npx @jaxsonwang/docs-mcp mcp \
  --persist-dir storage/llamaindex \
  --embedding-model Xenova/bge-base-zh-v1.5 \
  --default-k 4

以 stdio 模式运行 FastMCP 服务器，暴露 docs_query({ question, k? })。
k 省略时回退到 --default-k。
MCP 客户端配置示例：

{
  "servers": {
    "docs_mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@jaxsonwang/docs-mcp", "mcp", "--persist-dir", "/abs/path/storage/llamaindex"]
    }
  }
}

本地嵌入模型

项目只依赖 @xenova/transformers，默认启用 env.allowLocalModels = true 并加载量化模型。首次运行会自动在 ~/.cache 下载一次模型文件（约 400MB），后续命令复用缓存。

如果需要英文数据集，推荐 Xenova/bge-base-en-v1.5。
如需更大的跨语模型，可切换 Xenova/bge-m3，但内存占用也会更高。

目录结构

.
├── package.json
├── tsconfig.json
├── src/
│   ├── bin/               # CLI 入口
│   ├── commands/          # ingest/query/mcp 实现
│   └── core/              # chunking、embedding、存储等工具
├── dist/                  # tsc 输出
└── storage/llamaindex     # 索引输出（未提交）

License

MIT

docs-mcp