•智能抓取:指定一个技术文档的起始 URL。 •自动发现与整理:DevDocs 会像蜘蛛一样爬取相关页面（你可以控制深度），提取核心内容，去除无关元素，并构建出网站的结构。 •结构化输出:将抓取的内容整理成Markdown 或 JSON格式，方便阅读或用于 LLM 微调。 •MCP 服务:内置 MCP 服务器
从此，AI 就能直接查询你指定的、最新的官方文档内容了！
2. 核心亮点：为什么 DevDocs 与众不同？
• •深度控制:可配置 1-5 级抓取深度。 •自动链接发现:智能发现并分类相关内容页面。 •选择性抓取:可以指定只抓取特定部分。 •子 URL 检测:自动理解和映射网站结构。 •⚡ 高性能与速度: •并行处理:同时抓取多个页面，速度飞快。 •智能缓存:避免重复抓取相同内容，节省时间和资源。 •支持懒加载:能处理现代 Web 应用中的动态加载内容。 •速率限制:尊重目标网站，避免请求过载。 •? 内容处理与输出: •干净提取:去除导航栏、广告等无关内容，只保留核心信息。 •多种格式:支持导出为Markdown (MD)和JSON。 •结构化输出:内容按逻辑组织，清晰易懂。 •MCP 服务器集成:核心优势！将抓取的文档直接变成 AI 可查询的 MCP 工具源。 •?️ 企业级特性 (部分可能在未来或付费版):错误恢复、完整日志、API 访问、团队管理等。 •✅ 开源免费 & 可自托管:核心功能免费使用，代码开源，可以完全部署在自己的服务器上。
3. 解决痛点：为什么你需要 DevDocs？
•问题:技术文档分散、更新快，LLM 的知识库往往滞后。开发者需要花费大量时间阅读、理解、查找信息。 •DevDocs 方案:
1. 指向任意技术文档 URL。 2. DevDocs 自动发现所有相关页面。 3. 提取干净、有用的内容。 4. 通过内置 MCP 服务器，让你的 AI 工具可以直接查询这些最新、最准确的文档！ 5. (可选) 导出 MD/JSON 用于本地查阅或模型微调。
目标：让任何人都能快速利用最新技术构建出色的产品！
4. 快速上手 (推荐 Docker)
官方推荐使用 Docker 部署，最简单方便：
1.准备:确保你安装了 Docker 和 Git。 2.克隆仓库: gitclonehttps://github.com/cyberagiinc/DevDocs.git
cdDevDocs3.配置环境变量:
• 复制 .env.template为.env:cp .env.template .env•重要:确保 .env文件中的NEXT_PUBLIC_BACKEND_URL设置正确 (通常是http://localhost:24125)，这样前端 UI 才能连接到后端服务。
4.启动服务 (Mac/Linux): ./docker-start.sh
(Windows 用户请参考官方 README 中的说明，目前可能还是实验性支持)5.访问: •前端 UI: http://localhost:3001(在这里输入 URL 开始抓取)•后端 API: http://localhost:24125•抓取服务 (Crawl4AI): http://localhost:11235•MCP 服务器:启动后，你可以在 UI 中找到特定文档库对应的 MCP URL (通常与 Backend API 相关)。 1. 使用 DevDocs UI 抓取并生成你需要的技术文档库。 2. 在 DevDocs UI 中找到该文档库对应的 MCP 服务器 URL (例如 http://localhost:24125/mcp/{crawl_id})。claude_desktop_config.json)。 4. 添加一个新的 MCP 服务器配置 (需要 npx和mcp-proxy或mcp-remote)：
(对于 Cursor, Windsurf, Roo Code 等工具，请参考它们各自添加 MCP 服务器的方法，通常是输入 SSE URL){
"mcpServers":{
"my_devdocs_library":{// 自定义名称
"command":"npx",
"args":["mcp-proxy","你的DevDocs_MCP_URL"]// 替换为实际 URL
// 或者使用 mcp-remote:
// "command": "npx",
// "args": ["mcp-remote", "你的DevDocs_MCP_URL"]
}
// ... 其他 MCP 服务器 ...
}
}5. 现在，你的 AI 助手就可以直接查询这个文档库了！ •GitHub 仓库 (求 Star ⭐):https://github.com/cyberagiinc/DevDocs
5. 如何集成到 AI 工具？ (以 Claude Desktop 为例)
6. 开源与资源
总结：
DevDocs 是一个极具创新性的开源项目，它巧妙地利用了智能爬虫和 MCP 协议，将静态的技术文档变成了动态的、可供 AI 直接查询的知识源泉。这对于需要频繁查阅大量、更新快的技术文档的开发者来说，无疑是一个巨大的福音。它不仅能节省大量研究时间，更能确保 AI 获取到的是最新、最准确的信息。如果你想让 AI 成为你更强大的编程伙伴，DevDocs 绝对值得你部署和使用！