HexDocs MCP
2025.04.15
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Elixir语义搜索文档检索AI 辅助开发开发效率
HexDocs MCP 是一个为 Hex 包文档提供语义搜索能力的项目，专为 AI 应用设计。它包含两个主要组件：一个 Elixir 包用于下载、处理并生成 Hex 包文档的嵌入向量，以及一个 TypeScript 服务器实现模型上下文协议（MCP），提供可搜索的嵌入向量接口。
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Overview
基本能力
产品定位
HexDocs MCP 旨在为开发者和 AI 应用提供高效的 Hex 包文档语义搜索能力，优化开发流程和文档检索效率。
核心功能
- 文档处理与嵌入向量生成：通过 Elixir 包下载、处理 Hex 包文档并生成嵌入向量。
- 语义搜索接口：通过 TypeScript MCP 服务器提供语义搜索功能。
- 多客户端兼容：支持与 MCP 兼容的客户端（如 Cursor、Claude Desktop App、Continue 等）集成。
- 自定义配置：支持自定义存储路径和嵌入模型。
适用场景
- 开发文档检索：快速查找 Hex 包文档中的相关内容。
- AI 辅助开发：为 AI 工具提供文档上下文，优化代码生成和建议。
- 团队协作：统一团队文档检索流程，提高开发效率。
工具列表
- Elixir 包：处理 Hex 文档并生成嵌入向量。
- TypeScript MCP 服务器：提供语义搜索接口。
- Ollama：用于生成嵌入向量（需安装
nomic-embed-text模型）。
常见问题解答
- 依赖问题：确保
floki等依赖在:dev环境中可用。 - Ollama 配置：需运行
ollama pull nomic-embed-text并确保 Ollama 服务运行。 - 存储路径：默认存储在
~/.hexdocs_mcp，可通过HEXDOCS_MCP_PATH环境变量自定义。
使用教程
使用依赖
- 安装 Ollama：
bash # 下载并安装 Ollama curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh # 拉取嵌入模型 ollama pull nomic-embed-text - 安装 Elixir 1.16+ 和 Node.js 22+。
安装教程
- 安装 Elixir 包：
elixir {:hexdocs_mcp, "~> 0.1.1", only: :dev, runtime: false} - 配置 MCP 客户端：
json { "mcpServers": { "hexdocs-mcp": { "command": "npx", "args": ["-y", "hexdocs-mcp"] } } }
调试方式
- 获取文档并生成嵌入向量：
bash mix hex.docs.mcp fetch phoenix - 搜索文档内容：
bash mix hex.docs.mcp search --query "channels" phoenix - 使用特定嵌入模型：
bash mix hex.docs.mcp fetch --model all-minilm phoenix