@prosodyai/mcp-docs

MCP-сервер, который предоставляет документацию ProsodyAI, справочники SDK, справочник REST API (OpenAPI) и готовые рецепты реализации AI-агентам для написания кода.

Создан для того, чтобы внешний агент для написания кода (например, AureliaStudio) мог правильно реализовать интеграции с ProsodyAI с первого раза, не прибегая к парсингу веб-сайта или угадыванию структуры API.

Поставляется с двумя транспортами в единой кодовой базе TypeScript:

• stdio — для локальных агентов (Cursor, Claude Code, Cline и др.)

• HTTP (Streamable HTTP) — для удаленных/хостинговых агентов

Доступные инструменты

Каждая запись также доступна как MCP-ресурс по адресу prosodyai://<section>/<id> для клиентов, которые предпочитают ресурсы инструментам.

Related MCP server: openai-agents-sdk-mcp

Доступные рецепты

• recipes/sdk-typescript-quickstart — Добавление ProsodyAI в приложение на Node / Next.js / браузере

• recipes/livekit-realtime-agent — Голосовой агент в реальном времени с адаптацией на основе просодии

• recipes/langchain-agent — Использование Prosody как инструмента LangChain

• recipes/browser-streaming — Потоковая передача аудио с микрофона из браузера

• recipes/kpi-flow — Определение пользовательских KPI и замыкание цикла обратной связи

• recipes/rest-api-integration — Прямая REST-интеграция без использования SDK

Локальный запуск

npm install
npm run build         # syncs content/ from the monorepo, then compiles
npm run start:stdio   # for stdio MCP clients
npm run start:http    # http on localhost:3333/mcp

npm run build:content пересобирает content/ из родительского монорепозитория. Он находит монорепозиторий через PROSODYAI_REPO_ROOT или путем поиска вверх от директории этого пакета (работает, если он смонтирован как packages/mcp-docs в родительском монорепозитории).

Использование из AureliaStudio (или любого MCP-клиента)

Stdio (локально)

Добавьте в mcp.json вашего клиента:

{
  "mcpServers": {
    "prosodyai-docs": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@prosodyai/mcp-docs"]
    }
  }
}

Или запустите из клонированного репозитория:

{
  "mcpServers": {
    "prosodyai-docs": {
      "command": "node",
      "args": ["/abs/path/to/mcp-docs/dist/stdio.js"]
    }
  }
}

HTTP (удаленно)

После развертывания (см. ниже) укажите вашему клиенту публичный URL:

{
  "mcpServers": {
    "prosodyai-docs": {
      "url": "https://prosodyai-docs.vercel.app/mcp"
    }
  }
}

Развертывание

HTTP-точка входа — это обычное приложение express, которое слушает PORT (по умолчанию 3333) по пути /mcp. Оно работает на любом хосте Node:

• Vercel / Cloud Run / Fly / Railway: развертывайте как Node-сервис с npm run build в качестве шага сборки и npm run start:http в качестве команды запуска.

• Docker: см. Dockerfile (одноэтапный образ Node 20-slim).

/healthz возвращает JSON-сигнал «сердцебиения» для оркестраторов контейнеров.

Обновление контента

Всякий раз, когда меняется документация, README SDK или спецификация OpenAPI в родительском монорепозитории:

cd packages/mcp-docs    # or wherever this is mounted
npm run build:content
git add content/ && git commit -m "Sync docs from monorepo"

Следующее развертывание будет использовать новый контент. (CI в ветке master репозитория ProsodyAI/prosodyai должен выполнять это автоматически — см. .github/workflows/sync.yml, если он присутствует.)

Лицензия

MIT