diff --git a/ai/model-context-protocol.mdx b/ai/model-context-protocol.mdx index a40f30bb4..a0a7df054 100644 --- a/ai/model-context-protocol.mdx +++ b/ai/model-context-protocol.mdx @@ -10,11 +10,11 @@ import { PreviewButton } from "/snippets/previewbutton.jsx" The Model Context Protocol (MCP) is an open protocol that creates standardized connections between AI applications and external services, like documentation. Mintlify generates an MCP server from your documentation, preparing your content for the broader AI ecosystem where any MCP client like Claude, Cursor, Goose, ChatGPT, and others can connect to your documentation. -Your MCP server exposes tools for AI applications to search your documentation and retrieve full page content. Your users must connect your MCP server to their tools. +Your MCP server exposes tools for AI applications to search your documentation and read page content directly from your documentation source files. Your users must connect your MCP server to their tools. ### How MCP servers work -When an AI application connects to your documentation MCP server, it can search your documentation and retrieve full page content directly in response to a user's prompt instead of relying on information from its training data or making a generic web search. Your MCP server provides access to all indexed content on your documentation site. +When an AI application connects to your documentation MCP server, it can search your documentation and read page content directly in response to a user's prompt instead of relying on information from its training data or making a generic web search. Your MCP server provides access to all indexed content on your documentation site. - AI applications can proactively search your documentation while generating a response even if not explicitly asked to search your documentation for an answer. - AI applications determine when to use the available tools based on the context of the conversation and the relevance of your documentation. @@ -29,9 +29,9 @@ When an AI application connects to your documentation MCP server, it can search Your MCP server provides two tools that AI applications can use: - **Search**: Searches across your documentation to find relevant content, returning snippets with titles and links. Use this when you need to discover information or find pages matching a query. -- **Get page**: Retrieves the full content of a specific documentation page by its path. Use this when you already know the page path, such as from search results, and need the complete content rather than a snippet. +- **Query docs filesystem**: Runs a shell command against a virtualized, read-only filesystem that contains your documentation source files. Use this to read full page content, list the file tree, or search across multiple pages in a single call. Supported commands include `head`, `cat`, `tree`, `rg` (ripgrep), and other read-only utilities. -AI applications determine when to use each tool based on the context of the conversation. For example, an AI application might first search your documentation to find relevant pages, then use the get page tool to retrieve the full content of the most relevant result. +AI applications determine when to use each tool based on the context of the conversation. For example, an AI application might first search your documentation to find relevant pages, then use the filesystem tool to read the full content of those pages. ### Search parameters @@ -44,11 +44,11 @@ The MCP search tool supports optional parameters that AI applications use to con AI applications determine when to apply these parameters based on the context of the user's query. For example, if a user asks about a specific API version, the AI application may automatically apply the appropriate filter to provide more relevant results. -### Get page parameters +### Query docs filesystem parameters -The get page tool accepts one required parameter: +The query docs filesystem tool accepts one required parameter: -- **`page`**: The page path to retrieve, such as `'api-reference/create-customer'`. Use page paths returned from search results. +- **`command`**: A shell command to run against the virtualized documentation filesystem. For example, `tree / -L 2` to list the file structure, `head -80 /path/page.mdx` to read a page, or `rg -il "keyword" /` to search across all pages. ### MCP compared to web search diff --git a/es/ai/model-context-protocol.mdx b/es/ai/model-context-protocol.mdx index 8a691e97f..1f902be13 100644 --- a/es/ai/model-context-protocol.mdx +++ b/es/ai/model-context-protocol.mdx @@ -12,13 +12,13 @@ import { PreviewButton } from "/snippets/previewbutton.jsx" El Model Context Protocol (MCP) es un protocolo abierto que crea conexiones estandarizadas entre aplicaciones de IA y servicios externos, como la documentación. Mintlify genera un servidor MCP a partir de tu documentación, preparando tu contenido para el ecosistema de IA más amplio, donde cualquier cliente MCP (como Claude, Cursor, Goose y otros) puede conectarse a tu documentación. -Tu servidor MCP expone herramientas para que las aplicaciones de IA puedan buscar en tu documentación y obtener el contenido completo de las páginas. Tus usuarios deben conectar tu servidor MCP a sus herramientas. +Tu servidor MCP expone herramientas para que las aplicaciones de IA puedan buscar en tu documentación y leer el contenido de las páginas directamente desde tus archivos fuente. Tus usuarios deben conectar tu servidor MCP a sus herramientas.
### Cómo funcionan los servidores MCP
-Cuando una aplicación de IA se conecta a tu servidor MCP de documentación, puede buscar en tu documentación y obtener el contenido completo de las páginas directamente en respuesta a la instrucción de un usuario, en lugar de basarse en información de sus datos de entrenamiento o realizar una búsqueda genérica en la web. Tu servidor MCP proporciona acceso a todo el contenido indexado de tu sitio de documentación. +Cuando una aplicación de IA se conecta a tu servidor MCP de documentación, puede buscar en tu documentación y leer el contenido de las páginas directamente en respuesta a la instrucción de un usuario, en lugar de basarse en información de sus datos de entrenamiento o realizar una búsqueda genérica en la web. Tu servidor MCP proporciona acceso a todo el contenido indexado de tu sitio de documentación. * Las aplicaciones de IA pueden buscar proactivamente en tu documentación mientras generan una respuesta, incluso si no se les pide explícitamente que busquen en tu documentación para encontrar una respuesta. * Las aplicaciones de IA determinan cuándo usar las herramientas disponibles según el contexto de la conversación y la relevancia de tu documentación. @@ -35,9 +35,9 @@ Cuando una aplicación de IA se conecta a tu servidor MCP de documentación, pue Tu servidor MCP proporciona dos herramientas que las aplicaciones de IA pueden usar: - **Search**: Busca en toda tu documentación para encontrar contenido relevante, devolviendo fragmentos con títulos y enlaces. Úsala cuando necesites descubrir información o encontrar páginas que coincidan con una consulta. -- **Get page**: Obtiene el contenido completo de una página de documentación específica por su ruta. Úsala cuando ya conozcas la ruta de la página, como a partir de los resultados de búsqueda, y necesites el contenido completo en lugar de un fragmento. +- **Query docs filesystem**: Ejecuta un comando shell contra un sistema de archivos virtualizado de solo lectura que contiene tus archivos fuente de documentación. Úsala para leer el contenido completo de las páginas, listar el árbol de archivos o buscar en varias páginas en una sola llamada. Los comandos compatibles incluyen `head`, `cat`, `tree`, `rg` (ripgrep) y otras utilidades de solo lectura. -Las aplicaciones de IA determinan cuándo usar cada herramienta según el contexto de la conversación. Por ejemplo, una aplicación de IA podría primero buscar en tu documentación para encontrar páginas relevantes y luego usar la herramienta get page para obtener el contenido completo del resultado más relevante. +Las aplicaciones de IA determinan cuándo usar cada herramienta según el contexto de la conversación. Por ejemplo, una aplicación de IA podría primero buscar en tu documentación para encontrar páginas relevantes y luego usar la herramienta de sistema de archivos para leer el contenido completo de esas páginas.
### Parámetros de búsqueda @@ -52,13 +52,13 @@ La herramienta de búsqueda MCP admite parámetros opcionales que las aplicacion Las aplicaciones de IA determinan cuándo aplicar estos parámetros en función del contexto de la búsqueda del usuario. Por ejemplo, si un usuario pregunta por una versión específica de la API, la aplicación de IA puede aplicar automáticamente el filtro adecuado para ofrecer resultados más relevantes. -
- ### Parámetros de get page +
+ ### Parámetros de query docs filesystem
-La herramienta get page acepta un parámetro obligatorio: +La herramienta query docs filesystem acepta un parámetro obligatorio: -- **`page`**: La ruta de la página a obtener, como `'api-reference/create-customer'`. Usa las rutas de página devueltas por los resultados de búsqueda. +- **`command`**: Un comando shell para ejecutar contra el sistema de archivos virtualizado de documentación. Por ejemplo, `tree / -L 2` para listar la estructura de archivos, `head -80 /path/page.mdx` para leer una página, o `rg -il "keyword" /` para buscar en todas las páginas.