Die Integration von KI-Entwicklungs-Agenten in Ihren Arbeitsablauf erfordert strukturierte Schnittstellen, über die Modelle den Dokumentationskontext effizient abfragen, lesen und schreiben können. docmd erfüllt diese Anforderung durch einen nativen Model Context Protocol (MCP) Server und eine erweiterbare Agent Skills-Datenbank.

Einrichtung des Model Context Protocols (MCP)

Das Model Context Protocol verbindet LLM-Umgebungen direkt mit den Tools Ihres lokalen Workspaces.

1. Claude Desktop Integration

Fügen Sie Folgendes zu Ihrer Desktop-Konfigurationsdatei hinzu (normalerweise unter ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json unter macOS oder %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json unter Windows):

{
  "mcpServers": {
    "docmd": {
      "command": "npx",
      "args": ["@docmd/core", "mcp"],
      "cwd": "/pfad/zu/ihrem/docs/projekt"
    }
  }
}

2. IDE-Integration (Cursor / Windsurf)

Fügen Sie im MCP-Einstellungsbereich Ihres Editors einen neuen Server hinzu, der den stdio-Transport verwendet:

• Befehl (Command): npx @docmd/core mcp
• Transport: stdio

Verfügbare MCP-Werkzeuge

Nach erfolgreicher Verbindung stehen dem Agenten folgende Tools zur Verfügung:

1. search_docs(query): Führt eine workspace-weite Volltextsuche durch.
2. read_doc(route): Ruft den rohen Markdown-Inhalt einer bestimmten Route ab.
3. validate_docs(): Linter für die gesamte Dokumentation und gibt Validierungsfehler zurück (z. B. fehlerhafte Links).
4. get_llms_context(): Ruft die konsolidierte Kontextdatei llms-full.txt ab.

Nutzung von Agent-Skills (SKILL.md)

Wenn Sie docmd init in Ihrem Projekt ausführen, generiert die Engine automatisch eine SKILL.md-Datei in Ihrem Workspace-Stammverzeichnis. Diese Datei dient als Prompt-Instruktionskarte für jeden KI-Agenten, der an Ihrem Repository arbeitet.

Best Practices für KI-Agenten

1. Zuerst SKILL.md lesen: Weisen Sie Ihre Agenten an, zu Beginn einer Codierungssitzung die Datei SKILL.md zu lesen. Dies vermittelt dem Modell die Nutzung von benutzerdefinierten Callouts, OpenAPI-Markup und Dateistrukturen.
2. Nach Bearbeitungen validieren: Wann immer ein Agent Markdown-Dateien ändert, sollte er das Tool validate_docs aufrufen (oder npx @docmd/core validate ausführen), um sicherzustellen, dass keine relativen Links oder Ankerpfade fehlerhaft sind.
3. Sprachen synchronisieren: Wenn das Projekt Versionierung oder mehrere Sprachen verwendet, sollten Agenten die Vergleichsmatrix nutzen, um sicherzustellen, dass alle Übersetzungen synchron bleiben.