Die Integration von KI-Entwicklungsagenten in Ihren Workflow erfordert strukturierte Schnittstellen, die es Modellen ermöglichen, Dokumentationskontexte effizient abzufragen, zu lesen und zu validieren. docmd erfüllt diesen Bedarf über einen nativen Model Context Protocol (MCP) Server und automatisch generierte Agent Skills-Anweisungen.

Model Context Protocol (MCP) Einrichtung

Das Model Context Protocol verbindet LLM-Umgebungen direkt über stdio mit Ihren lokalen Workspace-Tools.

1. Claude Desktop Integration

Fügen Sie Folgendes zu Ihrer claude_desktop_config.json hinzu:

{
  "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 mit dem stdio-Transport hinzu:

• Befehl: npx @docmd/core mcp
• Transport: stdio

Verfügbare MCP-Tools

Sobald verbunden, können Agenten 6 primäre Tool-Handler ausführen:

1. search_docs(query): Führt Volltextsuchen über Workspace-Dateien hinweg aus.
2. list_docs(subdir?): Listet relative Markdown-Dateipfade auf, optional auf Sprachversion oder Sprache beschränkt.
3. read_doc(route): Liest rohe Markdown-Inhalte für eine geschützte Datei-Route.
4. get_config(): Inspeziert aufgelöste docmd.config.json-Optionen mit geschwärzten Geheimwerten.
5. validate_docs(): Prüft interne Link-Ziele und meldet defekte Anker.
6. get_llms_context(): Ruft den konsolidierten llms-full.txt-Kontext ab.

Agent Skills nutzen (SKILL.md)

Die Ausführung von docmd init generiert eine SKILL.md-Datei im Root-Verzeichnis Ihres Repositories. Dieses Dokument dient als Bedienungsanleitung für KI-Agenten, die an Ihrer Codebasis arbeiten.