Ref MCP Server

आधिकारिक

आपके कोडिंग एजेंट के लिए अद्यतन दस्तावेज़ीकरण। 1000 से अधिक सार्वजनिक रिपॉजिटरी और साइटों को कवर करता है। ref.tools द्वारा निर्मित।

GitHub

1.1k

दस्तावेज़

Ref MCP

एक ModelContextProtocol सर्वर जो आपके AI कोडिंग टूल या एजेंट को APIs, सेवाओं, लाइब्रेरीज़ आदि के दस्तावेज़ीकरण तक पहुँच प्रदान करता है। यह आपके एजेंट को तेज़ और टोकन-कुशल तरीके से दस्तावेज़ीकरण पर अद्यतित रखने का एकमात्र समाधान है।

अधिक जानकारी के लिए ref.tools देखें

सटीक संदर्भ के लिए एजेंटिक खोज

Ref के उपकरण मॉडलों की खोज शैली से मेल खाने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, जबकि संदर्भ क्षय को कम करने के लिए यथासंभव कम संदर्भ का उपयोग करते हैं। लक्ष्य न्यूनतम टोकन का उपयोग करते हुए आपके कोडिंग एजेंट को सफल होने के लिए आवश्यक सटीक संदर्भ खोजना है।

प्रॉम्प्ट की जटिलता के आधार पर, Claude Code जैसे LLM कोडिंग एजेंट आमतौर पर एक या अधिक खोजें करेंगे और फिर गहराई से पढ़ने के लिए कुछ संसाधनों का चयन करेंगे।

Figma की Comment REST API के बारे में एक सरल प्रश्न के लिए, यह अपनी आवश्यकता की जानकारी प्राप्त करने के लिए कुछ कॉल करेगा:

SEARCH 'Figma API post comment endpoint documentation' (54 tokens)
READ https://www.figma.com/developers/api#post-comments-endpoint (385 tokens)

अधिक जटिल स्थितियों के लिए, LLM परिणाम पढ़ते समय अपने प्रॉम्प्ट को परिष्कृत करने का प्रयास करेगा। उदाहरण के लिए:

SEARCH 'n8n merge node vs Code node multiple inputs best practices' (126)
READ https://docs.n8n.io/integrations/builtin/core-nodes/n8n-nodes-base.merge/#merge (4961)
READ https://docs.n8n.io/flow-logic/merging/#merge-data-from-multiple-node-executions (138)
SEARCH 'n8n Code node multiple inputs best practices when to use' (107)
READ https://docs.n8n.io/code/code-node/#usage (80)
SEARCH 'n8n Code node access multiple inputs from different nodes' (370)
SEARCH 'n8n Code node $input access multiple node inputs' (372)
READ https://docs.n8n.io/code/builtin/output-other-nodes/#output-of-other-nodes (2310)

Ref खोज प्रक्षेपवक्र को ट्रैक करने और संदर्भ उपयोग को न्यूनतम करने के लिए MCP सत्रों का लाभ उठाता है। कई और विचारों पर काम चल रहा है, लेकिन अब तक हमने यह लागू किया है।

1. खोज परिणामों को फ़िल्टर करना

एक सत्र में बार-बार समान खोजों के लिए, Ref कभी भी दोहराए गए परिणाम नहीं लौटाएगा। परंपरागत रूप से, आप अगले परिणाम पर पृष्ठांकन करके खोज परिणामों में गहराई से जाते हैं, लेकिन यह दृष्टिकोण एजेंट को एक साथ पृष्ठांकन और प्रॉम्प्ट समायोजित करने की अनुमति देता है।

2. पृष्ठ का महत्वपूर्ण भाग प्राप्त करना

दस्तावेज़ीकरण का एक पृष्ठ पढ़ते समय, Ref एजेंट के सत्र खोज इतिहास का उपयोग करके कम प्रासंगिक अनुभागों को हटा देगा और सबसे प्रासंगिक 5k टोकन लौटाएगा। इससे Ref को मानक fetch() वेब स्क्रैपिंग की एक बड़ी समस्या से बचने में मदद मिलती है, जो तब होती है जब यह एक बड़े दस्तावेज़ीकरण पृष्ठ पर पहुँचता है, तो आप आसानी से 20k+ टोकन संदर्भ में खींच सकते हैं, जिनमें से अधिकांश अप्रासंगिक होते हैं।

दस्तावेज़ीकरण संदर्भ से टोकन कम करना क्यों मायने रखता है?

1. अधिक संदर्भ मॉडलों को कमज़ोर बनाता है

यह अच्छी तरह से प्रलेखित है कि जुलाई 2025 तक, जैसे-जैसे आप अधिक टोकन डालते हैं, मॉडल कमज़ोर होते जाते हैं। आपने सुना होगा कि मॉडल अब लंबे संदर्भ के साथ कितने अच्छे हैं और यह कुछ हद तक सच है, लेकिन पूरी तस्वीर नहीं है। कुछ शोध पर एक त्वरित परिचय के लिए, Chroma की टीम का यह वीडियो देखें।

2. टोकन की कीमत होती है $$$

कल्पना करें कि आप Claude Opus को एक पृष्ठभूमि एजेंट के रूप में उपयोग कर रहे हैं और आप एजेंट से दस्तावेज़ीकरण संदर्भ खींचने के साथ शुरू करते हैं और मान लीजिए कि यह 10000 टोकन संदर्भ खींचता है, जिसमें 4000 प्रासंगिक हैं और 6000 अतिरिक्त शोर हैं। API मूल्य निर्धारण पर, उस 6k टोकन की लागत लगभग $0.09 प्रति चरण है। यदि Opus के साथ एक प्रॉम्प्ट में 11 चरण लगते हैं, तो आपने बिना किसी कारण के $1 खर्च कर दिया।

सेटअप

Ref को MCP सर्वर के रूप में सेट करने के लिए दो विकल्प हैं, या तो स्ट्रीमेबल-http सर्वर (अनुशंसित) या स्थानीय stdio सर्वर (विरासत) के माध्यम से।

इस रेपो में विरासत stdio सर्वर शामिल है।

स्ट्रीमेबल HTTP (अनुशंसित)

"Ref": {
  "type": "http",
  "url": "https://api.ref.tools/mcp?apiKey=YOUR_API_KEY"
}

stdio

"Ref": {
  "command": "npx",
  "args": ["ref-tools-mcp@latest"],
  "env": {
    "REF_API_KEY": <sign up to get an api key>
  }
}

उपकरण

Ref MCP सर्वर आपके एजेंट की आवश्यकताओं के लिए सभी दस्तावेज़ीकरण संबंधी उपकरण प्रदान करता है।

ref_search_documentation

तकनीकी दस्तावेज़ीकरण की जाँच करने के लिए एक शक्तिशाली खोज उपकरण। तथ्यों या कोड स्निपेट खोजने के लिए बढ़िया। वेब या github पर सार्वजनिक दस्तावेज़ीकरण के साथ-साथ रेपो और pdf जैसे निजी संसाधनों से खोजने के लिए उपयोग किया जा सकता है।

पैरामीटर:

query (आवश्यक): प्रासंगिक दस्तावेज़ीकरण खोजने के लिए क्वेरी। यह एक पूर्ण वाक्य या प्रश्न होना चाहिए।

ref_read_url

एक उपकरण जो URL से सामग्री प्राप्त करता है और Ref के साथ आसान पढ़ने के लिए इसे मार्कडाउन में परिवर्तित करता है। यह तब शक्तिशाली होता है जब ref_search_documentation उपकरण के साथ संयोजन में उपयोग किया जाता है जो प्रासंगिक सामग्री के URL लौटाता है।

पैरामीटर:

url (आवश्यक): पढ़ने के लिए वेबपेज का URL।

OpenAI गहन शोध समर्थन

Ref का उपयोग गहन शोध के स्रोत के रूप में किया जा सकता है। OpenAI को विशिष्ट उपकरण परिभाषाओं की आवश्यकता होती है, इसलिए जब OpenAI क्लाइंट के साथ उपयोग किया जाता है, तो Ref थोड़े अलग नामकरण के साथ समान उपकरण प्रदान करेगा।

ref_search_documentation(query) -> search(query)
ref_read_url(url) -> fetch(id)

विकास

npm install
npm run dev

इंस्पेक्टर के साथ चलाना

विकास और डिबगिंग उद्देश्यों के लिए, आप MCP इंस्पेक्टर उपकरण का उपयोग कर सकते हैं। इंस्पेक्टर MCP सर्वर इंटरैक्शन के परीक्षण और निगरानी के लिए एक दृश्य इंटरफ़ेस प्रदान करता है।

विस्तृत सेटअप निर्देशों के लिए इंस्पेक्टर दस्तावेज़ीकरण पर जाएँ।

इंस्पेक्टर के साथ स्थानीय रूप से परीक्षण करने के लिए:

npm run inspect

या वॉचर और इंस्पेक्टर दोनों चलाएँ:

npm run dev

स्थानीय विकास

रिपॉजिटरी क्लोन करें
निर्भरताएँ स्थापित करें:

npm install

प्रोजेक्ट बनाएँ:

npm run build

ऑटो-रीबिल्डिंग के साथ विकास के लिए:

npm run watch

लाइसेंस

MIT