Model Context Protocol（MCP，模型上下文协议）是一个开放协议，用于在 AI 应用与外部服务（例如文档）之间建立标准化连接。Mintlify 会基于你的文档生成一个 MCP 服务器，为更广泛的 AI 生态系统做好准备，让任何 MCP 客户端例如 Claude、Cursor、Goose、ChatGPT 等都可以连接到你的文档。
你的 MCP 服务器会向 AI 应用提供一个搜索工具，以便在你的文档中发起搜索请求。你的用户必须将你的 MCP 服务器连接到他们的工具中。
当某个 AI 工具接入你的文档 MCP 服务器后，它可以直接搜索你的文档，而不是在响应用户提示时执行通用的网页搜索。你的 MCP 服务器会提供对文档站点上所有已建立索引内容的访问权限。
- LLM 可以在生成回复时主动搜索你的文档，而不仅仅是在被显式请求时才进行搜索。
- LLM 会根据对话的 context 以及你的文档与当前话题的相关性来决定何时使用搜索工具。
- 每次调用工具都发生在生成过程中，因此 LLM 会从你的文档中检索最新信息来生成回复。
某些 AI 工具（例如 Claude）同时支持 MCP 和 Skills。MCP 让 AI 能够访问你的文档内容，而 Skills 则指导 AI 如何高效使用这些内容。两者是互补的：MCP 提供数据，Skills 提供指令。
- 直接访问文档来源：网页搜索依赖搜索引擎已经索引的内容，这些内容可能过时或不完整。MCP 会直接搜索你当前已索引的文档。
- 集成式工作流：MCP 允许 AI 在生成回答的过程中执行搜索，而不是先单独进行一次网页搜索。
- 没有搜索噪音：SEO（搜索引擎优化）和排序算法会影响网页搜索结果。MCP 则会直接访问你的文档内容。
仅能为公开文档生成 MCP 服务器。需要终端用户认证的文档无法用于生成服务器。
/mcp 路径下。例如，Mintlify 的 MCP 服务器位于 https://mintlify.com/docs/mcp。
你可以在控制台中的 MCP 服务器页面 查看并复制你的 MCP 服务器 URL。
托管的 MCP 服务器会在其 URL 中使用 /mcp 路径。其他导航元素不能使用 /mcp 路径。
docs.json 导航中的页面编入索引，以便通过你的 MCP 服务器进行搜索。
除非你选择将所有页面都编入索引，否则 Mintlify 会将隐藏页面（不在导航中的页面）排除在搜索索引之外。要在 MCP 服务器的搜索结果中包含隐藏页面，请在 docs.json 中添加 seo.indexing 属性。
"seo": {
"indexing": "all"
}
noindex: true。
---
title: "隐藏页面"
description: "此页面不在导航中,并且无法通过搜索访问。"
noindex: true
---
- 将你的 MCP 服务器 URL 公开可访问。
- 让用户复制你的 MCP 服务器 URL 并添加到他们的工具中。
- 用户即可通过其工具访问你的文档。
以下是一些你可以帮助用户连接到你的 MCP 服务器的方法：
连接 Mintlify MCP 服务器，以便在你常用的 AI 工具中搜索此文档站点。这样你就能在本地环境中更精准地了解如何使用 Mintlify，同时也演示了如何帮助你的用户连接到你的 MCP 服务器。
用户可以将多个 MCP 服务器连接到他们的 AI 工具。已连接的 MCP 服务器在 AI 调用搜索工具之前不会消耗上下文。AI 会根据查询的相关性决定何时进行搜索，因此不会为每个问题都搜索所有已连接的服务器。
当 AI 执行搜索时，每次查询都会返回多个结果，并被添加到对话的上下文中。如果 AI 为单个问题搜索多个服务器，就可能会占用大量上下文。
使用多个 MCP 服务器的最佳实践：
- 只连接与当前工作相关的 MCP 服务器。
- 在提示中尽量具体，这样 AI 会搜索到最相关的服务器。
- 断开当前未主动使用的服务器，以减少潜在的上下文占用。
