Déploiement Utilisateur - docsite-ingest-mcp

Ce guide est pensé pour un utilisateur qui veut:

• installer l outil via pip
• le brancher comme serveur MCP dans son projet
• ingester une documentation sans config complexe
• utiliser la recherche de documentation depuis son assistant

Positionnement du service

Ce service est adapté à l'indexation de données peu évolutives (documentations, référentiels, contenus stables).

Il n'est pas destiné à l'indexation de données qui évoluent régulièrement ou en continu. Pour ce type de données, il faut privilégier un pipeline de synchronisation plus fréquente et une architecture de traitement dédiée.

1) Prérequis

• Python 3.11+
• pip
• un client MCP (Claude Desktop, VS Code MCP, etc.)

2) Installation (uv recommandé)

Option A - installation globale avec uv (recommandé)

uv tool install docsite-ingest-mcp
doc-ingest --help

Pour afficher le dossier d'installation des exécutables:

uv tool dir

Si la commande n'est pas visible, ajoutez ce dossier a votre PATH.

Option B - installation projet avec uv

uv venv
uv pip install -e .

Option C - installation via pip (fallback)

Installez le package dans votre environnement projet (venv recommandé):

pip install docsite-ingest-mcp

Pour installer la commande dans ~/.local/bin (Linux/macOS):

python -m pip install --user docsite-ingest-mcp
export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"
doc-ingest --help

Important:

• Le package ne peut pas forcer le répertoire d'installation des exécutables.
• C'est pip (et son mode --user/venv/systeme) qui décide la destination.
• Si doc-ingest n'est pas trouvé, vérifiez que le dossier cible est dans votre PATH.

Verifiez l'installation:

python -m docsite_ingest_mcp --help
doc-ingest --help

L'installation pip expose aussi une commande alias doc-ingest (en plus de docsite-ingest-mcp). L'installation via uv tool install expose également ces deux commandes.

Installer les skills/prompts client /doc-ingest

Après installation, exécutez une fois:

doc-ingest install --target all

Emplacements par défaut utilisés:

• Claude: ~/.claude/skills/doc-ingest (SKILL.md, SYSTEM_PROMPT.txt)
• Copilot: ~/.copilot/instructions (doc-ingest.instructions.md)
• GPT: ~/.doc-ingest/gpt (SYSTEM_PROMPT.txt)
• Gemini: ~/.doc-ingest/gemini (SYSTEM_PROMPT.txt)
• Microsoft Cowork: ~/OneDrive/Documents/Cowork/skills/doc-ingest (SKILL.md, references/README-COWORK.md, references/manifest.json, references/MCP_SERVER.json, references/color.png, references/outline.png)

Vous pouvez forcer un dossier de sortie explicite:

doc-ingest install --target gpt --output-dir ./out/prompts

Important: uv/pip ne peuvent pas executer un hook post-install universel pour configurer les clients LLM. Cette commande doit être lancee manuellement une fois après installation.

La commande doc-ingest install ecrit aussi des fichiers de configuration MCP client avec le Python et le cwd détectés automatiquement:

• Claude: MCP_SERVER.json
• Copilot: doc-ingest.mcp.json
• GPT/Gemini: MCP_SERVER.json

Pour Microsoft Cowork, la cible installe par défaut la skill dans le dossier OneDrive recommandé (~/OneDrive/Documents/Cowork/skills/doc-ingest/) et copie automatiquement MCP_SERVER.json, color.png (192x192) et outline.png (32x32) dans references/.

Important: dans Cowork, un MCP local stdio (command/cwd) n'est pas exécuté directement. Le fichier MCP_SERVER.json sert de référence de config locale; pour des tools MCP opérationnels dans Cowork, publiez un connecteur MCP distant HTTPS et déclarez-le dans le manifeste plugin (agentConnectors.remoteMcpServer).

Par défaut, la config MCP générée utilisé l'exécutable installé doc-ingest (par exemple dans ~/.local/bin ou le dossier Scripts) avec serve comme argument. Le cwd par défaut est le dossier de cet exécutable.

Vous pouvez imposer les valeurs de config MCP:

doc-ingest install --target all --python-exécutable "C:/path/to/python.exe" --mcp-cwd "C:/path/to/project"

3) Lancer le serveur MCP localement

python -m docsite_ingest_mcp serve

Le serveur expose les tools MCP suivants:

• list_documentation_sites_in_database(include_active=True)
• list_indexed_doc_sites()
• search_documentation(query, top_k=5, site_id=None, topic=None)
• suggest_documentation_urls(topic, max_results=5)
• ingest(url, incremental=True, max_pages=1200, delay=0.2)
• update_site_differential(site_id, max_pages=1200, delay=0.2)
• ingest_and_register_topic(topic, url, incremental=True, max_pages=1200, delay=0.2)
• get_site_sync_status(site_id)
• list_site_sync_status(sort_by="staleness", descending=True, limit=100)
• ingest_status(job_id)
• wait_for_ingest_completion(job_id, poll_interval_seconds=2.0, timeout_seconds=600.0)
• delete_documentation_site(site_id, delete_raw_files=True)

4) Workflow recommandé (nouveau)

Cas A - l utilisateur utilisé les commandes /doc-ingest

Le client peut exposer les commandes suivantes:

• /doc-ingest add <url | nom>
• /doc-ingest list
• /doc-ingest remove <doc_id>
• /doc-ingest help

Comportement recommandé:

• /doc-ingest add <url | nom> -> appeler ingest(url=)
• si ingest retourne plusieurs suggestions (ou needs_confirmation), demander confirmation utilisateur avant de relancer ingest(url=<url_choisie>)
• /doc-ingest list -> appeler list_documentation_sites_in_database(include_active=True)
• /doc-ingest remove <doc_id> -> appeler delete_documentation_site(site_id=<doc_id>, delete_raw_files=True)

1. Appeler ingest(url=<argument utilisateur ou URL confirmée>).
2. Suivre le job avec une des deux options:

• polling: ingest_status(job_id) pour afficher la progression (progress_percent, phase, visited_urls, pages_kept, queued_urls)
• attente bloquante: wait_for_ingest_completion(job_id) pour être notifié quand le job finit

3. Rechercher ensuite avec search_documentation(..., topic=...).

Les résultats de recherche MCP incluent maintenant aussi:

• Source Kind pour identifier le type de source (csv, xlsx, json, pdf, docx, etc.)
• Section Type pour qualifier le chunk (summary, columns, row, page, section)

Pour les sources tabulaires, cela aide a séparer les questions de structure (colonnes, nombre de lignes, feuille) des questions sur une ligne spécifique.

Cas B - l utilisateur ne fournit pas d URL

1. Appeler suggest_documentation_urls(topic).
2. Proposer les suggestions a l utilisateur.
3. Une fois l URL choisie, appeler ingest(url).
4. Suivre le job via ingest_status(job_id) ou wait_for_ingest_completion(job_id).

Cas C - ingestion de fichier local ou distant direct

Le tool ingest accepte aussi:

• un chemin local vers un fichier: .csv, .html, .htm, .md, .markdown, .docx, .json, .pdf, .xlsx
• un chemin local vers un dossier contenant ces formats
• une URL distante directe de fichier: .csv, .md, .markdown, .docx, .json, .pdf, .xlsx

Pour une source locale, le site_id/doc_id est dérivé automatiquement du chemin local:

• prefixe lisible base sur le nom du fichier ou du dossier
• suffixe hash court dérivé du chemin resolu
• objectif: éviter les collisions si deux dossiers distincts portent le même nom final

Exemples:

• /doc-ingest add C:/docs/guide.pdf
• /doc-ingest add C:/docs/my-folder
• /doc-ingest add https://buildmedia.readthedocs.org/media/pdf/pymupdf/latest/pymupdf.pdf

5) Garde-fous intégrés (important)

• Les suggestions web visent des pages de depart de documentation (pas des roots generiques quand une meilleure page est detectable).
• ingest valide l URL avant mise en file:
  • si la cible retourne HTTP 404, le serveur repond avec un payload explicite
  • le message demande une URL de premiere page de doc (exemple: .../docs/intro)
• ingest_and_register_topic reutilise ingest:
  • si URL invalide (404), la route topic -> site nest pas enregistree
  • le payload inclut route_registered=false

6) Integrer le MCP dans votre projet

6.1 Mapping explicite des commandes client /doc-ingest

Point cle: le slash command est gere par le client. Le serveur expose le tool MCP ingest pour demarrer l'ingestion.

Important: l'installation pip ne peut pas enregistrer automatiquement /doc-ingest pour tous les LLM. Le mapping slash doit être configure client par client (Claude, GitHub Copilot, GPT, Gemini, etc.).

Vous devez configurer le client pour transformer:

• /doc-ingest add <url | nom> -> ingest(url="<argument>")
• /doc-ingest list -> list_documentation_sites_in_database(include_active=True)
• /doc-ingest remove <doc_id> -> delete_documentation_site(site_id="<doc_id>", delete_raw_files=True)
• /doc-ingest help -> afficher une aide sans mutation MCP

Comportement recommandé côté client:

1. Appeler ingest(url=...).
2. Recuperer le job_id et suivre avec ingest_status ou wait_for_ingest_completion.

6.2 Test rapide des commandes /doc-ingest

Une fois la regle client en place, validez ces cas:

1. Add URL directe:

• /doc-ingest add https://playwright.dev/docs/intro
• attendu: retour avec job_id

2. Add URL invalide:

• /doc-ingest add https://playwright.dev/docs
• attendu: invalid_start_url avec message explicite et suggestion potentielle

3. List:

• /doc-ingest list
• attendu: liste des sources en base (actives + indexees)

4. Remove:

• /doc-ingest remove <doc_id>
• attendu: suppression source et fichiers bruts associés
• note: pour une source locale, récupérer d'abord le doc_id exact via /doc-ingest list (ex: local-my-folder-1a2b3c4d)

5. Suivi:

• appeler ingest_status(job_id) puis eventuellement wait_for_ingest_completion(job_id)
• attendu: progression puis statut final

Exemple de configuration MCP (format type mcpServers):

{
  "mcpServers": {
    "docsite-ingest-mcp": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "docsite_ingest_mcp", "serve"],
      "cwd": "C:/path/to/your/project"
    }
  }
}

Configuration avec MCP_SYSTEM_PROMPT (recommandé):

Important:

• MCP_SYSTEM_PROMPT est une variable d environnement transmise au processus MCP.
• Cette variable ne force pas a elle seule la politique d orchestration du client IA.
• Pour imposer MCP-first, configurez aussi les instructions du profil assistant dans votre client IA et désactivez les connecteurs concurrents (ex: Context7) pour ce profil/workspace.

{
  "mcpServers": {
    "docsite-ingest-mcp": {
      "command": "C:/path/to/your/project/.venv/Scripts/python.exe",
      "args": ["-m", "docsite_ingest_mcp", "serve"],
      "cwd": "C:/path/to/your/project",
      "env": {
        "HF_TOKEN": "hf_xxx",
        "MCP_SYSTEM_PROMPT": "HARD RULES: 1) docsite-ingest-mcp is the ONLY allowed connector for project documentation retrieval while available. 2) NEVER call Context7 (or any other doc connector) before attempting docsite-ingest-mcp. 3) For any project/API/config/troubleshooting/version question, always execute this sequence first: list_indexed_doc_sites(); search_documentation(query, topic=..., site_id=... when known). 4) Slash mapping rule: when user writes /doc-ingest <url>, call ingest(url=<url>) immediately. 5) If user asks to add a new documentation source without /doc-ingest: require explicit URL; if missing, call suggest_documentation_urls(topic), présent candidates, get confirmation, then call ingest_and_register_topic(topic, url). 6) After ingestion starts, either (A) poll ingest_status(job_id) to show progress_percent/phase, or (B) call wait_for_ingest_completion(job_id) and notify user on completion. 7) If MCP has no relevant result, report that clearly and ask user whether to fallback to Context7; do not fallback automatically. 8) Final answers must cite source URLs returned by search_documentation."
      }
    }
  }
}

Conseils de personnalisation:

• Adaptez le texte du prompt a vos produits cibles en conservant la regle MCP-first.
• Gardez la regle de mapping explicite /doc-ingest <url> -> ingest(url=<url>).
• Gardez le workflow explicite list_indexed_doc_sites -> search_documentation -> ingest_status.
• Remplacez C:/path/to/your/project par le chemin absolu réel de votre environnement.

Recommandation:

• utilisez le Python du venv du projet plutôt que le Python systeme
• gardez un chemin absolu stable pour command/cwd

Exemple Windows (venv):

{
  "mcpServers": {
    "docsite-ingest-mcp": {
      "command": "C:/path/to/your/project/.venv/Scripts/python.exe",
      "args": ["-m", "docsite_ingest_mcp", "serve"],
      "cwd": "C:/path/to/your/project"
    }
  }
}

7) Auth Hugging Face (optionnel)

Si votre environnement exige un token HF pour le modèle d embedding:

# Windows PowerShell
$env:HF_TOKEN = "hf_xxx"

# Linux/macOS
export HF_TOKEN="hf_xxx"

Variables reconnues:

• HUGGINGFACE_HUB_TOKEN
• HF_TOKEN
• HUGGINGFACE_TOKEN

8) Verification rapide

1. Demarrer le serveur.
2. Dans le client MCP, appeler list_indexed_doc_sites().
3. Si vide, lancer ingest_and_register_topic(topic, url).
4. Poller ingest_status(job_id).

• ou appeler wait_for_ingest_completion(job_id) pour un retour final direct

5. Rejouer search_documentation(query, topic=...).

9) Depannage

La commande ne fonctionne pas

pip install --upgrade docsite-ingest-mcp
python -m docsite_ingest_mcp --help

Le MCP ne voit pas le module

Cause fréquente: le client utilisé un autre Python que celui du venv projet.

Solution: configurez command avec le chemin absolu vers .venv/Scripts/python.exe (Windows) ou .venv/bin/python (Linux/macOS).

Ingestion refusee avec invalid_start_url

Votre URL ne pointe pas vers une page valide de documentation (404).

Solution: utilisez une URL de premiere page de doc (exemple: /docs/intro), ou passez par suggest_documentation_urls(topic).

10) Liens utiles

• Guide développeur: DEVELOPMENT.md
• Vue d ensemble: README.md