MCP-Typescribe是一个开源的MCP服务器，旨在为大型语言模型(LLM)提供对API信息的实时上下文访问，特别是TypeScript定义。它通过解析TypeScript定义并将其转换为机器可读的格式，使LLM能够动态查询API文档。这使得LLM能够有效地使用它们之前未见过的API和库，无需重新训练即可适应新的SDK。

该解决方案的核心价值在于，它允许LLM查询、规划和适应不熟悉的API，从而加速新SDK的集成，并促进更自主的编码代理的开发。MCP-Typescribe集成了TypeDoc，提供了一系列查询工具，例如search_symbols、get_symbol_details和find_usages，以探索TypeScript API。通过遵循模型上下文协议(MCP)，它能够与各种AI代理无缝集成，为基于LLM的编码助手提供即插即用的API支持。

实时API信息查询

mcp-typescribe的核心功能是为大型语言模型（LLM）提供实时查询API信息的能力，特别是TypeScript定义。它通过解析TypeScript定义（或其他格式）并将其转换为机器可读的格式来实现这一点。LLM可以通过各种工具（如Claude、Cline、Cursor或Windsurf）动态地访问这些信息。这种实时访问能力使LLM能够理解和使用它们在训练数据中未曾见过的API和库，无需重新训练。这解决了LLM在处理新的或内部API时面临的“不可见”问题，并减少了开发者手动引导LLM的需求。

例如，一个LLM驱动的代码助手需要使用一个新发布的SDK。传统上，开发者需要提供示例代码或详细的文档，但使用mcp-typescribe，LLM可以直接查询SDK的API定义，了解函数参数、返回值和使用方法，从而更快地开始使用该SDK。技术上，mcp-typescribe使用TypeDoc集成来解析TypeScript定义，并提供了一系列查询工具，如search_symbols和get_symbol_details，以便LLM能够有效地探索API。

动态上下文感知

mcp-typescribe不仅提供静态的API文档，还支持动态的上下文感知。这意味着LLM可以根据当前的代码上下文和任务需求，查询相关的API信息。例如，当LLM在编写一个函数时，它可以查询mcp-typescribe来查找具有特定返回类型的函数，或者查找特定接口的实现。这种上下文感知能力使LLM能够更智能地生成代码，并减少错误。

例如，一个LLM正在尝试实现一个特定的接口，但它不确定如何正确地实现该接口的方法。通过mcp-typescribe，LLM可以查询该接口的find_implementations，找到该接口的现有实现，并从中学习。这种动态上下文感知能力极大地提高了LLM的编码效率和准确性。技术上，mcp-typescribe通过提供各种查询工具（如find_implementations、search_by_return_type和search_by_description）来实现动态上下文感知。

加速新SDK集成

mcp-typescribe通过提供即插即用的API支持，显著加速了LLM驱动的编码助手对新SDK的集成。传统上，将新的SDK集成到LLM中需要大量的手动工作，包括准备训练数据、编写示例代码和调整LLM的参数。但是，使用mcp-typescribe，LLM可以直接查询SDK的API定义，无需进行任何额外的训练或调整。这使得新的SDK可以更快地被LLM所使用，从而加速了软件开发过程。

例如，一个公司发布了一个新的内部SDK，希望其LLM驱动的编码助手能够立即支持该SDK。通过mcp-typescribe，该公司可以将SDK的TypeScript定义加载到mcp-typescribe服务器中，并让LLM直接查询这些定义。这样，LLM就可以立即开始使用该SDK，而无需进行任何额外的训练或调整。技术上，mcp-typescribe通过遵循模型上下文协议（MCP）来实现与AI代理的无缝集成，并提供了一个简单的API，使LLM可以轻松地查询API定义。