EmDash Docs MCP

EmDash 문서 사이트는 https://docs.emdashcms.com/mcp에서 Model Context Protocol 서버를 제공합니다. 코딩 어시스턴트를 연결하면 작업하는 동안 어시스턴트가 구식일 수 있는 학습 데이터에서 추측하는 대신 문서를 검색할 수 있습니다.

이것은 사이트의 MCP 서버와 별도입니다(AI 도구 가이드에서 다룸). 문서 MCP는 EmDash 문서에 대해서만 알고 있으며 콘텐츠를 읽거나 수정할 수 없습니다. 대부분의 개발자는 둘 다를 원합니다: 정보를 조회하기 위한 문서 MCP와 콘텐츠를 관리하기 위한 사이트 MCP.

기능

문서 MCP는 단일 도구를 제공합니다:

내부적으로 docs.emdashcms.com에서 구축된 인덱스에 대해 Cloudflare AI Search를 사용합니다. 크롤러는 게시된 사이트와 인덱스를 동기화 상태로 유지하므로 답변은 읽고 있는 문서를 반영합니다.

연결

서버는 인증 또는 API 키 없이 다음 엔드포인트에서 접근할 수 있습니다. 공개되어 있으며 읽기 전용입니다.

https://docs.emdashcms.com/mcp

EmDash 템플릿의 자동 검색

EmDash 템플릿(npm create emdash)에서 프로젝트를 시작한 경우 세 개의 구성 파일이 이미 준비되어 있으며 자동으로 감지됩니다:

프로젝트를 열고 도구가 첫 실행 시 표시하는 작업 공간 신뢰 프롬프트를 수락합니다. 추가 설정이 필요하지 않습니다.

수동 설정

템플릿을 사용하지 않거나 다른 도구를 사용하는 경우 클라이언트에 대한 스니펫으로 한 번 추가하세요:

claude mcp add --transport http emdash-docs https://docs.emdashcms.com/mcp

{
  "mcpServers": {
    "emdash-docs": {
      "type": "http",
      "url": "https://docs.emdashcms.com/mcp"
    }
  }
}

{
  "mcp": {
    "emdash-docs": {
      "type": "remote",
      "url": "https://docs.emdashcms.com/mcp"
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "emdash-docs": {
      "type": "http",
      "url": "https://docs.emdashcms.com/mcp"
    }
  }
}

{
  "servers": {
    "emdash-docs": {
      "type": "http",
      "url": "https://docs.emdashcms.com/mcp"
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "emdash-docs": {
      "command": "npx",
      "args": ["mcp-remote", "https://docs.emdashcms.com/mcp"]
    }
  }
}

사용 시기

• EmDash 사이트를 구축 중이고 AI 어시스턴트가 반쯤 기억하는 학습 데이터가 아닌 현재 문서에서 올바른 API, 훅 이름 또는 구성 옵션을 조회하기를 원하는 경우.
• 플러그인을 작성 중이고 어떤 훅이 어떤 순서로 실행되는지 알고 싶은 경우.
• WordPress 테마를 이식 중이고 시드 파일 패턴의 예시를 원하는 경우.
• 오류로 인해 막혔고 릴리스 노트와 개념을 검색하고 싶은 경우.

AGENTS.md에서 권장

프로젝트가 AI 도구에 지시하기 위해 AGENTS.md(또는 CLAUDE.md, .cursorrules 등)를 사용하는 경우, 학습 데이터의 추측보다 실제 문서를 선호하도록 문서 MCP를 가리키세요:

## Documentation

Look up EmDash documentation via the `emdash-docs` MCP server when you need to
verify an API, hook, config option, or pattern. Prefer the docs MCP over
assumptions from training data -- the docs reflect the current published
behaviour.

EmDash 스타터 템플릿은 이 스니펫이 사전 포함되어 제공됩니다.