EmDash Docs MCP | EmDash CMS Everything

O site de documentação do EmDash expõe um servidor Model Context Protocol em https://docs.emdashcms.com/mcp. Conecte seu assistente de codificação a ele e o assistente poderá pesquisar os documentos enquanto você trabalha, em vez de adivinhar a partir de dados de treinamento que podem estar desatualizados.

Isso é separado do servidor MCP do seu site (coberto no guia de Ferramentas de IA). O MCP de documentação conhece apenas a documentação do EmDash — ele não pode ler ou modificar seu conteúdo. A maioria dos desenvolvedores quer ambos: o MCP de documentação para consultar informações e o MCP do site para gerenciar conteúdo.

O que ele faz

O MCP de documentação expõe uma única ferramenta:

Ferramenta	Propósito
`search_docs`	Pesquisa a documentação do EmDash. Retorna fragmentos relevantes com URLs de origem e pontuações de correspondência.

Nos bastidores, ele usa Cloudflare AI Search sobre um índice construído a partir de docs.emdashcms.com. O rastreador mantém o índice sincronizado com o site publicado, para que as respostas reflitam a documentação que você está lendo.

Conectá-lo

O servidor é acessível no seguinte endpoint, sem autenticação ou chave de API. É público e somente leitura.

https://docs.emdashcms.com/mcp

Auto-descoberta em templates EmDash

Se você iniciou seu projeto a partir de um template EmDash (npm create emdash), três arquivos de configuração já estão em vigor e serão detectados automaticamente:

Arquivo	Usado por
`.mcp.json`	Claude Code
`.cursor/mcp.json`	Cursor
`.vscode/mcp.json`	VS Code

Abra o projeto e aceite o prompt de confiança do workspace que a ferramenta mostra na primeira execução. Nenhuma configuração adicional é necessária.

Configuração manual

Se você não estiver usando um template, ou usar uma ferramenta diferente, adicione-o uma vez com o snippet para seu cliente:

Claude Code

O seguinte comando adiciona o servidor com o CLI do Claude Code:

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

Alternativamente, faça commit de um arquivo .mcp.json na raiz do projeto com o seguinte conteúdo:

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

OpenCode

Adicione a seguinte entrada a opencode.jsonc:

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

Cursor

Faça commit de um arquivo .cursor/mcp.json na raiz do projeto com o seguinte conteúdo, ou adicione o servidor através de Cursor Settings -> MCP -> Add new MCP server:

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

VS Code

Adicione a seguinte entrada a .vscode/mcp.json no projeto, ou nas configurações do usuário:

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

Claude Desktop

O Claude Desktop suporta nativamente apenas servidores MCP stdio, então use mcp-remote como ponte. Adicione a seguinte entrada a claude_desktop_config.json:

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

Quando usá-lo

Você está construindo um site EmDash e quer que seu assistente de IA consulte a API correta, nome do hook ou opção de configuração a partir da documentação atual, em vez de dados de treinamento meio lembrados.
Você está escrevendo um plugin e quer descobrir quais hooks disparam e em que ordem.
Você está portando um tema WordPress e quer exemplos de padrões de arquivo seed.
Você está preso em um erro e quer pesquisar notas de versão e conceitos.

Recomendá-lo em seu AGENTS.md

Se seu projeto usa AGENTS.md (ou CLAUDE.md, .cursorrules, etc.) para instruir ferramentas de IA, aponte-as para o MCP de documentação para que elas prefiram documentação real a suposições:

## 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.

Os templates iniciais do EmDash vêm com este snippet pré-incluído.