Taskflow Doc Search

Name: Taskflow Doc Search
Author: cynthiawang109-sudo

作者：cynthiawang109-sudoバージョン 0.1.1i★ 0iパソコンで動く

レジストリ名io.github.cynthiawang109-sudo/taskflow-doc-search

インストール方法

What it does

Search local TaskFlow workspace documentation and read tickets over MCP stdio.

Connects パソコンで動く
Account or key No key needed · 1 setting to fill in (AI_WORKSPACE_ROOT)
Category 検索・AIの記憶

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

チェック 3/3 合格 · あなたのパソコンで動きます · ✓ コマンド確認済み 2026年11月15日

まず：どの AI を使っていますか？

ClaudeWeb · アプリ · スマホChatGPTWebClaude CodeターミナルCursorコードエディタVS Codeコードエディタその他その他のアプリ

使っているアプリを選ぶと、下に手順が表示されます。

Claude につなげますが、先に準備が必要です

設定を 1 項目入力 (AI_WORKSPACE_ROOT) · 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください（1 回だけ） · パソコン版 Claude アプリ（Windows または Mac）のみ。Web やスマホでは使えません

AI にインストールしてもらう

このメッセージを Claude のチャットに貼り付けます。AI がパソコンを確認し、変更するファイルを伝え、毎回あなたの了承を待ちます。

このパソコンの Claude に MCP server Taskflow Doc Search を入れてください。順番に：1) uv --version で uv があるか確認。なければ https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/ から入れるよう私に伝え、自分では入れない。2) この設定だけを使う（PopNx MCP の確認済み）：{ "mcpServers": { "taskflow-doc-search": { "command": "uvx", "args": [ "taskflow-doc-search" ], "env": { "AI_WORKSPACE_ROOT": "your-value" } } } } 3) 変更するファイルのフルパスか実行するコマンドを伝えて、私の了承を待つ。4) AI_WORKSPACE_ROOT は "your-value" のままにして、本当の値は私がファイルかアプリの入力欄に自分で貼るよう伝える。チャットにキーを書かせない。5) 了承した内容を実行し、Taskflow Doc Search のツールが本当に表示されるか確認する。

このメッセージにあなたのキーは含まれません。キーが必要な場合は、AI がファイルやアプリの入力欄にご自身で貼るよう案内します。

1
uv を入れる（まだなければ）
もう入っていますか？先に確認 · ターミナルを開き、このコマンドを入力して Enter
uv --version
- バージョン番号（例 uv …）が出る = 入っています。この手順は飛ばせます
- "command not found"（Windows では "is not recognized"）が出る = まだ入っていないか、入れた直後でターミナルを開き直す必要があります
ターミナルの開き方
Mac：⌘ + Space を押し、Terminal と入力して Enter
Windows：スタートメニューを開き、Windows PowerShell と入力して「開く」
まだ入っていない場合: uv にはクリック式のインストーラーがありません。uv 公式ページからお使いの OS（macOS か Windows）用の 1 行コマンドをコピーしてターミナルに貼り付けます · Python を別に入れる必要はなく、必要なときに uv が自動で取得します
uv のダウンロードページを開く ↗
入れ終わったらターミナルを閉じて開き直し、同じコマンドをもう一度実行します。バージョン番号が出れば完了です: uv --version
一度入れれば、uv を使うすべてのツールで使えます
完了
2
設定を 1 項目入力
これはプログラムの設定でキーではありません。登録は不要で、作者の説明どおりに入力します。
- AI_WORKSPACE_ROOT Absolute path to the workspace containing projects/ and tickets/.
説明は英語の原文のままです。
完了
パソコン版 Claude アプリの設定ファイルを開く
SettingsDeveloperEdit Config
完了

この設定を貼り付けて保存

{
  "mcpServers": {
    "taskflow-doc-search": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "taskflow-doc-search"
      ],
      "env": {
        "AI_WORKSPACE_ROOT": "your-value"
      }
    }
  }
}

完了

Claude を終了してもう一度開く
完了
試してみる
Taskflow Doc Search を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて
✓ Claude が Taskflow Doc Search を使っていると言うか、回答に Taskflow Doc Search のツール名が出れば接続成功です

メニュー名は 2026年11月11日に Anthropic のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります

ChatGPT はまだ Taskflow Doc Search につなげません

Taskflow Doc Search はパソコンに入れて使うものですが、ChatGPT は Web 上で動くサーバーにしかつなげません

代わりにできること

A · Taskflow Doc Search につなげるアプリを使う

Claude の手順 →設定を 1 項目入力 (AI_WORKSPACE_ROOT) · 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください（1 回だけ） · パソコン版 Claude アプリ（Windows または Mac）のみ。Web やスマホでは使えません
Claude Code の手順 →設定を 1 項目入力 (AI_WORKSPACE_ROOT) · 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください（1 回だけ）
Cursor の手順 →設定を 1 項目入力 (AI_WORKSPACE_ROOT) · 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください（1 回だけ）
VS Code の手順 →設定を 1 項目入力 (AI_WORKSPACE_ROOT) · 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください（1 回だけ）

B · 検索・AIの記憶の中で ChatGPT につなげる別のサーバー

同じカテゴリでよく使われているものから、キーなしでアドレスだけでつなげるものを選びました

Context7✓ ChatGPT
OpenSEO✓ ChatGPT
AIHOT✓ ChatGPT

Claude Code につなげますが、先に準備が必要です

設定を 1 項目入力 (AI_WORKSPACE_ROOT) · 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください（1 回だけ）

AI にインストールしてもらう

このメッセージを Claude Code のチャットに貼り付けます。AI がパソコンを確認し、変更するファイルを伝え、毎回あなたの了承を待ちます。

このパソコンの Claude Code に MCP server Taskflow Doc Search を入れてください。順番に：1) uv --version で uv があるか確認。なければ https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/ から入れるよう私に伝え、自分では入れない。2) この設定だけを使う（PopNx MCP の確認済み）：claude mcp add --scope user taskflow-doc-search --env AI_WORKSPACE_ROOT=your-value -- uvx taskflow-doc-search 3) 変更するファイルのフルパスか実行するコマンドを伝えて、私の了承を待つ。4) AI_WORKSPACE_ROOT は "your-value" のままにして、本当の値は私がファイルかアプリの入力欄に自分で貼るよう伝える。チャットにキーを書かせない。5) 了承した内容を実行し、Taskflow Doc Search のツールが本当に表示されるか確認する。

このメッセージにあなたのキーは含まれません。キーが必要な場合は、AI がファイルやアプリの入力欄にご自身で貼るよう案内します。

1
uv を入れる（まだなければ）
もう入っていますか？先に確認 · ターミナルを開き、このコマンドを入力して Enter
uv --version
- バージョン番号（例 uv …）が出る = 入っています。この手順は飛ばせます
- "command not found"（Windows では "is not recognized"）が出る = まだ入っていないか、入れた直後でターミナルを開き直す必要があります
ターミナルの開き方
Mac：⌘ + Space を押し、Terminal と入力して Enter
Windows：スタートメニューを開き、Windows PowerShell と入力して「開く」
まだ入っていない場合: uv にはクリック式のインストーラーがありません。uv 公式ページからお使いの OS（macOS か Windows）用の 1 行コマンドをコピーしてターミナルに貼り付けます · Python を別に入れる必要はなく、必要なときに uv が自動で取得します
uv のダウンロードページを開く ↗
入れ終わったらターミナルを閉じて開き直し、同じコマンドをもう一度実行します。バージョン番号が出れば完了です: uv --version
一度入れれば、uv を使うすべてのツールで使えます
完了
2
設定を 1 項目入力
これはプログラムの設定でキーではありません。登録は不要で、作者の説明どおりに入力します。
- AI_WORKSPACE_ROOT Absolute path to the workspace containing projects/ and tickets/.
説明は英語の原文のままです。
完了
ターミナルを開く
Mac：Command+スペースで Terminal と入力 · Windows：PowerShell を開く
完了

このコマンドを貼り付けて Enter

claude mcp add --scope user taskflow-doc-search --env AI_WORKSPACE_ROOT=your-value -- uvx taskflow-doc-search

完了

Claude Code で /mcp と入力
Taskflow Doc Search が一覧にあり、接続済みと表示されれば OK です
完了
試してみる
Taskflow Doc Search を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて
✓ Claude Code が Taskflow Doc Search を使っていると言うか、回答に Taskflow Doc Search のツール名が出れば接続成功です

メニュー名は 2026年11月11日に Anthropic のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります

Cursor につなげますが、先に準備が必要です

設定を 1 項目入力 (AI_WORKSPACE_ROOT) · 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください（1 回だけ）

AI にインストールしてもらう

このメッセージを Cursor のチャットに貼り付けます。AI がパソコンを確認し、変更するファイルを伝え、毎回あなたの了承を待ちます。

このパソコンの Cursor に MCP server Taskflow Doc Search を入れてください。順番に：1) uv --version で uv があるか確認。なければ https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/ から入れるよう私に伝え、自分では入れない。2) この設定だけを使う（PopNx MCP の確認済み）：{ "mcpServers": { "taskflow-doc-search": { "command": "uvx", "args": [ "taskflow-doc-search" ], "env": { "AI_WORKSPACE_ROOT": "your-value" } } } } 3) 変更するファイルのフルパスか実行するコマンドを伝えて、私の了承を待つ。4) AI_WORKSPACE_ROOT は "your-value" のままにして、本当の値は私がファイルかアプリの入力欄に自分で貼るよう伝える。チャットにキーを書かせない。5) 了承した内容を実行し、Taskflow Doc Search のツールが本当に表示されるか確認する。

このメッセージにあなたのキーは含まれません。キーが必要な場合は、AI がファイルやアプリの入力欄にご自身で貼るよう案内します。

1
uv を入れる（まだなければ）
もう入っていますか？先に確認 · ターミナルを開き、このコマンドを入力して Enter
uv --version
- バージョン番号（例 uv …）が出る = 入っています。この手順は飛ばせます
- "command not found"（Windows では "is not recognized"）が出る = まだ入っていないか、入れた直後でターミナルを開き直す必要があります
ターミナルの開き方
Mac：⌘ + Space を押し、Terminal と入力して Enter
Windows：スタートメニューを開き、Windows PowerShell と入力して「開く」
まだ入っていない場合: uv にはクリック式のインストーラーがありません。uv 公式ページからお使いの OS（macOS か Windows）用の 1 行コマンドをコピーしてターミナルに貼り付けます · Python を別に入れる必要はなく、必要なときに uv が自動で取得します
uv のダウンロードページを開く ↗
入れ終わったらターミナルを閉じて開き直し、同じコマンドをもう一度実行します。バージョン番号が出れば完了です: uv --version
一度入れれば、uv を使うすべてのツールで使えます
完了
2
設定を 1 項目入力
これはプログラムの設定でキーではありません。登録は不要で、作者の説明どおりに入力します。
- AI_WORKSPACE_ROOT Absolute path to the workspace containing projects/ and tickets/.
説明は英語の原文のままです。
完了
このボタンで Cursor を開く
Cursor で開く
Cursor がインストールの確認をするので Install を押します
完了
キーを入力
Taskflow Doc Search の設定で AI_WORKSPACE_ROOT が空です。自分のキーを入れて保存します
完了
Cursor の AI チャットを Agent モードで開く
完了
試してみる
Taskflow Doc Search を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて
✓ Cursor が Taskflow Doc Search を使っていると言うか、回答に Taskflow Doc Search のツール名が出れば接続成功です

メニュー名は 2026年11月11日に Cursor のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります

VS Code につなげますが、先に準備が必要です

設定を 1 項目入力 (AI_WORKSPACE_ROOT) · 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください（1 回だけ）

AI にインストールしてもらう

このメッセージを VS Code のチャットに貼り付けます。AI がパソコンを確認し、変更するファイルを伝え、毎回あなたの了承を待ちます。

このパソコンの VS Code に MCP server Taskflow Doc Search を入れてください。順番に：1) uv --version で uv があるか確認。なければ https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/ から入れるよう私に伝え、自分では入れない。2) この設定だけを使う（PopNx MCP の確認済み）：{ "servers": { "taskflow-doc-search": { "type": "stdio", "command": "uvx", "args": [ "taskflow-doc-search" ], "env": { "AI_WORKSPACE_ROOT": "your-value" } } } } 3) 変更するファイルのフルパスか実行するコマンドを伝えて、私の了承を待つ。4) AI_WORKSPACE_ROOT は "your-value" のままにして、本当の値は私がファイルかアプリの入力欄に自分で貼るよう伝える。チャットにキーを書かせない。5) 了承した内容を実行し、Taskflow Doc Search のツールが本当に表示されるか確認する。

このメッセージにあなたのキーは含まれません。キーが必要な場合は、AI がファイルやアプリの入力欄にご自身で貼るよう案内します。

1
uv を入れる（まだなければ）
もう入っていますか？先に確認 · ターミナルを開き、このコマンドを入力して Enter
uv --version
- バージョン番号（例 uv …）が出る = 入っています。この手順は飛ばせます
- "command not found"（Windows では "is not recognized"）が出る = まだ入っていないか、入れた直後でターミナルを開き直す必要があります
ターミナルの開き方
Mac：⌘ + Space を押し、Terminal と入力して Enter
Windows：スタートメニューを開き、Windows PowerShell と入力して「開く」
まだ入っていない場合: uv にはクリック式のインストーラーがありません。uv 公式ページからお使いの OS（macOS か Windows）用の 1 行コマンドをコピーしてターミナルに貼り付けます · Python を別に入れる必要はなく、必要なときに uv が自動で取得します
uv のダウンロードページを開く ↗
入れ終わったらターミナルを閉じて開き直し、同じコマンドをもう一度実行します。バージョン番号が出れば完了です: uv --version
一度入れれば、uv を使うすべてのツールで使えます
完了
2
設定を 1 項目入力
これはプログラムの設定でキーではありません。登録は不要で、作者の説明どおりに入力します。
- AI_WORKSPACE_ROOT Absolute path to the workspace containing projects/ and tickets/.
説明は英語の原文のままです。
完了
このボタンで VS Code を開く
VS Code で開く
VS Code がインストールの確認をするので Install を押します
完了
キーを入力
Taskflow Doc Search の設定で AI_WORKSPACE_ROOT が空です。自分のキーを入れて保存します
完了
VS Code の AI チャットを Agent モードで開く
完了
試してみる
Taskflow Doc Search を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて
✓ VS Code が Taskflow Doc Search を使っていると言うか、回答に Taskflow Doc Search のツール名が出れば接続成功です

メニュー名は 2026年11月11日に VS Code のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります

Windsurf、Zed、Gemini CLI など MCP を使える他のアプリは追加方法がそれぞれ違います。アプリ一覧で確認してください

MCP を使えるアプリをすべて見る →

JSON 設定は下の「開発者向け」にあります

つまずいたら？Taskflow Doc Search を使っている人に聞いてみましょう💬 ディスカッション →

開発者向け：ターミナルのコマンドと JSON 設定

パソコンにインストール

Claude Code

claude mcp add --scope user taskflow-doc-search --env AI_WORKSPACE_ROOT=your-value -- uvx taskflow-doc-search

Claude Desktop (claude_desktop_config.json)

{
  "mcpServers": {
    "taskflow-doc-search": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "taskflow-doc-search"
      ],
      "env": {
        "AI_WORKSPACE_ROOT": "your-value"
      }
    }
  }
}

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "taskflow-doc-search": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "taskflow-doc-search"
      ],
      "env": {
        "AI_WORKSPACE_ROOT": "your-value"
      }
    }
  }
}

VS Code (mcp.json)

{
  "servers": {
    "taskflow-doc-search": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "taskflow-doc-search"
      ],
      "env": {
        "AI_WORKSPACE_ROOT": "your-value"
      }
    }
  }
}

自分で入力する値

AI_WORKSPACE_ROOT 必須 env
Absolute path to the workspace containing projects/ and tickets/.

説明は英語の原文のままです。

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

ひと目でわかる

GitHubスター i: 0
週あたりのダウンロードi: npm/PyPIにない
ライセンス i: MIT
接続方法: パソコンで動く
トランスポート: stdio
最新バージョンi: 0.1.1
カテゴリi: 検索・AIの記憶
レジストリ公開日i: 2026年11月15日
コードの最終更新i: 2026年11月15日
作者: cynthiawang109-sudo
パッケージ: pypi: taskflow-doc-search
リポジトリ: cynthiawang109-sudo/ai-workspace-kit
レジストリでの状態: 有効

使えるアプリ

このサーバーのつなぎ方と、各アプリの公式ドキュメントに基づきます。2026年11月10日に確認。

パソコン上で動かせるアプリ

Claude Goose LM Studio Msty Studio Cherry Studio Cursor VS Code + GitHub Copilot Visual Studio Windsurf (Devin Desktop)Zed Kiro Cline Continue JetBrains AI Assistant Claude Code Codex CLI Gemini CLI OpenCode nodecode Warp LibreChat Raycast

すべてのアプリと長所・短所 →

できること

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月15日にチェック

✓ 合格
作者とリポジトリが一致
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント cynthiawang109-sudo で確認済みです
✓ 合格
今もメンテナンスされている
コードの最終更新：今日
✓ 合格
ライセンスがある
MITを使用
– 対象外
エンドポイントが応答する
これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません
– 対象外
OAuthでサインイン
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
… 未チェック
ツールの説明に隠れた指示がない
パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

公開済みの脆弱性（OSV.dev）

まだ確認していません

確認していること → · JSON

作者の方へ：再確認の依頼・情報の誤りの報告

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話し合い

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ここの投稿は利用者によるもので、PopNx チームのものではありません。

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検索・AIの記憶のほかのサーバーとの比較i

このカテゴリのほかの6148件のうち0%よりスターが多い
このカテゴリのほかの6148件のうち100%より最近レジストリに公開
基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの6148件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

Taskflow Doc Searchは安全ですか？

当てはまる基本チェック3項目のうち3項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか？

レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか？

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません（サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます）。

今もメンテナンスされていますか？

GitHubリポジトリの最終更新は今日、最新バージョン（0.1.1）がレジストリに届いたのは今日です。

どのアプリで使えますか？

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにPython (uv)も必要です。

代わりに使えるものは？

同じカテゴリには：OpenSEO, Exa, Mockserver, Microsoft Learn MCP, Docs

似た働きのほかの候補

同じカテゴリでほかの作者のもの。コマンドは確認済み。公式を先に、次にスター順。

カードの見方：↓ 週あたりのダウンロードi★ GitHubスターi3つの柱：レビュー · チェック · 利用状況i更新＝最新バージョンをレジストリに公開した日i

OpenSEO

Keyword research, site audits, rank tracking and AI visibility for your AI agent.

作者：every-app広く使われている★ 2.8万昨日更新

クラウドで動く✓ everyapp.com

接続方法

Exa

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

作者：exa-labs広く使われている★ 52322 か月前更新

クラウドで動く✓ 提供元 · exa.aiPopNx チームが実際に試用

接続方法

Mockserver

Mock, record/replay, verify and chaos-test any HTTP, REST, gRPC or LLM dependency over MCP.

作者：mock-server成長中★ 501019 日前更新

パソコンで動く✓ 提供元 · mock-server.com

インストール

Microsoft Learn MCP

Official Microsoft Learn MCP Server – real-time, trusted docs & code samples for AI and LLMs.

作者：MicrosoftDocs広く使われている★ 199012 か月前更新

クラウドで動く✓ 提供元 · microsoft.comPopNx チームが実際に試用

接続方法

Docs

Search and read Empryo's documentation. Read-only, no auth, no local access.

作者：proxysoul成長中★ 16062 か月前更新

クラウドで動く✓ empryo.com

接続方法

OpenSEO — クラウドで動き、インストール不要 · キー不要
Exa — クラウドで動き、インストール不要 · キー不要 · Claude のディレクトリに掲載
Mockserver — パソコンにインストールが必要 · キー不要
Microsoft Learn MCP — クラウドで動き、インストール不要 · キー不要 · Claude のディレクトリに掲載
Docs — クラウドで動き、インストール不要 · キー不要

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

doc-search MCP server

A small MCP server written with FastMCP. It gives an AI coding agent structured access to this workspace's documentation and demo tickets — the local, public stand-in for the Jira/Confluence side of the original production workspace. Five tools are annotated read-only (embeddings maintains a derived local cache); the sixth can only write ticket *drafts* (see below).

Tools

Tool	What it does
`search_docs(query, limit=8)`	Keyword search across every Markdown doc under `projects/`; title hits ×3, heading hits ×2, body hits ×1; returns path, title, score, snippet
`search_docs_semantic(query, limit=8)`	TF-IDF vector-space search over the same corpus (cosine similarity); returns path, title, score (0–1), snippet
`search_docs_embeddings(query, limit=8)`	Sentence embeddings over heading chunks; returns path, title, cosine score, snippet, heading; caches in `.index/`
`get_doc(path)`	Fetch one document by workspace-relative path (only `projects/` and `tickets/` are readable)
`list_tickets(status?)`	List the pre-TF-115 archive from `tickets/*.md` front matter, optionally filtered by status
`propose_ticket(title, body, priority="medium")`	Write a ticket draft to `tickets/drafts/draft- .md` — the server's only source-content write; it cannot create or modify real tickets

Draft-first writes

propose_ticket mirrors the production workspace's rule for outward writes (there: Jira changes start as drafts a human approves). The boundary is enforced by the tool, not by politeness: it writes only new files under tickets/drafts/, always with status: draft, it refuses to overwrite an existing draft, and it is annotated as a write, so clients ask the user before calling it. tickets/ is the pre-TF-115 archive; list_tickets never shows drafts as tickets. A human reviews and promotes a draft with scripts/promote-draft.ps1 (or .sh), which files an Issue instead of moving the file into tickets/. Set AI_WORKSPACE_PROJECT to the workspace Project number, or pass -Project N / --project N, to also add the Issue to the board. Without a Project, the script prints the Issue URL and notes that it was not added to a board. The draft is preserved. The doc-search server stays credential-free and never calls GitHub.

Three rungs of document search

search_docs counts exact term hits with title/heading/body weights. It is predictable for known terms, but repetition can dominate ranking.
search_docs_semantic uses TF-IDF cosine similarity over whole documents. It down-weights common terms and balances multi-term queries. Both of these first two rungs are bag-of-words models: neither understands synonyms. They use only the standard library and rebuild their vectors per call.
search_docs_embeddings uses sentence-transformers over ATX heading sections, embedding the document title, heading trail and body. It can retrieve paraphrases and synonyms, but relevance is model-dependent. Cosine ranking uses pure Python. A content-hash fingerprint invalidates the derived .index/ cache when documents or the model change.

Local documents: searches never modify the source documents. Embeddings writes a derived cache; propose_ticket writes drafts under the rules above.
No credentials: keyword and TF-IDF need no network. Embeddings downloads its model once, then runs fully locally.
Client-agnostic: plain MCP over stdio.

Setup

cd mcp\doc-search

python -m venv .venv .venv\Scripts\python -m pip install -r requirements.txt pytest

Optional embeddings dependencies (includes torch):

.venv\Scripts\python -m pip install -r requirements-embeddings.txt

DOC_SEARCH_EMBEDDING_MODEL overrides the default sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2. DOC_SEARCH_EMBEDDER=fake selects only a deterministic hashed-token test double, without semantic understanding.

Evaluate the synced corpus with python scripts/run_eval.py; add --write to record the dated results in EVAL.md. The eval is not run in CI.

Run the tests

.venv\Scripts\python -m pytest

The tests build a throwaway fixture workspace, so they pass whether or not sync has populated projects/.

Register it

Codex — add to ~/.codex/config.toml:

[mcp_servers.doc-search]

command = 'C:\path\to\ai-workspace-kit\mcp\doc-search\.venv\Scripts\python.exe' args = ['C:\path\to\ai-workspace-kit\mcp\doc-search\server.py']

Claude Code:

claude mcp add doc-search -- C:\path\to\ai-workspace-kit\mcp\doc-search\.venv\Scripts\python.exe C:\path\to\ai-workspace-kit\mcp\doc-search\server.py

The server finds the workspace root from its own location ( /mcp/doc-search/server.py); set AI_WORKSPACE_ROOT to override.

Install the distribution

Once published, install with pip install taskflow-doc-search (or pip install "taskflow-doc-search[embeddings]" for sentence embeddings). For a local checkout, pip install . from this directory works today. Run taskflow-doc-search with AI_WORKSPACE_ROOT set to the absolute path of the workspace to search. It serves MCP over stdio; no command arguments are needed. The existing python server.py launcher and its automatic workspace-root detection remain supported.

Release instructions: PUBLISHING.md. The included server.json is prepared for an optional MCP registry listing and has not been published.

Taskflow Doc Search

What it does

インストール

uv を入れる（まだなければ）

設定を 1 項目入力

パソコン版 Claude アプリの設定ファイルを開く

この設定を貼り付けて保存

Claude を終了してもう一度開く

試してみる

代わりにできること

uv を入れる（まだなければ）

設定を 1 項目入力

ターミナルを開く

このコマンドを貼り付けて Enter

Claude Code で /mcp と入力

試してみる

uv を入れる（まだなければ）

設定を 1 項目入力

このボタンで Cursor を開く

キーを入力

Cursor の AI チャットを Agent モードで開く

試してみる

uv を入れる（まだなければ）

設定を 1 項目入力

このボタンで VS Code を開く

キーを入力

VS Code の AI チャットを Agent モードで開く

試してみる

パソコンにインストール

自分で入力する値

ひと目でわかる

使えるアプリ

できること

基本チェックi

作者とリポジトリが一致

今もメンテナンスされている

ライセンスがある

エンドポイントが応答する

OAuthでサインイン

ツールの説明に隠れた指示がない

公開済みの脆弱性（OSV.dev）

話し合い

ユーザーレビュー

検索・AIの記憶のほかのサーバーとの比較i

よくある質問

似た働きのほかの候補

OpenSEO

Exa

Mockserver

Microsoft Learn MCP

Docs

作者のREADME

doc-search MCP server

Tools

Draft-first writes

Three rungs of document search

Setup

Run the tests

Register it

Install the distribution