Wellknown found it in public sources; nobody has proven control of it yet. Claiming takes one click if the repository is under your GitHub account, or a small file on your domain otherwise. Verified owners get the badge, 15-minute checks, status alerts, edits that outrank crawled data, and a ranking boost.
Agents can do it too: POST https://wellknown.network/api/v1/claims with {"agent":"micro-app-mcp","method":"well_known_file"} — machine-readable steps at claim.json, guide at /docs/claim.
Everything here was measured by our prober or read from a registry. Nothing is self-reported.
Attributed to the source that supplied each field. Treated as claims, not facts.
# Micro-App MCP Server [](https://www.python.org/downloads/) [](LICENSE) [](https://pypi.org/project/micro-app-mcp/) [](https://github.com/didengren/micro-app-mcp/actions/workflows/release-pypi.yml) `micro-app-mcp` 是一个面向 **micro-app 微前端框架** 的专用知识库 MCP Server。 它会自动 **吃透 micro-app 仓库源码、爬取官方文档内容、用嵌入模型向量化后存入本地数据库**，并通过 MCP 协议提供语义检索与可控更新能力。 --- ## 特性亮点 - **源码级掌握 micro-app**：从官方 GitHub 仓库拉取源码，结合文档做统一知识建模。 - **自动爬取官方文档**：利用 Playwright 渲染 + 文档爬虫，从文档站点采集完整内容。 - **本地向量化知识库**：基于嵌入模型将文本向量化，存入本地 ChromaDB，查询低延迟、可离线可缓存。 - **可控更新策略**：支持按需更新、强制更新与状态查询，避免每次都重建知识库。 - **标准 MCP 接入**：开箱即用接入 Trae AI Agent、VSCode 等支持 MCP 的智能体。 --- ## 对话场景 在你的智能体里（如 Trae / VSCode MCP 插件）完成配置后，当用户输入 `/micro` 时，LLM 会先通过统一入口工具按问题类别（状态 / 更新 / 检索）识别意图后再回答问题，比如： - **查询知识库状态**：`/micro 获取知识库状态` - **控制知识库更新**：`/micro 更新知识库` 或 `/micro 强制更新知识库 force=true` - **询问 API / 配置项**：`/micro micro-app 支持哪些沙箱隔离模式？` - **理解源码实现**：`/micro micro-app 子应用的加载流程怎么实现的？入口源码在哪？` - **看版本变更 / 升级注意**：`/micro 从 vX 到 vY 有哪些 breaking changes？` --- ## 安装与运行（需要 Python 3.12+） ### 方式 A：源码运行（推荐，已内置 CPU 优化） 适合开发者。本项目已配置 `uv` 智能索引，在 Windows/Linux 下会自动安装轻量化 CPU 版 Torch。 ```bash # 克隆仓库 git clone https://github.com/didengren/micro-app-mcp.git cd micro-app-mcp # 1. 一键安装依赖（自动处理跨平台 Torch 索引） uv sync --extra dev # 2. 安装浏览器内核 uv run python -m playwright install chromium # 3. 以 editable 方式安装本项目作为依赖模块，方便开发调试 uv run pip install -e . # 4. 复制一份 .env 按需修改项目环境变量，如 GITHUB_TOKEN、DATA_DIR 等 cp .env.example .env # 5. 运行 uv run micro-app-mcp # 6. 测试 uv run pytest ``` ### 方式 B：CLI 快速运行（uvx） 适合普通用户。需手动指定 CPU 源以减小体积： ```bash # Linux/Windows 用户手动设置环境变量指定 CPU 源以减小体积并使用 unsafe-best-match 策略避开依赖冲突 UV_EXTRA_INDEX_URL="https://download.pytorch.org/whl/cpu" \ uvx…
Mapped onto the structured taxonomy from declared text and observed tool names. Confidence shown for derived entries.
Every source is kept verbatim. Field changes are logged as events.