Biel.ai MCP Server 用于把你的 IDE 连接到产品文档，让 Cursor、VS Code、Claude Desktop 等 AI 工具通过 Biel.ai 平台访问公司的产品知识。
用途 Biel.ai 提供托管的检索增强生成（RAG）层，使你的文档可被 AI 工具搜索和利用。这能在 IDE 或聊天环境中带来更智能的补全、准确的技术回答和上下文感知建议。当 AI 工具能够读取产品文档时，它们会更有帮助：生成更准确的代码补全、结合上下文回答技术问题，并借助实时产品知识引导开发者。
主要能力 该服务器暴露三个工具： biel_ai：让 Biel.ai 生成带对话上下文的答案；已有使用 message 的调用继续生成答案。 biel_search：对已索引的网页、上传文件、仓库和 OpenAPI 来源进行关键词与语义的混合搜索，不生成答案。 biel_get_document：读取由搜索返回的文档的完整索引文本。
使用方式
- 获取 MCP 配置：必需 project_slug 和 domain；可选 api_key（仅私有项目需要）。需要 Biel.ai 账号和项目设置，官方提供 15 天免费试用。
- 添加到 AI 工具：Cursor 在 Settings → Tools & Integrations → New MCP server 添加；Claude Desktop 编辑 claude_desktop_config.json；VS Code 安装 MCP 扩展。
- 开始提问。
调用 biel_search 时可使用自然语言问题或搜索词。搜索请求 API 的 search_type=hybrid&source_types=all；REST API 默认 search_type=keyword，与所选来源无关。结果包含 chunk 文本、来源类型、document_id 以及页面/工作表引用；非 URL 文档按标题和位置引用。limit 参数控制返回的 chunk 数量（默认 5，最大 20）。
使用 biel_get_document 并传入某个搜索结果的 document_id，可读取完整索引文档而无需访问其来源站点。get 返回按阅读顺序排列的完整索引 chunk，并带 PDF 页码和电子表格工作表引用。大文档会包含 next_cursor；用该 cursor 和相同的 document_id 及 limit 重复调用，直到 next_cursor 不存在。它返回的是索引文本，而非原始二进制上传内容或实时页面 HTML。引用属于项目当前活动的索引代次：重新抓取后引用失效，需要再次搜索。较旧的仓库和 OpenAPI 来源需要重新抓取，以填充父文档标识，之后才可使用 get。
搜索和获取不会创建或继续聊天。私有项目需要具有 search 作用域的 API key；生成答案使用 chats_create。所有操作都会执行 API 的项目访问、域名和配额检查。默认工作流是 search → get → answer，使用检索到的文本。如果调用方 agent 希望由 Biel.ai 生成答案，应先询问用户，除非用户已经明确要求。检索失败不会自动切换为生成答案。
自托管（可选） 面向希望运行自己 MCP 服务器实例的高级用户： 本地开发。 作为 Python 包使用：托管自有 ASGI 栈的应用可以直接从带标签的版本安装该服务器，并导入其 FastAPI 应用。 Docker 部署。
适用场景 适用于开发者在 IDE 或聊天工具中查询公司产品文档、获取技术问答、代码补全建议，以及通过 RAG 检索产品知识。
限制与支持 需要 Biel.ai 账号和项目设置（官方提供 15 天免费试用）。私有项目需要 API key 及相应作用域。检索引用会因重新抓取而失效，较旧的仓库和 OpenAPI 来源需重新抓取后才能使用 get。检索失败不会自动生成答案。问题反馈可通过 GitHub Issues；联系邮箱 support@biel.ai；定制演示可预约。
