Devart Learn MCP 服务器是官方的吗?
是的。Devart 在其官方支持知识库中说明了 `https://chatbot.devart.com/api/mcp` 端点,并将 Devart Learn 收录在 Claude Connectors Directory 中。
@Devart Learn
基本信息
Devart Learn 是 Devart 官方托管的文档 MCP 服务器。它让 AI 助手可以对 dbForge、dotConnect、dbExpress、Excel Add-ins 等 Devart 产品的文档和知识源进行语义搜索,并返回附带来源 URL 的引用片段。无需登录或 API Key。
https://chatbot.devart.com/api/mcpclaude mcp add devart-learn --transport http https://chatbot.devart.com/api/mcpPerform semantic search in the documentation and other knowledge sources and return the most relevant chunks for a given query. A chunk is a self-contained snippet of text from a single page and includes its source URL, title, product name, content type, and markdown content. Chunks are returned in descending order of relevance. If the knowledge sources do not contain relevant information, returned chunks may be weakly related or unrelated.
Returns the complete list of all product names available in the knowledge base. Use this to discover valid product names before filtering search results.
Devart Learn MCP Server 是 Devart 官方托管的 MCP 服务器,让 AI 助手可以检索 dbForge、dotConnect、dbExpress 等 Devart 产品的文档和知识库。它接受匿名客户端,无需登录或 API Key。
Devart 提供面向 SQL Server、MySQL、Oracle、PostgreSQL 以及众多云数据源的数据库开发工具、数据连接组件和集成产品。你不必再切换到浏览器、反复猜测搜索关键词,只需用自然语言提问,助手就会从 Devart 文档中取出相关段落,并附上来源 URL、标题和产品名称。
该服务器只有一个公开的 Streamable HTTP 端点:
https://chatbot.devart.com/api/mcp
Devart 说明,这个 URL 不是普通网页:在浏览器中打开会显示错误,这是正常现象。无需安装任何东西,也无需配置凭据。
claude mcp add --transport http devart-learn https://chatbot.devart.com/api/mcp
Devart Learn 已收录在 Claude Connectors Directory 中。打开 Settings > Connectors,搜索 “Devart Learn” 并点击 Connect。然后在对话中通过消息框旁的 “+” 按钮,在 Connectors 下启用它。你也可以用上面的 URL 将其添加为自定义连接器。
在 ~/.cursor/mcp.json(或项目中的 .cursor/mcp.json)中添加:
{
"mcpServers": {
"devart-learn": {
"url": "https://chatbot.devart.com/api/mcp"
}
}
}
在 .vscode/mcp.json 中添加服务器:
{
"servers": {
"devart-learn": {
"type": "http",
"url": "https://chatbot.devart.com/api/mcp"
}
}
}
其他 MCP 客户端,只需将同一 URL 粘贴到客户端的 MCP 或连接器设置中。
该服务器提供两个工具:
get_devart_product_names 返回知识库中所有可用产品名称的完整列表。当助手需要一个有效的产品名称来缩小搜索范围时会先调用它,例如 “dbForge Studio for PostgreSQL” 或 “dotConnect for Oracle”。search_devart_knowledge_sources 在文档和其他知识源中执行语义搜索,按相关度从高到低返回最相关的片段。如果没有相关内容,返回的片段可能关联度较弱,因此助手应核对拿到的来源。get_devart_product_names,并将搜索限定到你使用的具体产品;当文档未覆盖某个问题时,搜索可能返回关联度较弱的片段。/api/mcp。是的。Devart 在其官方支持知识库中说明了 `https://chatbot.devart.com/api/mcp` 端点,并将 Devart Learn 收录在 Claude Connectors Directory 中。
不需要。该服务器接受匿名连接,你只需要 URL。
连接这个文档服务器无需注册、密钥或许可证,Devart 也没有为其列出任何收费。Devart 产品本身有各自的许可方式。
不能。Devart Learn 只检索 Devart 的文档和知识源。Devart 另有单独的 MCP Server 产品,可通过其 ODBC 驱动将 AI 工具连接到你的数据。
知识库包括 dbForge、dotConnect、dbExpress、Excel Add-ins、Entity Developer、EntityDAC 和 Code Compare 等 Devart 产品线。调用 `get_devart_product_names` 可获取当前完整列表。
可以。任何支持远程 Streamable HTTP MCP 服务器的客户端都可以通过该 URL 连接;上文的配置片段展示了各客户端的标准格式。
Devart Learn 的远程 MCP 服务器是一个托管的 Model Context Protocol 端点,地址是 https://chatbot.devart.com/api/mcp,AI 助手无需在本地安装或运行任何东西即可连接。
把端点 https://chatbot.devart.com/api/mcp 添加到任意支持 MCP 的客户端,比如 Claude Code、Cursor 或 VS Code。本页的接入代码块可以一步配置好每个客户端。
此收录尚未确认 Devart Learn 的认证要求。连接前请查阅提供方文档。
Devart Learn 暴露的是 streamable-http 端点,这是远程 MCP 服务器普遍使用、主流客户端都支持的传输方式。
Hosted AdLoop: Google Ads, Reddit Ads, GA4 and Tag Manager in claude.ai, ChatGPT and more, with a preview before every change.
Convert web pages to clean Markdown and retrieval-ready chunks with browser rendering support.
AdaptlyPost: Schedule and publish social posts to Instagram, TikTok, YouTube, X, Facebook, LinkedIn, Pinterest, Threads, and Bluesky from any MCP client.
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