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从JavaScript/TypeScript、Python和Java源代码中提取和解析文档
用三种语言从你的代码中调用此工具。
curl -X POST 'https://api.elysiatools.com/zh/api/tools/docstring-extractor' \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{"codeInput":"在此粘贴您的源代码以提取文档...","languageHint":"auto","includeFullText":true}'以 JSON 形式 POST 提交输入参数。文件类型参数需先单独上传。
POST https://api.elysiatools.com/zh/api/tools/docstring-extractor| 参数名 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| codeInput | textarea | 是 | — |
| languageHint | select | 否 | — |
| includeFullText | checkbox | 否 | 包含完整的原始文档注释 |
JSON 结果
{
"key": {...},
"metadata": {
"key": "value"
},
"error": "Error message (optional)",
"message": "Notification message (optional)"
}将此工具加入你的 Model Context Protocol 服务，让 AI 智能体可以列出并调用它。
将以下内容加入你的 MCP 客户端配置：
{
"mcpServers": {
"elysiatools-docstring-extractor": {
"name": "docstring-extractor",
"description": "从JavaScript/TypeScript、Python和Java源代码中提取和解析文档",
"baseUrl": "https://api.elysiatools.com/mcp/sse?toolId=docstring-extractor",
"command": "",
"args": [],
"env": {},
"isActive": true,
"type": "sse"
}
}
}连接到 SSE 端点后，列出已开放的工具：
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"method": "tools/list"
}通过工具 id 调用，参数由其参数表构建：
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 2,
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "docstring-extractor",
"arguments": {
"codeInput": "在此粘贴您的源代码以提取文档...",
"languageHint": "auto",
"includeFullText": true
}
}
}有问题或反馈？请联系 [email protected]