Kapa.ai 文档助手

备注

本站未启用 Kapa.ai 助手。下文介绍的是 Zephyr 官方文档站的功能。

Zephyr 文档网站提供由 Kapa.ai 驱动的 AI 助手。它使用 Zephyr 自身的文档、源码和 GitHub 活动作为知识来源，详见下方数据来源，可以用自然语言回答自由提问，并引用生成答案所依据的文档和资源。

同一知识库也通过 Model Context Protocol （MCP）服务器开放，让外部 AI 助手和 IDE 直接查询 Zephyr 知识，详见使用 MCP 服务器。

备注

回答由 AI 生成，可能不准确。请始终对照官方文档核实重要信息，将助手作为探索起点，而非权威来源。

使用聊天助手

每个文档页面都可以打开聊天助手：

助手在侧边栏打开，可以使用日常语言提问，例如 “如何在设备树中配置 UART 设备？” 或 “工作队列与线程有什么区别？”。回答会链接到相关文档、GitHub 议题或源文件，方便深入了解。

首次使用时，会显示一次性同意页面，说明功能工作方式和收集的数据，详见下方隐私。

小技巧

不必用英语提问。助手会检测所用语言，并用同一种语言回答，因此可以使用中文、英语、西班牙语、日语、法语、德语等多种语言交流。

除聊天助手外，Kapa.ai 也可以驱动文档搜索框：

查询将由 AI 助手回答，而不使用内置关键词搜索。选择会被保存，后续搜索持续使用所选引擎，直到再次更改。

Kapa.ai 也将 Zephyr 知识库作为 MCP 服务器开放。MCP 是开放标准，让 AI 助手和支持 AI 的 IDE 连接外部工具与知识源。为助手添加 Zephyr MCP 服务器后，它即可代为查询最新 Zephyr 文档、源码和 GitHub 活动。

服务器使用可流式传输的 HTTP 传输方式，端点如下：

https://zephyrproject.mcp.kapa.ai

具体配置步骤取决于 MCP 客户端。多数客户端读取带有 mcpServers 部分的 JSON 配置文件，例如：

{
  "mcpServers": {
    "zephyr-docs": {
      "url": "https://zephyrproject.mcp.kapa.ai"
    }
  }
}

另一些客户端要求通过本地 stdio 桥接启动服务器，例如 mcp-remote：

{
  "mcpServers": {
    "zephyr-docs": {
      "command": "npx", "args": ["-y", "mcp-remote", "https://zephyrproject.mcp.kapa.ai"]
    }
  }
}

具体配置文件位置和语法，请参阅所用 MCP 客户端（AI 编程助手、IDE 扩展等）的文档。

小技巧

将 MCP 服务器连接到 AI 编程助手后，助手可以回答 Zephyr 问题，并根据项目实际文档和源码提出代码建议，而不只是依赖训练数据。

Kapa.ai 仅根据以下 Zephyr 项目来源生成回答，并按所列频率同步：

来源	详情	更新频率
源代码	`zephyrproject-rtos/zephyr` 仓库中除 `boards/` 和 `doc/` 目录外的 C、Markdown、Python 和文本文件	每小时
API 参考	https://docs.zephyrproject.org/latest/doxygen/html/index.html	每天
设备树绑定	https://docs.zephyrproject.org/latest/build/dts/api/bindings.html	每天
主文档	https://docs.zephyrproject.org/latest/，不包括 API 参考和设备树绑定部分	每天
项目 Wiki	https://github.com/zephyrproject-rtos/zephyr/wiki	每天
GitHub 议题	`zephyrproject-rtos/zephyr` 最近 6 个月的议题	每 5 分钟
GitHub 拉取请求	`zephyrproject-rtos/zephyr` 最近 6 个月的拉取请求，不包括未合并便关闭的请求	每 10 分钟

助手根据你的问题，结合 Zephyr 文档、源码、GitHub 议题和拉取请求提供回答。问题与交互可能被匿名收集和分析，用于识别需要澄清的内容并改进文档。不会收集可识别个人身份的信息。