trustdecision_docs_cn 是面向 TrustDecision 中文开发者文档的只读 MCP 服务，可通过标准 MCP 协议为 AI Agent 提供文档检索、页面读取和来源上下文能力。
该 MCP 适用于：
该 MCP 不用于：
https://docs.trustdecision.com/cn/mcp适用于支持远程 HTTP MCP 的 AI Agent：
{
"mcpServers": {
"trustdecision_docs_cn": {
"url": "https://docs.trustdecision.com/cn/mcp"
}
}
}完成配置后，请按客户端要求重启或重新加载配置。
完成接入后，可让 AI Agent 执行一次简单检索，确认 MCP 已正确加载并可返回文档结果：
请使用 trustdecision_docs_cn 搜索“设备信息查询”，并返回文档信息。如能返回相关页面信息，说明 MCP 已可正常使用。
search_reference#按关键词搜索 TrustDecision 中文开发文档。
主要参数：
query：搜索关键词，建议包含产品名、接口名、字段名或业务场景limit：返回结果数量，建议取值 3-5主要返回：
slug适合用于文档召回、页面定位和获取标准 slug。
get_reference_page#按 slug 读取指定文档页面。
主要参数：
slug：文档页面标识reduce：是否返回精简后的页面内容；面向 AI Agent 问答场景时建议设为 true主要返回：
适合用于读取目标 API、SDK 或产品说明页。
answer_reference_question#根据自然语言问题匹配相关文档，并返回可用于回答问题的来源上下文（grounded context）。
主要参数：
question：自然语言问题topK：用于组装上下文的候选页面数量，建议取值 3-5主要返回：
适合用于 AI Agent 对明确技术问题进行文档辅助问答。
对于需要准确定位文档的问题，推荐：
search_reference -> get_reference_page -> AI Agent 基于文档回答对于用户已经提出明确自然语言问题的场景，推荐：
answer_reference_question -> 必要时补充 get_reference_page -> AI Agent 基于上下文回答如果 answer_reference_question 返回结果不足或上下文不完整，建议回退到 search_reference + get_reference_page。
AI Agent 输出时应遵循以下原则：
slug 或链接作为来源依据用户问题：
请说明设备信息查询接口的调用方式。AI Agent 建议流程：
search_reference 搜索 设备信息查询devicefingerprint-api-1get_reference_page 读取页面详情slug，便于追溯来源用户问题：
请解释设备信息查询接口中的 black_box 字段含义。AI Agent 建议流程：
answer_reference_question 获取相关上下文search_reference 搜索 black_box 设备信息查询用户问题：
请说明身份反欺诈标准版的接入流程。AI Agent 建议流程：
answer_reference_question 查询 身份反欺诈标准版search_referenceget_reference_pageanswer_reference_questionsearch_reference + get_reference_pageslug 或链接作为来源依据各方法返回的业务结果为 JSON 文本。不同 MCP 客户端的外层封装可能不同；如结果位于 content[0].text，调用方应先解析 JSON，再使用其中的文档字段。
建议重点使用以下字段：
result_type：结果类型title：页面标题slug：页面标识url：页面链接body 或 grounded_context：文档正文或问答上下文当返回中包含多个页面时，建议优先选择标题、slug、正文内容与用户问题最匹配的页面作为回答依据。