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teddylee777

最近更新：2个月前

将 llms-txt 暴露给 IDE 进行开发

概述

MCP LLMS-TXT 文档服务

概览

llms.txt 是一个用于大型语言模型（LLMs）的网站索引，提供背景信息、指导以及链接到详细的 Markdown 文件。IDE 如 Cursor 和 Windsurf 或应用程序如 Claude Code/Desktop 可以使用 llms.txt 来获取任务上下文。然而，这些应用程序使用不同的内置工具来读取和处理像 llms.txt 这样的文件。检索过程可能不透明，不一定总有办法审计工具调用或返回的上下文。

MCP 为开发人员提供了对这些应用使用的工具的 完全控制。在这里，我们创建了一个开源 MCP 服务器来为 MCP 托管应用（例如，Cursor、Windsurf、Claude Code/Desktop）提供 (1) 用户自定义的 llms.txt 文件列表和 (2) 一个简单的 fetch_docs 工具，用于读取任何提供文件中的 URL。这使得用户可以审计每个工具调用以及返回的上下文。

快速入门

安装 uv

请参考官方 uv 文档了解其他安装 uv 的方法。

bash 复制代码

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

选择要使用的 `llms.txt` 文件

例如，这里是 LangGraph 的 llms.txt 文件。

（可选）使用你的选择的 `llms.txt` 文件，在本地测试 MCP 服务器：

bash 复制代码

uvx --from mcpdoc mcpdoc \
    --urls LangGraph:https://langchain-ai.github.io/langgraph/llms.txt \
    --transport sse \
    --port 8082 \
    --host localhost

该服务器应该运行在: http://localhost:8082

运行 MCP 检查器并连接到正在运行的服务器:

bash 复制代码

npx @modelcontextprotocol/inspector

在这里，你可以测试工具调用。

连接到 Cursor

打开 Cursor 设置和 MCP 选项卡。
这将打开 ~/.cursor/mcp.json 文件。

将以下内容粘贴到文件中（我们使用了名称 langgraph-docs-mcp 并链接到 LangGraph 的 llms.txt）。

复制代码

{
  "mcpServers": {
    "langgraph-docs-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--from",
        "mcpdoc",
        "mcpdoc",
        "--urls",
        "LangGraph:https://langchain-ai.github.io/langgraph/llms.txt",
        "--transport",
        "stdio",
        "--port",
        "8081",
        "--host",
        "localhost"
      ]
    }
  }
}

确认服务器在你的 Cursor 设置/MCP 标签下正在运行。
使用 CMD+L（在 MacOS 上）打开聊天窗口。
确保选择了机器人助手。

然后，尝试以下示例提示语：

复制代码

使用 llmg-docs-mcp 服务器回答与 LangGraph 相关的问题 ——
+ 调用 list_doc_sources 工具以获取可用的 llms.txt 文件
+ 调用 fetch_docs 工具进行阅读
+ 反思 llms.txt 文件中的 url
+ 反思输入问题
+ 对与问题相关的 url 调用 fetch_docs 工具
+ 使用所得结果作答

LangGraph 中的内存类型有哪些？

连接到 Windsurf

按下 CMD+L（Mac）打开 Cascade。
点击 Configure MCP 打开心配置文件 ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json。
根据上面所注明更新 langgraph-docs-mcp 配置。

CMD + L （在Mac上）打开Cascade，并刷新MCP服务器。
显示可连的 MCP 服务器，显示连接的 langgraph - docs - mcp 。

然后，尝试下列问题示例：

这将执行你的工具调用。

连接到 Claude Desktop

打开设置/开发者部分更新~/Library/Application\ Support /Claude/claude_desktop_config.json。
按照以上所列更新langgraph - docs - mcp。
重启 Claude Desktop 应用程序。

你会在聊天窗口底部右侧看到你的工具选项。

然后，尝试示例提示语:

执行请求时会要求你批准工具调用。

连接到 Claude Code

在安装完成后，Claude Code 终端中运行以下命令，将 MCP 服务器添加到你的项目中：

复制代码

claude mcp add-json langgraph-docs '{"type":"stdio","command":"uvx" ,"args":["--from", "mcpdoc", "mcpdoc", "--urls", "langgraph:https://langchain-ai.github.io/langgraph/llms.txt"]}' -s local

你会看到更新的 ~/.claude.json 文件内容。
测试：通过启动 Claude Code 查看工具：

复制代码

Claude 
/mpc

然后，尝试示例提示语：

这将要求你批准工具调用。

命令行界面

mcpdoc 命令提供了用于启动文档服务器的简单命令行界面（CLI）。

您可以以三种方式指定文档资源，这些方式可以组合使用：

使用 YAML 配置文件：

这将以示例 sample_config.yaml 中的 LangGraph Python 数据开始。

bash 复制代码

mcpdoc --yaml sample_config.yaml

使用 JSON 配置文件：

这将以示例 sample_config.json 配置文中的 LangGraph 数据开始。

bash 复制代码

mcpdoc --json sample_config.json

直接指定 llms.txt 的 URL 和可选名称：

URL 可以以普通 URL 或命名的方式指定，格式为 name:url。
该方法是上方的 MCP 服务器加载 llms.txt 的方式。

bash 复制代码

mcpdoc --urls LangGraph:https://langchain-ai.github.io/langgraph/llms.txt

您还可以结合这些方法来合并文档来源数据：

bash 复制代码

mcpdoc --yaml sample_config.yaml --json sample_config.json --urls https://langchain-ai.github.io/langgraph/llms.txt

额外选项

--follow-redirects ：跟随HTTP 重定向（默认设置为 False）
-timeout SECONDS ：以秒为单位设置HTTP 请求超时时间（默认值为 10.0）

带有额外选项的例子：

bash 复制代码

mcpdoc --yaml sample_config.yaml --follow-redirects --timeout 15

该指令将以 15 秒超时加载 LangGraph Python 文档，并根据需要遵循任何 HTTP 重定向。

配置格式

YAML 和 JSON 配置文件应包含文档来源列表。

每个来源必须包括 llms_txt 参数 URL，而 name 则为可选的附加参数：

YAML 配置示例 (`sample_config.xml`)

yaml 复制代码

# Sample configuration for mcp-mcpdoc server
# 每个条目都必须有一个 llms_txt URL，并且可以包含一个 name 
- name: Langraph Python
  llms_txt: https://langchain-ai.github.io/langraph/llms.txt

JSON 配置示例 (`sample_config.xml`)

json 复制代码

[
  {
    "name": "Langgraf Python",
    "llms_txt": "https://langchain-ai.github.io/langraph/llms.txt"
  }
]

编程使用

python 复制代码

from mcpdoc.main import create_server

# 通过数据创建服务器
server = create_server(
    [
        {
            "name": "LangGraph Python",
            "llms_txt": "https://langchain-ai.github.io/langgraph/llms.txt",
        },
        # 可以添加多个文档来源
        # {
        #     "name": "Another Documentation",
        #     "llms_txt": "https://example.com/llms.txt",
        # },
    ],
    follow_redirects=True,
    timeout=15.0,
)

# 执行服务器
server.run(transport="stdio")

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