MCP LLMS-TXT 文档服务器

概述

llms.txt 是一个针对 LLMs 的网站索引，提供背景信息、指南和链接到详细的 markdown 文件。像 Cursor 和 Windsurf 这样的 IDE 或 Claude Code/Desktop 这样的应用程序可以使用 llms.txt 来获取任务的上下文。然而，这些应用程序使用不同的内置工具来读取和处理如 llms.txt 这样的文件。检索过程可能是不透明的，并且并不总是有办法审计工具调用或返回的上下文。

MCP 为开发者提供了对这些应用程序所使用的工具的完全控制。在这里，我们创建了一个开源的 MCP 服务器，为 MCP 主机应用程序（例如：Cursor, Windsurf, Claude Code/Desktop）提供 (1) 用户定义的 llms.txt 文件列表以及 (2) 一个简单的 fetch_docs 工具以读取任何提供的 llms.txt 文件中的 URL。这使得用户能够审计每个工具调用及返回的上下文。

快速开始

安装 uv

• 请参阅 官方 uv 文档 获取其他安装 uv 的方法。

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

选择一个要使用的 llms.txt 文件。

• 例如，这里是 LangGraph 的 llms.txt 文件。

（可选）使用您选择的 llms.txt 文件在本地测试 MCP 服务器：

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

• 应该运行于: http://localhost:8082

• 运行 MCP 检查器 并连接到正在运行的服务器： bash npx @modelcontextprotocol/inspector

• 在这里，您可以测试 tool 调用。

连接到 Cursor

• 打开 Cursor 设置 和 MCP 标签页。
• 这将打开 ~/.cursor/mcp.json 文件。

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

{ "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" ] } } }

• 确认服务器正在您的 Cursor 设置/MCP 标签页中运行。
• 使用 CMD+L（在 Mac 上）打开聊天。
• 确保选择了 agent。

然后，尝试一个示例提示，比如：

使用 langgraph-docs-mcp 服务器回答任何关于 LangGraph 的问题 --

• 调用 list_doc_sources 工具获取可用的 llms.txt 文件
• 调用 fetch_docs 工具读取它
• 反思 llms.txt 中的 URL
• 反思输入的问题
• 对与问题相关的任何 URL 调用 fetch_docs
• 使用此信息回答问题

LangGraph 中有哪些类型的内存？

连接到 Windsurf

• 使用 CMD+L（在 Mac 上）打开 Cascade。

• 单击 Configure MCP 以打开配置文件 ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json。

• 如上所述更新 langgraph-docs-mcp。

• CMD+L（在Mac上）打开Cascade并刷新MCP服务器。

• 可用的MCP服务器将被列出，显示langgraph-docs-mcp为已连接。

然后，尝试示例提示：

• 它将执行您的工具调用。

连接到Claude桌面版

• 打开设置/开发者以更新~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json。
• 按照上述说明更新为langgraph-docs-mcp。
• 重启Claude桌面应用程序。

• 您将在聊天输入框的右下角看到您的工具。

然后，尝试示例提示：

• 在处理您的请求时，它会要求您批准工具调用。

连接到Claude Code

• 在安装Claude Code后，在终端中运行以下命令将MCP服务器添加到您的项目中： bash 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

• 您将看到~/.claude.json已更新。

• 通过启动Claude Code并运行以下命令来测试您的工具： bash $ Claude $ /mcp

然后，尝试示例提示：

• 它会要求您批准工具调用。

命令行界面

mcpdoc命令提供了一个简单的CLI用于启动文档服务器。

您可以使用三种方式指定文档源，并且这些方式可以组合使用：

1. 使用YAML配置文件：

• 这将从本仓库中的sample_config.yaml文件加载LangGraph Python文档。

bash mcpdoc --yaml sample_config.yaml

1. 使用JSON配置文件：

• 这将从本仓库中的sample_config.json文件加载LangGraph Python文档。

bash mcpdoc --json sample_config.json

1. 直接指定带有可选名称的llms.txt URL：

• URL可以指定为纯URL或使用name:url格式指定带名称的URL。
• 这是我们上面为MCP服务器加载llms.txt的方式。

bash 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源：

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

其他选项

• --follow-redirects：跟随HTTP重定向（默认为False）
• --timeout SECONDS：HTTP请求超时时间（秒，默认为10.0）

带有其他选项的示例：

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

这将以15秒的超时时间加载LangGraph Python文档，并在必要时跟随任何HTTP重定向。

配置格式

YAML和JSON配置文件都应包含一个文档源列表。

每个源必须包括一个llms_txt URL，并且可以可选地包括一个name：

YAML配置示例 (sample_config.yaml)

yaml

mcp-mcpdoc服务器的示例配置

每个条目必须有一个llms_txt URL，并且可以可选地有一个name

• name: LangGraph Python llms_txt: https://langchain-ai.github.io/langgraph/llms.txt### JSON 配置示例 (sample_config.json)

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

程序化使用

python from mcpdoc.main import cr…