Llms.txt vs. MCP: Der neue LLM-fähige Inhaltsstandard des Webs.

Llms.txt: Eine sechsmonatige Retrospektive und Vergleich mit Modellkontextprotokollen (MCP)

Vor sechs Monaten revolutionierte die LLMS.TXT -Datei -Format -Dokumentation Barrierefreiheit für große Sprachmodelle (LLMs). Die Einführung von Entwicklern und Inhaltserstellern war erheblich und seine Relevanz wird durch die wachsende Diskussion um Modellkontextprotokolle (MCP) verstärkt. In diesem Artikel werden LLMS.TXTs Entwicklung, Struktur, Vorteile, technische Integrationen (einschließlich eines Python-Moduls und der Befehlszeilenschnittstelle) und ein detaillierter Vergleich mit dem aufstrebenden MCP-Standard untersucht.

Inhaltsverzeichnis

• Der Aufstieg von llms.txt
• Community -Feedback
• LLMS.TXT -Dateien verstehen
• Vorteile von llms.txt
• Integration von llms.txt in KI -Systeme
• Tools für die Erstellung von LLMs.txt
• Anwendungen der realen Welt und Flexibilität
• Python -Modul und CLI für llms.txt
• Beispiel für Python -Code
• Llms.txt vs. MCP: Ein detaillierter Vergleich
• Abschluss

Der Aufstieg von llms.txt

LLMs.txt befasst sich mit den Einschränkungen herkömmlicher Webdateien (Robots.txt, Sitemap.xml), die für KI -Modelle, die präzise, ​​kuratierte Informationen benötigen, nicht optimiert sind. Es bietet einen optimierten Überblick über die Website -Dokumentation und ermöglicht es, wesentliche Daten effizient zu verarbeiten.

Schlüsselhighlights:

• Ziel: Lieferung von Website-Inhalten in einem AI-optimierten Format.
• Einführung: Die signifikante Einführung von Plattformen wie Mintlify, Anthropic und Cursor zeigt seine Wirksamkeit.
• Aktuelle Trends: Der Aufstieg von MCPS -Vergleiche zwischen den beiden Ansätzen zur Verbesserung der LLM -Funktionen.

Community -Feedback

Twitter -Konversationen zeigen die schnelle Akzeptanz und das Potenzial von LLMs.txt neben der laufenden MCP -Debatte:

• Jeremy Howard (@jeremyphoward): Highlediert den erheblichen Impuls, der vom LLMS.TXT -Standard gewonnen wurde, dankt der Community und Stripe für ihre Unterstützung (Stripe verwendet jetzt llms.txt auf docs.stripe.com).
• Stripe Developers (@stripeDev): Kündigte die Integration von LLMS.txt und Markdown in ihre Dokumentation bekannt.
• Entwicklerdiskussionen: Entwickler lobten LLMs.txt und initiierten Diskussionen, in denen sie mit MCP verglichen wurden, und stellten fest, dass llms.txt die Inhaltsaufnahme verbessert, MCP jedoch auf verwertbarere LLMs anstrebt.

LLMS.TXT -Dateien verstehen

LLMs.txt ist eine strukturierte Markdown -Datei für die LLM -Zugänglichkeit. Es gibt zwei Versionen:

• /llms.txt: Bietet einen hochrangigen Überblick über die Website-Dokumentation und hilft LLMs, die Struktur und die Schlüsselressourcen der Website schnell zu verstehen. Es erfordert einen H1-Projekttitel, eine Blockquote-Zusammenfassung und optionale Markdown-Abschnitte und H2-delimitierte Dateilisten mit Markdown-Hyperlinks.

• /llms-full.txt: Enthält vollständige Dokumentation, die einen detaillierten Kontext bietet. Nützlich für technische API -Referenzen und umfassende Dokumentation.

Beispiel Snippet:

 <code># Project Name > Brief project summary ## Core Documentation - [Quick Start](url): A concise introduction - [API Reference](url): Detailed API documentation ## Optional - [Additional Resources](url): Supplementary information</code>

Vorteile von llms.txt

LLMs.txt bietet erhebliche Vorteile gegenüber traditionellen Standards:

• LLM -Optimierung: Beseitigt unnötige Elemente (Navigation, JavaScript, CSS) und konzentriert sich auf inhaltlich entscheidende für LLMs.
• Effizienter Kontext: Das präzise Format stellt sicher, dass nur relevante Informationen verarbeitet werden, wobei die Einschränkungen der LLM -Kontextfenster behandelt werden.
• Doppelte Lesbarkeit: Markdown-Format macht es menschlich lesbar und leicht durch Werkzeuge analysiert.
• Komplementärer Natur: Es ergänzt vorhandene Standards wie Sitemap.xml und Robots.txt, indem sie eine AI-zentrierte Perspektive anbietet.

Integration von llms.txt in KI -Systeme

LLMS.TXT -Inhalt benötigt manuelle Eingabe in KI -Systeme:

• CHATGPT: Benutzer kopieren den Inhalt der URL oder //lms-full.txt und bereichern den Kontext für verbesserte Antworten.
• CLAUDE: Benutzer fügen Inhalte ein oder laden die Datei hoch, wobei ein umfassender Kontext bereitgestellt wird.
• Cursor: Die @DOCS -Funktion von Cursor ermöglicht die Integration über einen Llms.txt -Link.

Tools für die Erstellung von LLMs.txt

Mehrere Tools vereinfachen die Erstellung von LLMs.txt:

• MINTLIFY: Erzeugt /llms.txt und /llms-full.txt automatisch für gehostete Dokumentation.
• LLMSTXT (DOTENV): Konvertiert Sitemap.xml in llms.txt.
• LLMSTXT (Firecrawl): Verwendet Web Scraping, um LLMs.txt -Dateien zu erstellen.

Anwendungen der realen Welt und Flexibilität

Die Vielseitigkeit von LLMS.TXT zeigt sich in Projekten wie FasthTML, die LLMS.TXT verwendet und sie in llms-ctx.txt (Kontext ohne URLs) und llms-ctx-full.txt (Kontext mit URLs) unter Verwendung einer XML-basierten Struktur und der llms_txt2ctx -Befehlszeile erweitert. Die Bewerbungen erstrecken sich über die technische Dokumentation über verschiedene Verwendungen hinaus, einschließlich persönlicher Websites (CVS) und der Zusammenfassung der Rechtsdokument.

Python -Modul und CLI für llms.txt

Ein Python -Modul und ein CLI ( llms_txt2ctx ) sind für die Parsen von LLMs.txt -Dateien und zum Erstellen von XML -Kontextdokumenten für Systeme wie Claude verfügbar.

• Installation: pip install llms-txt
• CLI -Verwendung: llms_txt2ctx llms.txt > llms.md (fügt optionalen Abschnitt mit –optional True )

Beispiel für Python -Code

Ein prägnanter Python -Parser (unter 20 Zeilen) zeigt die Einfachheit der Parsen von LLMs.txt -Dateien:

 vom Pathlib -Importpfad
importieren, itertools
# ... (Rest des Codes wie in der ursprünglichen Eingabe)

Llms.txt vs. MCP: Ein detaillierter Vergleich

Sowohl LLMs.txt als auch MCP streben die LLMs an, aber auf unterschiedliche Weise: LLMs.txt verbessert die Einnahme von Inhalten, während MCP die LLM -Funktionalität zur Ausführung von Aufgaben erweitert.

• LLMS.TXT: Ein statischer, kuratierter Inhaltsstandard, der sich auf Token -Effizienz und Einfachheit konzentriert. Es verbessert das LLM -Verständnis und die Reaktionsqualität.

• MCP: Ein dynamisches Protokoll, das als universeller Stecker für LLMs fungiert, um in Echtzeit mit verschiedenen Datenquellen zu interagieren. Es verwandelt LLMs in aktive Task -Darsteller.

Implementierung einfacher:

Abschluss

LLMS.TXT ist schnell zu einem wertvollen Instrument für die Dokumentation von AI-First geworden und verbessert die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von LLM. MCP repräsentiert den nächsten Schritt und ermöglicht die dynamische Interaktion und Aufgabenausführung. Gemeinsam bieten sie eine starke Synergie und verbessern sowohl das LLM -Verständnis als auch die Aktionsfähigkeiten. Die Zukunft der KI-gesteuerten Dokumentation und Automatisierung ist vielversprechend mit fortwährender Entwicklung von Best Practices und Tools.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonLlms.txt vs. MCP: Der neue LLM-fähige Inhaltsstandard des Webs.. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!