LLMS.TXT contre MCP: La nouvelle norme de contenu prête pour le web & # 039;

LLMS.TXT: Une rétrospective de six mois et une comparaison avec les protocoles de contexte modèle (MCP)

Il y a six mois, le format de fichier LLMS.TXT a révolutionné l'accessibilité de la documentation du site Web pour les modèles de grande langue (LLM). Son adoption par les développeurs et les créateurs de contenu a été significative, et sa pertinence est amplifiée par la discussion croissante autour des protocoles de contexte modèle (MCP). Cet article explore l'évolution, la structure, les avantages, les intégrations techniques de LLMS.TXT (y compris un module Python et une interface de ligne de commande), et une comparaison détaillée avec la norme MCP émergente.

Table des matières

• La montée de llms.txt
• Commentaires de la communauté
• Comprendre les fichiers llms.txt
• Avantages de LLMS.TXT
• Intégration de LLMS.TXT avec les systèmes AI
• Outils pour la création de LLMS.TXT
• Applications et flexibilité du monde réel
• Module Python et CLI pour llms.txt
• Exemple de code python
• Llms.txt contre MCP: une comparaison détaillée
• Conclusion

La montée de llms.txt

LLMS.TXT aborde les limites des fichiers Web traditionnels (robots.txt, sitemap.xml) qui ne sont pas optimisés pour les modèles AI nécessitant des informations concises et organisées. Il fournit un aperçu rationalisé de la documentation du site Web, permettant aux LLM de traiter efficacement les données essentielles.

Faits saillants clés:

• Objectif: livrer du contenu du site Web dans un format optimisé en AI.
• Adoption: L'adoption significative par des plateformes comme Imntlify, Anthropic et Cursor démontre son efficacité.
• Tendances actuelles: la montée des comparaisons MCPS entre les deux approches pour améliorer les capacités LLM.

Commentaires de la communauté

Les conversations Twitter présentent l'adoption rapide et le potentiel de LLMS.TXT, parallèlement au débat en cours MCP:

• Jeremy Howard (@JeremyPhoward): a mis en évidence la dynamique significative gagnée par la norme LLMS.TXT, en remerciant la communauté et en rayant leur soutien (Stripe utilise désormais LLMS.txt sur docs.stripe.com).
• Stripe Developers (@stripedev): a annoncé l'intégration de LLMS.TXT et Markdown dans leur documentation.
• Discussions des développeurs: les développeurs ont salué LLMS.TXT et ont initié des discussions la comparant à MCP, notant que si LLMS.TXT améliore l'ingestion de contenu, MCP vise des LLM plus exploitables.

Comprendre les fichiers llms.txt

LLMS.TXT est un fichier de marque structuré conçu pour l'accessibilité LLM. Deux versions existent:

• /llms.txt: fournit un aperçu de haut niveau de la documentation du site Web, aidant les LLM à comprendre rapidement la structure du site et les ressources clés. Il nécessite un titre du projet H1, un résumé de Blockquote et des sections de démarque en option et des listes de fichiers dirigées par H2 avec des hyperliens de Markdown.

• /llms-full.txt: contient une documentation complète, offrant un contexte détaillé. Utile pour les références techniques API et la documentation complète.

Exemple d'extrait:

 <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>

Avantages de LLMS.TXT

LLMS.TXT offre des avantages importants par rapport aux normes traditionnelles:

• Optimisation de LLM: élimine les éléments inutiles (navigation, JavaScript, CSS), en se concentrant sur le contenu crucial pour les LLM.
• Contexte efficace: son format concise garantit que seules les informations pertinentes sont traitées, en abordant les limitations de la fenêtre de contexte LLM.
• Double lisibilité: le format Markdown le rend lisible par l'homme et facilement analysé par les outils.
• Nature complémentaire: il complète les normes existantes comme SiteMap.xml et Robots.txt en offrant une perspective centrée sur l'IA.

Intégration de LLMS.TXT avec les systèmes AI

Le contenu LLMS.TXT a besoin d'entrée manuelle dans les systèmes d'IA:

• Chatgpt: les utilisateurs copient le contenu URL ou /llms-full.txt, enrichissant le contexte des réponses améliorées.
• Claude: les utilisateurs collent du contenu ou téléchargent le fichier, fournissant un contexte complet.
• Cursor: la fonction @DOCS du curseur permet l'intégration via un lien llms.txt.

Outils pour la création de LLMS.TXT

Plusieurs outils simplifient la création de llms.txt:

• Mintlify: génère automatiquement /llms.txt et /llms-full.txt pour la documentation hébergée.
• llmstxt (dotenv): convertit sitemap.xml en llms.txt.
• LLMSTXT (FireCrawl): utilise le grattage Web pour créer des fichiers LLMS.TXT.

Applications et flexibilité du monde réel

La polyvalence de LLMS.TXT est évidente dans des projets comme FASTHTML, qui utilise LLMS.TXT et le développe dans llms-ctx.txt (contexte sans URL) et llms-ctx-full.txt (contexte avec URL) en utilisant une structure basée sur XML et l'application de commande llms_txt2ctx . Ses applications s'étendent au-delà de la documentation technique à diverses utilisations, y compris des sites Web personnels (CV) et un résumé de documents juridiques.

Module Python et CLI pour llms.txt

Un module Python et CLI ( llms_txt2ctx ) sont disponibles pour l'analyse des fichiers LLMS.TXT et la création de documents de contexte XML pour des systèmes comme Claude.

• Installation: pip install llms-txt
• Utilisation de la CLI: llms_txt2ctx llms.txt > llms.md (ajoute une section facultative avec –optional True )

Exemple de code python

Un analyseur python concis (moins de 20 lignes) démontre la simplicité des fichiers LLMS.TXT d'analyse:

 à partir du chemin d'importation Pathlib
Importer Re, Itertools
# ... (reste du code comme dans l'entrée d'origine)

Llms.txt contre MCP: une comparaison détaillée

LLMS.TXT et MCP visent à améliorer les LLM, mais de différentes manières: llms.txt améliore l'ingestion de contenu, tandis que MCP étend la fonctionnalité LLM pour exécuter des tâches.

• LLMS.TXT: Une norme de contenu statique et organisée, en se concentrant sur l'efficacité des jetons et la simplicité. Il améliore la compréhension de la LLM et la qualité de la réponse.

• MCP: Un protocole dynamique et en activité d'action, agissant comme un connecteur universel pour les LLM pour interagir avec diverses sources de données en temps réel. Il transforme LLMS en interprètes de tâches actives.

Facilité de mise en œuvre: llms.txt est plus simple à implémenter que MCP, ce qui nécessite un effort d'ingénierie plus important.

Conclusion

LLMS.TXT est rapidement devenu un outil précieux pour la documentation de l'IA-First, améliorant la précision et la fiabilité du LLM. MCP représente l'étape suivante, permettant l'interaction dynamique et l'exécution des tâches. Ensemble, ils offrent une puissante synergie, améliorant les capacités de compréhension et d'action LLM. L'avenir de la documentation et de l'automatisation axés sur l'IA est prometteur, avec une évolution continue des meilleures pratiques et outils.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!