LLMS.TXT vs MCP: Standard Kandungan LLM-Siap Web '

Llms.txt: retrospektif enam bulan dan perbandingan dengan protokol konteks model (MCP)

Enam bulan yang lalu, format fail LLMS.TXT merevolusikan akses dokumentasi laman web untuk model bahasa yang besar (LLMS). Pengangkatannya oleh pemaju dan pencipta kandungan telah menjadi signifikan, dan kaitannya dikuatkan oleh perbincangan yang semakin meningkat di sekitar protokol konteks model (MCP). Artikel ini meneroka evolusi, struktur, kelebihan, integrasi teknikal LLMS.TXT (termasuk modul Python dan antara muka baris arahan), dan perbandingan terperinci dengan standard MCP yang baru muncul.

Jadual Kandungan

• Kebangkitan llms.txt
• Maklum balas komuniti
• Memahami fail llms.txt
• Kelebihan llms.txt
• Mengintegrasikan LLMS.TXT dengan Sistem AI
• Alat untuk penciptaan llms.txt
• Aplikasi dan fleksibiliti dunia nyata
• Modul python dan cli untuk llms.txt
• Contoh kod python
• LLMS.TXT vs MCP: Perbandingan terperinci
• Kesimpulan

Kebangkitan llms.txt

LLMS.TXT menangani batasan fail web tradisional (robots.txt, siteMap.xml) yang tidak dioptimumkan untuk model AI yang memerlukan maklumat ringkas dan ringkas. Ia memberikan gambaran keseluruhan dokumentasi laman web, yang membolehkan LLMs untuk memproses data penting dengan cekap.

Sorotan utama:

• Objektif: Untuk menyampaikan kandungan laman web dalam format yang dioptimumkan AI.
• Adopsi: Adopsi yang ketara oleh platform seperti Mintlify, Anthropic, dan Cursor menunjukkan keberkesanannya.
• Trend semasa: Kebangkitan perbandingan bahan api MCP antara kedua -dua pendekatan untuk meningkatkan keupayaan LLM.

Maklum balas komuniti

Perbualan Twitter mempamerkan penggunaan pesat dan potensi LLMS.TXT, bersama dengan perdebatan MCP yang sedang berlangsung:

• Jeremy Howard (@jeremyphoward): Menonjolkan momentum penting yang diperoleh oleh standard LLMS.TXT, mengucapkan terima kasih kepada masyarakat dan Stripe atas sokongan mereka (Stripe Now menggunakan llms.txt di docs.stripe.com).
• Pemaju Stripe (@Stripedev): Mengumumkan penyepaduan LLMS.TXT dan Markdown ke dalam dokumentasi mereka.
• Perbincangan Pemaju: Pemaju memuji LLMS.TXT dan memulakan perbincangan membandingkannya dengan MCP, dengan menyatakan bahawa sementara LLMS.TXT meningkatkan pengambilan kandungan, MCP bertujuan untuk lebih banyak LLM yang boleh diambil tindakan.

Memahami fail llms.txt

LLMS.TXT adalah fail markdown berstruktur yang direka untuk akses LLM. Dua versi wujud:

• /llms.txt: Menyediakan gambaran keseluruhan dokumentasi laman web, membantu LLM dengan cepat memahami struktur tapak dan sumber utama. Ia memerlukan tajuk projek H1, ringkasan blockquote, dan bahagian markdown pilihan dan senarai fail H2-Delimited dengan hyperlink markdown.

• /llms-full.txt: Mengandungi dokumentasi lengkap, menawarkan konteks terperinci. Berguna untuk rujukan API teknikal dan dokumentasi komprehensif.

Contoh coretan:

 <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>

Kelebihan llms.txt

LLMS.TXT menawarkan kelebihan yang ketara berbanding standard tradisional:

• Pengoptimuman LLM: Menghapuskan unsur -unsur yang tidak perlu (navigasi, JavaScript, CSS), memberi tumpuan kepada kandungan yang penting untuk LLMS.
• Konteks yang cekap: Format ringkasnya memastikan hanya maklumat yang relevan diproses, menangani batasan tetingkap konteks LLM.
• Pembacaan Dual: Format Markdown menjadikannya boleh dibaca dan mudah dihuraikan oleh alat.
• Sifat pelengkap: Ia melengkapkan piawaian sedia ada seperti sitemap.xml dan robots.txt dengan menawarkan perspektif AI-centric.

Mengintegrasikan LLMS.TXT dengan Sistem AI

Kandungan LLMS.TXT memerlukan input manual ke dalam sistem AI:

• CHATGPT: Pengguna menyalin kandungan URL atau /LLMS-Full.txt, memperkayakan konteks untuk tindak balas yang lebih baik.
• Claude: Pengguna tampal kandungan atau memuat naik fail, menyediakan konteks yang komprehensif.
• Kursor: Ciri @docs kursor membolehkan integrasi melalui pautan LLMS.TXT.

Alat untuk penciptaan llms.txt

Beberapa alat memudahkan penciptaan llms.txt:

• MINTLIFY: Secara automatik menjana /llms.txt dan /llms-full.txt untuk dokumentasi yang dihoskan.
• llmstxt (dotenv): Menukar sitemap.xml ke llms.txt.
• LLMSTXT (FireCrawl): Menggunakan pengikis web untuk membuat fail llms.txt.

Aplikasi dan fleksibiliti dunia nyata

Kepelbagaian llms.txt terbukti dalam projek-projek seperti Fasthtml, yang menggunakan llms.txt dan memperluaskannya ke dalam llms-ctx.txt (konteks tanpa URL) dan llms-ctx-full.txt (konteks dengan URL) menggunakan struktur berasaskan XML dan llms_txt2ctx command-line-line. Aplikasinya melangkaui dokumentasi teknikal kepada pelbagai kegunaan, termasuk laman web peribadi (CVS) dan ringkasan dokumen undang -undang.

Modul python dan cli untuk llms.txt

Modul Python dan CLI ( llms_txt2ctx ) boleh didapati untuk fail LLMS.TXT parsing dan membuat dokumen konteks XML untuk sistem seperti CLAUDE.

• Pemasangan: pip install llms-txt
• Penggunaan CLI: llms_txt2ctx llms.txt > llms.md (tambah seksyen pilihan dengan –optional True )

Contoh kod python

Parser Python Ringkas (di bawah 20 baris) menunjukkan kesederhanaan parsing LLMS.TXT fail:

 dari laluan import patlib
Import Re, iTertools
# ... (selebihnya kod seperti dalam input asal)

LLMS.TXT vs MCP: Perbandingan terperinci

Kedua -dua LLMS.TXT dan MCP bertujuan untuk meningkatkan LLM, tetapi dengan cara yang berbeza: LLMS.TXT meningkatkan pengambilan kandungan, sementara MCP memanjangkan fungsi LLM untuk melaksanakan tugas.

• LLMS.TXT: Standard kandungan statik, curated, memberi tumpuan kepada kecekapan dan kesederhanaan token. Ia meningkatkan kualiti pemahaman dan tindak balas LLM.

• MCP: Protokol yang dinamik dan aksi, bertindak sebagai penyambung sejagat untuk LLM untuk berinteraksi dengan pelbagai sumber data dalam masa nyata. Ia mengubah LLM menjadi penghibur tugas aktif.

Kemudahan Pelaksanaan: LLMS.TXT lebih mudah dilaksanakan daripada MCP, yang memerlukan usaha kejuruteraan yang lebih penting.

Kesimpulan

LLMS.TXT dengan cepat menjadi alat yang berharga untuk dokumentasi AI-First, meningkatkan ketepatan dan kebolehpercayaan LLM. MCP mewakili langkah seterusnya, membolehkan interaksi dinamik dan pelaksanaan tugas. Bersama -sama, mereka menawarkan sinergi yang kuat, meningkatkan keupayaan pemahaman dan tindakan LLM. Masa depan dokumentasi dan automasi yang didorong oleh AI adalah menjanjikan, dengan evolusi amalan dan alat terbaik yang berterusan.

Atas ialah kandungan terperinci LLMS.TXT vs MCP: Standard Kandungan LLM-Siap Web '. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!