Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

Llmstxt Doc Search

von praveencVersion 1.0.0i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.praveenc/llmstxt-doc-search

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

BM25 search over llms.txt doc indexes (Strands, Kiro, AWS); sources addable at runtime.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Läuft auf deinem Computer
  • Transport: stdio
  • Kategorie: Suche & KI-Gedächtnis

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
  • Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Du brauchst

  • npmNode.js installiert (für den Befehl npx)

Welche App nutzt du?

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

{
  "mcpServers": {
    "llmstxt-doc-search": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@praveenc/llmstxt-doc-search"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add llmstxt-doc-search -- npx -y @praveenc/llmstxt-doc-search

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "llmstxt-doc-search": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@praveenc/llmstxt-doc-search"
      ]
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "llmstxt-doc-search": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@praveenc/llmstxt-doc-search"
      ]
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 8. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto praveenc bestätigt, dem das Repo gehört

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • – Nicht zutreffend

    Endpunkt antwortet

    Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Suche & KI-Gedächtnisi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 5696 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 51 % der anderen 5696 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 5696 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist Llmstxt Doc Search sicher?

Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (1.0.0) kam vor 39 Tagen in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Context7, Codebase Memory, Exa

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:↓ Downloads pro Wochei★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Context7

Up-to-date docs for AI agents

von upstashWeit verbreitet↓ 972.664/Wo.★ 64.224Aktualisiert vorgestern

Computer oder Cloud

Codebase Memory

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

von DeusDataWeit verbreitet↓ 17.962/Wo.★ 48.148Aktualisiert vor 22 Tagen

Läuft auf deinem Computer

Exa

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

von exa-labsWachsend★ 5213Aktualisiert vor 2 Monaten

Läuft in der Cloud✓ exa.ai

README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

llmstxt-doc-search

Live, ranked search across any number of llms.txt documentation sites - Strands, Kiro, the AWS guides, and whatever you add at runtime.

llmstxt-doc-search is a Model Context Protocol (MCP) server that turns the llms.txt index a documentation site publishes into a fast, ranked search tool your agent can call. It indexes titles at startup, ranks queries with BM25, and fetches the full document only when you open a result - so you get current docs with almost no local storage. Built on the search engine from @praveenc/mcp-docs-server, generalized to a runtime registry of sources.

It implements the MCP 2026-07-28 specification over stdio and still works with clients on the 2025 protocol, which open with an initialize handshake. Requires Node.js 20 or later.


Why

An llms.txt file is a curated index of a doc site's pages, published for tools like this one to consume. They can be large - AWS Bedrock's lists roughly a thousand documents - so downloading everything is wasteful and goes stale fast.

This server takes a leaner approach:

  • Title-only index, built lazily. On first search of a source, only the page titles are indexed. That is fast to build and tiny to hold in memory.
  • Ranked with BM25. Queries are scored with BM25 plus Porter stemming, bigrams, and markdown-aware weighting (headers, code, and links count for more). Technical terms like mcp, json, and stdio are preserved rather than stemmed.
  • Content on demand. The full markdown or HTML of a result is fetched only when you call fetch_doc.

The result is a good fit for broad, fast-moving reference material - the opposite tradeoff to snapshotting docs into a local vault.


Installation

Quick start (recommended)

Add the server to your MCP client configuration (Claude Desktop, Kiro, and others). It is downloaded and run on demand via npx - no manual build:

{

"mcpServers": { "llmstxt-doc-search": { "command": "npx", "args": ["-y", "@praveenc/llmstxt-doc-search"] } } }

Global install
npm install -g @praveenc/llmstxt-doc-search

Then point your MCP client at the installed binary:

{

"mcpServers": { "llmstxt-doc-search": { "command": "llmstxt-doc-search" } } }


Quick start

Once the server is connected, the typical flow is three calls:

  1. `docs_home()` - orient yourself: see the registered sources and how to search and fetch.
  2. `search_docs("prompt caching", "aws-bedrock-userguide")` - rank matching docs. Omit the source to search everything.
  3. `fetch_doc(url)` - read the full content of a result you like.

Add your own source at any time and it is indexed immediately and persisted for future runs:

add_doc_source("langgraph", "https://langchain-ai.github.io/langgraph/llms.txt")

Tools

ToolPurpose
docs_home()Orientation: registered sources plus how to search and fetch. Call this first.
list_doc_sources()List sources with their llms.txt URL and index status, including the last index error for a failing source.
search_docs(query, source?, k?)BM25 search. Omit source to search all, or scope to one. Returns ranked {source, url, title, score, snippet}, where score (0-1) is comparable across sources. k defaults to 5 (max 50).
fetch_doc(url)Fetch the full content of a result URL. The URL must be under the llms.txt directory of a registered source, or listed in the llms.txt of a source that has been indexed (by a search, add, or refresh).
add_doc_source(name, llms_txt_url)Register and index a new llms.txt source at runtime. Persisted. Rejected if that llms.txt is already registered or contains no links.
remove_doc_source(name)Remove a registered source.
refresh_doc_source(name)Re-index a source to pick up new or changed docs. A source whose llms.txt fails to index is skipped for 5 minutes; this retries it immediately.

docs_home, list_doc_sources, search_docs, and fetch_doc are annotated read-only, so a client can approve them without prompting. add_doc_source, remove_doc_source, and refresh_doc_source change the persisted registry, and remove_doc_source is annotated destructive. The tool list is fixed, so it is advertised as cacheable for one hour.

Default sources

Seeded into the registry on first run:

strands, kiro, aws-bedrock-userguide, aws-agentic-ai-lens, aws-bedrock-agentcore-devguide, mcp.

The registry is persisted at ~/.config/llmstxt-doc-search/sources.json (override with LLMSTXT_REGISTRY_PATH). Anything you add, remove, or refresh at runtime is saved there.


Configuration

All configuration is via environment variables; none are required.

VariableDefaultMeaning
LLMSTXT_REGISTRY_PATH~/.config/llmstxt-doc-search/sources.jsonWhere the source registry is persisted.
LLMSTXT_SNIPPET_HYDRATE_MAX5How many top hits to fetch when building result snippets.
LLMSTXT_PAGE_CACHE_MAX50Max fetched pages kept in memory per source (LRU); least-recently-used pages are evicted past this. 0 disables the cap.
LLMSTXT_LOG_LEVELinfoLog verbosity: debug, info, warn, or error. Logs go to stderr only.

Testing with MCP Inspector

npx @modelcontextprotocol/inspector npx -y @praveenc/llmstxt-doc-search

The Inspector can connect in either protocol era; see Protocol eras.


Development

Clone the repository for local work (Node.js 20 or later):

git clone https://github.com/praveenc/llmstxt-doc-search.git

cd llmstxt-doc-search npm install

Commands
npm run dev         # run from source with tsx (no build)

npm test # offline unit and protocol tests npm run typecheck # type-check without emitting npm run build # compile to dist/ npm run inspect:dev # MCP Inspector against the source

Local MCP client config (development)

Point your client at a source checkout instead of the published package:

{

"mcpServers": { "llmstxt-doc-search": { "command": "npx", "args": ["tsx", "/ABS/PATH/llmstxt-doc-search/src/index.ts"] } } }

Or, after npm run build, at the compiled entry point:

{

"mcpServers": { "llmstxt-doc-search": { "command": "node", "args": ["/ABS/PATH/llmstxt-doc-search/dist/index.js"] } } }


Architecture

src/

├── index.ts # Tool registration and the stdio entry point (serves 2026-07-28 and 2025-era clients) ├── config.ts # Defaults and environment configuration ├── tools/ │ └── docs.ts # search_docs, fetch_doc, and source management └── utils/ ├── doc-fetcher.ts # HTTP fetching, redirect handling, HTML parsing ├── indexer.ts # BM25 search index ├── registry.ts # Persisted source registry ├── store.ts # In-memory document store ├── text-processor.ts # Tokenization and snippet helpers ├── url-validator.ts # SSRF guard and URL validation ├── stopwords.ts # Stop-word list └── logger.ts # Logging utilities


Search algorithm

Ranking uses BM25 (Best Matching 25) with several enhancements:

  • Porter stemming matches word variants (for example, running and run).
  • Bigrams capture phrase matches (for example, prompt caching).
  • Weighted scoring boosts title matches (3-8x), headers (4x), code blocks (2x), and link text (2x).
  • Domain-term preservation keeps technical terms like mcp, json, and stdio unstemmed so they match exactly.

Security

This server fetches user-supplied URLs at runtime, so its SSRF surface is guarded in depth:

  • Scoped fetches. fetch_doc only retrieves URLs that a registered source's llms.txt lists exactly, or that sit under that source's origin and path prefix (matched on a path boundary rather than a raw string prefix). There is no arbitrary fetch.
  • Scheme allow-list. Non-http(s) schemes are rejected.
  • Range-based address blocking. Private and reserved destinations are blocked using IP range classification (ipaddr.js), covering decimal, octal, and hex IPv4, IPv4-mapped IPv6, loopback, link-local, unique-local, carrier-grade NAT, and other reserved ranges - not just a hostname regex.
  • Connection-time validation. The resolved IP is checked at connection time via a custom DNS lookup, closing DNS-rebinding, and every redirect hop is re-validated.
  • Bounded responses. Response bodies are capped at 10 MB to limit memory and regular-expression (ReDoS) exposure.

Runtime dependencies report zero known vulnerabilities.


License

MIT - Copyright (c) 2026 Praveen Chamarthi


Contributing

Contributions are welcome. If you find a bug or have an idea:

  1. Open an issue describing the problem or proposal.
  2. For code changes, fork the repo and create a feature branch.
  3. Keep changes focused, add or update tests, and make sure npm test, npm run typecheck, and npm run build all pass.
  4. Open a pull request against main with a clear description of what changed and why.

Commit messages follow the Conventional Commits style.


Support

  • Questions and ideas: open a GitHub issue.
  • Bugs: please include your MCP client, the tool call you made, and any relevant logs (set LLMSTXT_LOG_LEVEL=debug for more detail).
  • Security issues: open an issue marked as security-sensitive, or contact the maintainer directly rather than posting exploit details publicly.

Built for the MCP community ❤️

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