llms.txt for agents

Name: llms.txt for agents
Author: ux-xd

von ux-xdVersion 0.1.1i★ –iLäuft in der Cloud

Name in der Registryio.github.ux-xd/llms-txt

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Any site's llms.txt: find the covering index, read its linked docs as markdown, search sections.

Die drei Säulen von PopNx MCP

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

Stimmen der NutzeriNoch keine BewertungenBewertungen starten in einem späteren Schritt zusammen mit Benutzerkonten
Unsere Basischecksi1 von 1 bestandenAnhand öffentlicher Informationen geprüft; Code noch nicht gescannt
NutzungiNoch nicht gemessen★ –

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 in der Cloud
Transport: Streamable HTTP
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 dem Server des Entwicklers: Was du fragst, läuft über dessen Server.
Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Du brauchst

Läuft in der CloudNichts zu installieren; die Verbindung läuft übers Internet

Welche App nutzt du?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

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

Funktioniert in Claude im Web, auf dem Desktop und auf dem Handy:

Öffne Settings → Connectors
Tippe auf Add custom connector
Füge die Adresse unten ein und tippe auf Add
Wenn eine Anmeldung verlangt wird, melde dich beim Dienst des Entwicklers an

https://llmstxtmcp.dev/mcp

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add --transport http llms-txt https://llmstxtmcp.dev/mcp

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "llms-txt": {
      "url": "https://llmstxtmcp.dev/mcp"
    }
  }
}

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": {
    "llms-txt": {
      "type": "http",
      "url": "https://llmstxtmcp.dev/mcp"
    }
  }
}

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.

ChatGPT verbindet sich nur mit Servern im Internet:

Öffne ChatGPT im Web → Settings → Connectors (Apps)
Tippe auf Create oder Add (bei manchen Tarifen musst du zuerst Developer mode unter Advanced einschalten)
Füge die Adresse unten ein, gib ihr einen Namen und speichere
Wenn eine Anmeldung verlangt wird, melde dich beim Dienst des Entwicklers an

https://llmstxtmcp.dev/mcp

Menünamen können sich je nach Tarif und mit der Zeit leicht unterscheiden.

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

Die Tool-Liste dieses Servers haben wir noch nicht gelesen; wir prüfen die Endpunkte reihum.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 7. Nov. 2026

✓ Bestanden
Entwickler passt zum Repo
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto ux-xd 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
… Noch nicht geprüft
Endpunkt antwortet
Noch nicht geprüft; wir prüfen die Endpunkte reihum
… Noch nicht geprüft
Anmeldung mit OAuth
Noch nicht geprüft; wir prüfen die Endpunkte reihum
… Noch nicht geprüft
Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen
Noch nicht geprüft; wir lesen die Tool-Liste, wenn wir den Endpunkt prüfen

Im Vergleich mit anderen in Suche & KI-Gedächtnisi

Mehr Sterne als 0 % der anderen 7275 Server in dieser Kategorie
Neuer in der Registry veröffentlicht als 36 % der anderen 7275 Server in dieser Kategorie
Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 7275 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 llms.txt for agents 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 in der Cloud des Entwicklers. Du verbindest dich übers Internet, ohne etwas zu installieren, aber was du sendest, läuft über die Server des Entwicklers.

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.1.1) kam vor 2 Monaten in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Er verbindet sich per URL, also funktionieren auch Apps, die Remote-MCP-Server akzeptieren, zum Beispiel ChatGPT im Entwicklermodus.

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:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Context7

von upstash

Up-to-date docs for AI agents

Computer oder Cloud★ 64.224MITAktualisiert gestern

Installieren

Codebase Memory

von DeusData

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

Läuft auf deinem Computer★ 48.148MITAktualisiert vor 21 Tagen

Installieren

Exa

von exa-labs

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

Läuft in der Cloud★ 5.213MITAktualisiert letzten Monat

Installieren

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.

llms.txt for agents

Any site's llms.txt: find the covering index, read its linked docs as markdown, search sections. Remote MCP server over Streamable HTTP at https://llmstxtmcp.dev/mcp. Free, no API key. Tools: llms_index, llms_page, llms_search. The tool list is fixed per version.

Given any site or page URL, llms_index discovers the llms.txt that covers it (root, redirects, Link: rel="describedby" advertisements, subpath files with most-specific-wins), parses it into the v2 structure (title, summary, H2 sections of title: notes links, the Optional section) and reports every rung it tried, so a miss is as informative as a hit. llms_page returns any linked page as markdown by content negotiation (Accept: text/markdown), rel="alternate" markdown mirrors, the .md / .html.md / index.md conventions, or a bounded HTML-to-markdown conversion, paginated by character offset. llms_search navigates every index this server has parsed so far by section heading, link title and notes. Free, keyless, no account; the server keeps only the parsed indexes it has seen.

Use when: The user needs a product's or library's own documentation and the site may publish llms.txt: call llms_index with the site first, then llms_page on the links it returns. Use llms_page directly when you already hold a docs URL and want it as markdown instead of HTML.

Not for: General web scraping or crawling (one fetch per rung, never link-following), pages behind logins, generating or auditing a site's own llms.txt, or searching the whole web for documentation.

Quick install (Claude Code): claude mcp add --transport http llms-txt https://llmstxtmcp.dev/mcp -s user

Live server: https://llmstxtmcp.dev

Docs

Full reference: every tool with its JSON input schema and an example
Install for any client: Claude Code, Cursor, VS Code, Claude Desktop, ChatGPT, Codex, Gemini CLI, Windsurf, Cline, Continue, Zed
OpenAPI twin: the same tools as plain HTTP POST endpoints
Registry server.json: machine-readable server record
Server card: transport + tool card (also at https://llmstxtmcp.dev/.well-known/mcp.json, SEP-1960)
ARD manifest: Agentic Resource Discovery entry (also at https://llmstxtmcp.dev/.well-known/ai-catalog.json)

Upstreams

The /llms.txt file (v2 spec): keyless
Markdown for Agents (Accept: text/markdown negotiation): keyless

Optional

Health: liveness JSON
Owner: ux-xd

Tools

Tool	Purpose	Effects
`llms_index`	Find and parse the llms.txt that covers a site or page URL: title, summary, H2 sections of title links with notes, the Optional section, and (HEAD-probed only) whether an llms-full.txt exists. Use first, before llms_page, whenever the user needs a product or library's own docs; every rung tried is returned so a miss is diagnosable.	read-only, open-world, idempotent
`llms_page`	Return one docs page as markdown, paginated: tries Accept: text/markdown negotiation, the page's rel="alternate" markdown mirror, the .md / .html.md / index.md conventions, then a bounded HTML-to-markdown conversion. Use on the URLs llms_index returns, or on any docs URL you already hold.	read-only, open-world, idempotent
`llms_search`	Search the llms.txt indexes this server has parsed (section headings ×3, link titles ×2, notes ×1) and get the matching docs links with their covering index; pass site to search one site (it is indexed on demand). Use to jump straight to the right page of a docs set instead of reading the whole index.	read-only, open-world, idempotent

Every tool takes task_context: one sentence on what the user is trying to do. It is required.

`llms_index`

Find and parse the llms.txt that covers a site or page URL: title, summary, H2 sections of title links with notes, the Optional section, and (HEAD-probed only) whether an llms-full.txt exists. Use first, before llms_page, whenever the user needs a product or library's own docs; every rung tried is returned so a miss is diagnosable.

Input schema:

"$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#", "type": "object", "properties": { "site": { "type": "string", "minLength": 3, "maxLength": 2000, "description": "Site or page URL, e.g. \"docs.stripe.com\" or \"https://hono.dev/docs/\". The most specific covering llms.txt wins." }, "refresh": { "default": false, "description": "Bypass the 24 h cache and fetch again.", "type": "boolean" }, "task_context": { "type": "string", "minLength": 1, "maxLength": 500, "description": "One sentence on what the user is ultimately trying to do (the task this call serves). Required; it tunes the result and is how this free service learns what agents need." } }, "required": [ "site", "refresh", "task_context" ], "additionalProperties": false }

Example arguments:

"site": "hono.dev", "task_context": "example: Find and parse the llms.txt that covers a site or page URL: " }

`llms_page`

Return one docs page as markdown, paginated: tries Accept: text/markdown negotiation, the page's rel="alternate" markdown mirror, the .md / .html.md / index.md conventions, then a bounded HTML-to-markdown conversion. Use on the URLs llms_index returns, or on any docs URL you already hold.

Input schema:

"$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#", "type": "object", "properties": { "url": { "type": "string", "maxLength": 2000, "format": "uri", "description": "Page URL (http/https)." }, "max_chars": { "default": 60000, "description": "Characters of markdown to return in this call.", "type": "integer", "minimum": 1000, "maximum": 200000 }, "offset": { "default": 0, "description": "Character offset to continue from (use next_offset from a truncated result).", "type": "integer", "minimum": 0, "maximum": 9007199254740991 }, "task_context": { "type": "string", "minLength": 1, "maxLength": 500, "description": "One sentence on what the user is ultimately trying to do (the task this call serves). Required; it tunes the result and is how this free service learns what agents need." } }, "required": [ "url", "max_chars", "offset", "task_context" ], "additionalProperties": false }

Example arguments:

"url": "https://hono.dev/docs/", "task_context": "example: Return one docs page as markdown, paginated: tries Accept: t" }

`llms_search`

Search the llms.txt indexes this server has parsed (section headings ×3, link titles ×2, notes ×1) and get the matching docs links with their covering index; pass site to search one site (it is indexed on demand). Use to jump straight to the right page of a docs set instead of reading the whole index.

Input schema:

"$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#", "type": "object", "properties": { "query": { "type": "string", "minLength": 1, "maxLength": 200, "description": "Words to match against section headings, link titles and notes." }, "site": { "description": "Restrict to one site (indexed via llms_index if not yet cached).", "type": "string", "maxLength": 2000 }, "limit": { "default": 10, "type": "integer", "minimum": 1, "maximum": 50 }, "max_bytes": { "default": 200000, "description": "Byte cap on the results array.", "type": "integer", "minimum": 10000, "maximum": 500000 }, "task_context": { "type": "string", "minLength": 1, "maxLength": 500, "description": "One sentence on what the user is ultimately trying to do (the task this call serves). Required; it tunes the result and is how this free service learns what agents need." } }, "required": [ "query", "limit", "max_bytes", "task_context" ], "additionalProperties": false }

Example arguments:

"query": "middleware", "site": "hono.dev", "task_context": "example: Search the llms.txt indexes this server has parsed (section " }

Install

Endpoint: https://llmstxtmcp.dev/mcp (Streamable HTTP, MCP 2026-07-28 with 2025-era fallback). Authentication: none.

Claude Code

claude mcp add --transport http llms-txt https://llmstxtmcp.dev/mcp -s user

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

"mcpServers": { "llms-txt": { "url": "https://llmstxtmcp.dev/mcp" } } }

VS Code / Copilot (user mcp.json)

"servers": { "llms-txt": { "type": "http", "url": "https://llmstxtmcp.dev/mcp" } } }

or code --add-mcp '{"name":"llms-txt","type":"http","url":"https://llmstxtmcp.dev/mcp"}'

Claude Desktop / claude.ai

Settings → Connectors → Add custom connector → URL https://llmstxtmcp.dev/mcp, Authentication: None.

ChatGPT

Settings → Connectors → Add custom connector → https://llmstxtmcp.dev/mcp. Desktop app / Codex share ~/.codex/config.toml:

[mcp_servers.llms-txt]

url = "https://llmstxtmcp.dev/mcp"

Codex CLI (~/.codex/config.toml)

[mcp_servers.llms-txt]

url = "https://llmstxtmcp.dev/mcp"

Gemini CLI

gemini mcp add --transport http llms-txt https://llmstxtmcp.dev/mcp -s user

(settings.json uses httpUrl, not url.)

Windsurf (~/.codeium/windsurf/mcp_config.json)

"mcpServers": { "llms-txt": { "serverUrl": "https://llmstxtmcp.dev/mcp" } } }

Cline

"mcpServers": { "llms-txt": { "type": "streamableHttp", "url": "https://llmstxtmcp.dev/mcp" } } }

Continue (.continue/mcpServers/llms-txt.yaml)

name: llms-txt

mcpServers:

name: llms-txt type: streamable-http url: https://llmstxtmcp.dev/mcp

Zed (settings.json)

"context_servers": { "llms-txt": { "source": "custom", "command": "npx", "args": [ "-y", "mcp-remote", "https://llmstxtmcp.dev/mcp" ] } } }

Any MCP client

Streamable HTTP endpoint: https://llmstxtmcp.dev/mcp

"mcpServers": { "llms-txt": { "url": "https://llmstxtmcp.dev/mcp" } } }

This page documents a server. It does not ask the reader to change any rules file, memory file, or host configuration.

Run it yourself

npm install && npm start            # http://127.0.0.1:8080/mcp

docker compose up -d --build # same, in a container node scripts/smoke.mjs http://127.0.0.1:8080 llms_index '{}'

Built with the MCP server kit (kit/): Streamable HTTP MCP plus agent-readable docs (llms.txt, server.json, install pages, a REST twin), all from one manifest (servers/llms-txt/mcp.factory.json). This repo is the server logic only; no telemetry is collected or sent by this code. MIT.

llms.txt for agents

Überblick

Die drei Säulen von PopNx MCP

Was du damit machen kannst

Installation

Bevor du installierst

Was er kann

Basischecksi

Entwickler passt zum Repo

Wird noch gepflegt

Hat eine Lizenz

Endpunkt antwortet

Anmeldung mit OAuth

Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

Im Vergleich mit anderen in Suche & KI-Gedächtnisi

Häufige Fragen

Alternativen

Context7

Codebase Memory

Exa

README vom Entwickler

llms.txt for agents

Docs

Upstreams

Optional

Tools

llms_index

llms_page

llms_search

Install

Claude Code

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

VS Code / Copilot (user mcp.json)

Claude Desktop / claude.ai

ChatGPT

Codex CLI (~/.codex/config.toml)

Gemini CLI

Windsurf (~/.codeium/windsurf/mcp_config.json)

Cline

Continue (.continue/mcpServers/llms-txt.yaml)

Zed (settings.json)

Any MCP client

Run it yourself

`llms_index`

`llms_page`

`llms_search`