Prototipo · Versión preliminar: todos los servidores del registro oficial, sincronizados cada 30 minutos. Las reseñas y las cuentas llegarán en una etapa posterior.
PopNx MCPServidores MCP para quienes usan IA · explicados con palabras sencillas

Llmstxt Doc Search

de praveencversión 1.0.0i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.praveenc/llmstxt-doc-search

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

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

Los tres pilares de PopNx MCP

Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.

Qué puedes hacer con él

Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.

  • Conexión: Se ejecuta en tu computadora
  • Transporte: stdio
  • Categoría: Búsqueda y memoria de IA

Instalación

Elige la app de IA que usas y copia la configuración.

Antes de instalar

Necesitas

  • npmNode.js instalado (para el comando npx)

¿Qué app usas?

Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.

Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json

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

Ejecuta esto en tu terminal

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

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json

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

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Abrir en VS Code

O copia la configuración tú

Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto

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

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Este se ejecuta en tu computadora, y ChatGPT solo puede conectarse a servidores en internet. Elige otra app.

Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.

Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.

Qué puede hacer

Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.

Revisiones básicasi

Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 9 nov 2026

  • ✓ Superada

    El creador coincide con el repo

    El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub praveenc, dueña del repo

  • … Aún sin revisar

    Sigue en mantenimiento

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • … Aún sin revisar

    Tiene licencia

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • – No aplica

    El endpoint responde

    Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet

  • – No aplica

    Inicio de sesión con OAuth

    Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar

  • … Aún sin revisar

    Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

    Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet

Comparado con otros en Búsqueda y memoria de IAi

  • Más estrellas que el 0% de los otros 5756 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 50% de los otros 5756 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 5756 servidores de esta categoría

Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.

Preguntas frecuentes

¿Es seguro Llmstxt Doc Search?

Superó 1 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.

¿Qué claves o códigos necesita?

El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.

¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?

Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).

¿Sigue en mantenimiento?

El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (1.0.0) llegó al registro hace 40 días.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Node.js en tu computadora.

¿Qué puedo usar en su lugar?

En la misma categoría: Context7, Codebase Memory, Exa

Alternativas

Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.

Cómo leer una tarjeta:↓ Descargas por semanai★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi

Context7

Up-to-date docs for AI agents

de upstashMuy usado↓ 972,7 mil/sem★ 64,2 milActualizado hace 3 días

Computadora o nube

Codebase Memory

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

de DeusDataMuy usado↓ 18 mil/sem★ 48,1 milActualizado hace 23 días

Se ejecuta en tu computadora

Exa

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

de exa-labsMuy usado★ 5,2 milActualizado hace 2 meses

Se ejecuta en la nube✓ exa.ai

README del creador

Abrir el README

Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.

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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