Llmstxt Doc Search
개요
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
BM25 search over llms.txt doc indexes (Strands, Kiro, AWS); sources addable at runtime.
PopNx MCP의 세 기둥
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
- 사용자 의견i아직 리뷰가 없어요리뷰는 다음 단계에서 계정 기능과 함께 열려요
- 우리의 기본 점검i1개 중 1개 통과공개된 정보로 점검했으며, 코드는 아직 스캔하지 않았어요
- 사용 정도i아주 새로움↓ 50/주 · ★ –
할 수 있는 일
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
- 연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
- 전송 방식: stdio
- 카테고리: 검색 및 AI 기억
설치
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
설치하기 전에
- 기본 점검: 1개 중 1개 통과
- 내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
- 레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.
필요한 것
- npmNode.js 설치(npx 명령어용)
어떤 앱을 쓰세요?
위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"llmstxt-doc-search": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@praveenc/llmstxt-doc-search"
]
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add llmstxt-doc-search -- npx -y @praveenc/llmstxt-doc-search또는 설정을 직접 복사하기
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"llmstxt-doc-search": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@praveenc/llmstxt-doc-search"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
또는 설정을 직접 복사하기
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"llmstxt-doc-search": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@praveenc/llmstxt-doc-search"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.
선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.
이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
할 수 있는 일
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
기본 점검i
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 8일 점검
- ✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 GitHub 계정 praveenc 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
- … 아직 점검 안 함
계속 관리되고 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
- … 아직 점검 안 함
라이선스 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
- – 해당 없음
엔드포인트 응답
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
- – 해당 없음
OAuth로 로그인
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
- … 아직 점검 안 함
도구 설명에 숨겨진 지시 없음
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i
- 이 카테고리의 다른 서버 5724개 중 0%보다 스타가 많아요
- 이 카테고리의 다른 서버 5724개 중 51%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
- 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 5724개 중 100%와 같거나 더 좋아요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
자주 묻는 질문
Llmstxt Doc Search, 안전한가요?
해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.
어떤 키나 코드가 필요한가요?
레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.
내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
아직 관리되고 있나요?
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(1.0.0)은 39일 전 레지스트리에 올라왔어요.
어떤 앱에서 쓸 수 있나요?
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.
대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?
같은 카테고리에는: Context7, Codebase Memory, Exa
대안
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:↓ 주간 다운로드i★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
Codebase Memory
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Exa
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
제작자의 README
README 열기
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
llmstxt-doc-search
Live, ranked search across any number of
llms.txtdocumentation 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, andstdioare 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:
- `docs_home()` - orient yourself: see the registered sources and how to search and fetch.
- `search_docs("prompt caching", "aws-bedrock-userguide")` - rank matching docs. Omit the source to search everything.
- `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
| Tool | Purpose |
|---|---|
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.
| Variable | Default | Meaning |
|---|---|---|
LLMSTXT_REGISTRY_PATH | ~/.config/llmstxt-doc-search/sources.json | Where the source registry is persisted. |
LLMSTXT_SNIPPET_HYDRATE_MAX | 5 | How many top hits to fetch when building result snippets. |
LLMSTXT_PAGE_CACHE_MAX | 50 | Max fetched pages kept in memory per source (LRU); least-recently-used pages are evicted past this. 0 disables the cap. |
LLMSTXT_LOG_LEVEL | info | Log 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,
runningandrun). - 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, andstdiounstemmed so they match exactly.
Security
This server fetches user-supplied URLs at runtime, so its SSRF surface is guarded in depth:
- Scoped fetches.
fetch_doconly retrieves URLs that a registered source'sllms.txtlists 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:
- Open an issue describing the problem or proposal.
- For code changes, fork the repo and create a feature branch.
- Keep changes focused, add or update tests, and make sure
npm test,npm run typecheck, andnpm run buildall pass. - Open a pull request against
mainwith 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=debugfor 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 ❤️