ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

Llmstxt Doc Search

โดย praveencรุ่น 1.0.0i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.praveenc/llmstxt-doc-search

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

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

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: ค้นข้อมูลและความจำของ AI

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

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

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

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

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

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

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

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

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 8 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub praveenc ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

เทียบกับตัวอื่นในหมวด ค้นข้อมูลและความจำของ AIi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 5690 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 51% ของอีก 5690 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 5690 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Llmstxt Doc Search ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (1.0.0) เข้า registry 39 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Context7, Codebase Memory, Exa

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:↓ ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Context7

ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว

โดย upstashใช้กันมาก↓ 972.7K/สัปดาห์★ 64.2Kอัปเดต เมื่อวานซืน

บนเครื่องหรือคลาวด์

Codebase Memory

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

โดย DeusDataใช้กันมาก↓ 18K/สัปดาห์★ 48.1Kอัปเดต 22 วันที่ผ่านมา

รันบนเครื่อง

Exa

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

โดย exa-labsกำลังโต★ 5.2Kอัปเดต 2 เดือนที่ผ่านมา

รันบนคลาวด์✓ exa.ai

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

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 ❤️

ถาม PopNx