Context7
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Generate 18 AI readiness files (llms.txt, ai.txt, RAG indexes, schema) for any website.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
ใช้ได้ทั้ง Claude บนเว็บ แอปคอมพิวเตอร์ และมือถือ:
https://ai.silverbackmarketing.com/api/mcpพิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add --transport http ai-readiness https://ai.silverbackmarketing.com/api/mcpวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"ai-readiness": {
"url": "https://ai.silverbackmarketing.com/api/mcp"
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"ai-readiness": {
"type": "http",
"url": "https://ai.silverbackmarketing.com/api/mcp"
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server ที่อยู่บนอินเทอร์เน็ต:
https://ai.silverbackmarketing.com/api/mcpชื่อเมนูอาจต่างกันเล็กน้อยตามแพ็กเกจและรุ่นของแอป
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
ยังไม่ได้อ่านรายการเครื่องมือของตัวนี้ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub silverbackmarketing ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
ยังไม่ได้ตรวจ เราอ่านรายการเครื่องมือตอนตรวจ endpoint
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
รันบนคลาวด์ของผู้ทำ ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย ไม่ต้องลงโปรแกรม แต่ข้อมูลที่ส่งให้จะผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (1.0.0) เข้า registry 5 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต่อผ่าน URL จึงใช้กับโปรแกรมที่รับ remote MCP ได้ เช่น ChatGPT ที่เปิดโหมดนักพัฒนา
ในหมวดเดียวกันมี Context7, Codebase Memory, Exa
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
Generate a complete suite of AI readiness files (GEO / generative engine optimization) for any website in a single command —
llms.txt,ai.txt, schema, RAG indexes, and more. Install it into Claude, Cursor, Windsurf, GitHub Copilot, Gemini, or Codex with onenpxcommand, or connect over MCP with no install.
📖 Live site & full docs: [ai.silverbackmarketing.com](https://ai.silverbackmarketing.com) · ⭐ Star this repo if it helps you get found by AI.
The AI Readiness Kit is a free, open-source set of 17 structured files you deploy at the root of your website — robots.txt, ai.txt, llms.txt, schema, RAG indexes, and more — that tell ChatGPT, Claude, Gemini, and Perplexity exactly who you are, what you offer, and how to represent you. Generate the whole set, tailored to any site, with a single command. Free forever (MIT); install with npx or run it over MCP with no install.
When someone wants a product recommendation, a service provider, or a straight answer, they often ask ChatGPT, Claude, Gemini, or Perplexity before they ever visit a website. If you are not giving those systems clear, current signals, they guess — and they often guess wrong.
AI readiness files are structured files you deploy at the root of your website to tell AI systems exactly who you are, what you offer, and where to send people. They speak a format AI already understands (the llmstxt.org standard, Schema.org, and emerging AI-crawler conventions), so assistants stop guessing about your brand based on stale training data and start representing you accurately in their answers.
This skill researches any site, classifies its industry, and generates all of those files for you — tailored to that business — in one command.
npx# Global skill install → ~/.agents/skills/ AND ~/.claude/skills/ (default)
npx @silverbackmarketing/ai-readiness install
npx @silverbackmarketing/ai-readiness install --agent agents
npx @silverbackmarketing/ai-readiness install --all
Primary targets:
| Target | Installs to |
|---|---|
skills | ~/.agents/skills/ai-readiness/ and ~/.claude/skills/ai-readiness/ (full skill — SKILL.md + scripts + references) |
agents | ./AGENTS.md — the standard read by Cursor, Codex, and a growing list of agents (adds a delimited block, keeps your existing content) |
claude | ~/.claude/skills/ai-readiness/ only |
For prompt-based agents, `AGENTS.md` is the default and recommended target — most modern agents now read it. Tool-specific files remain available if you prefer them:
| Opt-in target | Installs to |
|---|---|
cursor | ./.cursor/rules/ai-readiness.mdc |
windsurf | ./.windsurf/rules/ai-readiness.md |
copilot | ./.github/copilot-instructions.md (delimited block) |
gemini | ./GEMINI.md (delimited block) |
generic | ./ai-readiness.SKILL.md (paste into any system prompt) |
Non-Claude targets install into the current directory, so run the command from your project root. --all installs Claude + AGENTS.md. Add --force to overwrite, or --dir to change the target. Shared-file installs insert a marked block and update it in place on re-run, so they never clobber your other instructions.
ai-readiness.skill.SKILL.md into the assistant's system prompt or custom instructions.After installing, trigger it with /ai-readiness yoursite.com in Claude, or just ask any agent: *"create AI readiness files for yoursite.com."*
Connect your coding agent to the hosted MCP server instead of installing the skill locally. Same workflow — research a site and generate all the files.
Production: https://ai.silverbackmarketing.com/api/mcp
Example prompts once connected:
Generate AI readiness files for example.com
Use ai-readiness to list all output files Get the file spec for llms.txt from ai-readiness
Cursor — add to .cursor/mcp.json:
{
"mcpServers": { "ai-readiness": { "url": "https://ai.silverbackmarketing.com/api/mcp" } } }
Refresh MCP servers, then ask: *"Use ai-readiness to generate files for example.com"*
Claude Code — add .mcp.json to your project root:
{
"mcpServers": { "ai-readiness": { "type": "http", "url": "https://ai.silverbackmarketing.com/api/mcp" } } }
Or run:
claude mcp add --transport http ai-readiness https://ai.silverbackmarketing.com/api/mcp
Restart the session, run /mcp, then ask: *"Generate AI readiness files for mysite.com using ai-readiness"*
VS Code / Copilot — add to .vscode/mcp.json:
{
"servers": { "ai-readiness": { "type": "http", "url": "https://ai.silverbackmarketing.com/api/mcp" } } }
Open MCP: List Servers, confirm ai-readiness is running, then use agent mode in Copilot Chat.
Claude Desktop — use mcp-remote in ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS):
{
"mcpServers": { "ai-readiness": { "command": "npx", "args": ["-y", "mcp-remote", "https://ai.silverbackmarketing.com/api/mcp"] } } }
Fully quit and reopen Claude Desktop after saving.
OpenAI Codex — add to ~/.codex/config.toml:
[mcp_servers.ai-readiness]
url = "https://ai.silverbackmarketing.com/api/mcp" enabled = true
Or run codex mcp add ai-readiness --url https://ai.silverbackmarketing.com/api/mcp, then /mcp in a session.
Antigravity — Agent panel → … → MCP Servers → Manage → View raw config:
{
"mcpServers": { "ai-readiness": { "serverUrl": "https://ai.silverbackmarketing.com/api/mcp" } } }
Antigravity uses serverUrl (not url). Save, refresh, then try in agent mode.
Perplexity — two ways to use the kit:
| Field | Value |
|---|---|
| Name | AI Readiness |
| MCP Server URL | https://ai.silverbackmarketing.com/api/mcp |
| Authentication | None |
| Transport | Streamable HTTP |
Check the acknowledgement box, click Add, then click the connector card to enable it. Ask: *"Use ai-readiness to generate files for example.com."* (Full steps: Perplexity's Adding Custom Remote Connectors guide.)
SKILL.md into a thread (or attach it), then ask: *"Using these AI readiness instructions, generate AI readiness files for example.com."*Quick test:
curl -X POST 'https://ai.silverbackmarketing.com/api/mcp' \
-H 'Content-Type: application/json' \ -H 'Accept: application/json, text/event-stream' \ -d '{"jsonrpc":"2.0","method":"tools/list","params":{},"id":1}'
More client configs: ai.silverbackmarketing.com/#mcp
Run /ai-readiness yoursite.com and the AI will research the site, classify its industry, and generate production-ready files that tell AI systems (ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, and others) exactly what the site is, what it offers, and where to send users.
When deployed to a web root, these files improve how a site appears in AI-generated answers, summaries, and recommendations — a must-have for any business that wants to show up in the AI-driven web.
The skill generates 18 files. Of these, 17 deploy to your web root across 7 categories (16 if you omit the optional .well-known/ai-plugin.json); the 18th, README.md, is project documentation for your team. This matches the 17-file kit described on the live site.
| # | File | Purpose | Deployed |
|---|---|---|---|
| 1 | ai.txt | Primary AI identity declaration | ✅ |
| 2 | llms.txt | Concise LLM-readable site summary | ✅ |
| 3 | llms-full.txt | Comprehensive LLM knowledge base | ✅ |
| 4 | ai-sitemap.xml | AI-optimized sitemap | ✅ |
| 5 | sitemap.md | Human-readable sitemap for AI context | ✅ |
| 6 | ai-entities.json | Structured entity definitions | ✅ |
| 7 | ai-intent.json | User intent and query mappings | ✅ |
| 8 | ai-schema.json | Schema.org structured data | ✅ |
| 9 | rag-index.json | RAG retrieval knowledge base | ✅ |
| 10 | rag-index.jsonl | JSONL format for embedding pipelines | ✅ |
| 11 | ai-disclosure.txt | AI content transparency statement | ✅ |
| 12 | training-data-policy.txt | Data usage and training policy | ✅ |
| 13 | .well-known/ai-plugin.json | Plugin manifest for AI agents (optional) | ➖ |
| 14 | structured-data-guide.md | Implementation guide for developers | ✅ |
| 15 | manifest.json | Web app manifest | ✅ |
| 16 | deployment-checklist.md | Step-by-step deployment guide | ✅ |
| 17 | robots.txt | AI crawler directives | ✅ |
| 18 | README.md | Project documentation (not deployed) | ➖ |
In Claude Cowork, type:
/ai-readiness yoursite.com
Or use natural language:
create AI readiness files for aตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo