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

llms.txt for agents

โดย ux-xdรุ่น 0.1.1i★ –iรันบนคลาวด์
ชื่อใน registryio.github.ux-xd/llms-txt

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

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

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนคลาวด์
  • ช่องทาง (transport): Streamable HTTP
  • หมวด: ค้นข้อมูลและความจำของ AI

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • รันบนคลาวด์ไม่ต้องลงโปรแกรมเพิ่ม ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

ใช้ได้ทั้ง Claude บนเว็บ แอปคอมพิวเตอร์ และมือถือ:

  1. เปิด Settings → Connectors
  2. กด Add custom connector
  3. วางที่อยู่ด้านล่างแล้วกด Add
  4. ถ้าให้ล็อกอิน ให้ล็อกอินกับผู้ทำ
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://llmstxtmcp.dev/mcp

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

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

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

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

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

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

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server ที่อยู่บนอินเทอร์เน็ต:

  1. เปิด ChatGPT บนเว็บ → Settings → Connectors (Apps)
  2. กด Create หรือ Add (บางแพ็กเกจต้องเปิด Developer mode ใน Advanced ก่อน)
  3. วางที่อยู่ด้านล่าง ตั้งชื่อ แล้วบันทึก
  4. ถ้าให้ล็อกอิน ให้ล็อกอินกับผู้ทำ
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://llmstxtmcp.dev/mcp

ชื่อเมนูอาจต่างกันเล็กน้อยตามแพ็กเกจและรุ่นของแอป

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

ยังไม่ได้อ่านรายการเครื่องมือของตัวนี้ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub ux-xd ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    endpoint ตอบ

    ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป

  • … ยังไม่ตรวจ

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    ยังไม่ได้ตรวจ เราอ่านรายการเครื่องมือตอนตรวจ endpoint

เทียบกับตัวอื่นในหมวด ค้นข้อมูลและความจำของ AIi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 7275 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 36% ของอีก 7275 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 7275 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

llms.txt for agents ปลอดภัยไหม?

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

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนคลาวด์ของผู้ทำ ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย ไม่ต้องลงโปรแกรม แต่ข้อมูลที่ส่งให้จะผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.1.1) เข้า registry 2 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต่อผ่าน URL จึงใช้กับโปรแกรมที่รับ remote MCP ได้ เช่น ChatGPT ที่เปิดโหมดนักพัฒนา

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Context7, Codebase Memory, Exa

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

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

Context7

โดย upstash

ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว

บนเครื่องหรือคลาวด์★ 64,224MITอัปเดต เมื่อวาน
ติดตั้ง

Codebase Memory

โดย DeusData

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

รันบนเครื่อง★ 48,148MITอัปเดต 21 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Exa

โดย exa-labs

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

รันบนคลาวด์★ 5,213MITอัปเดต เดือนที่แล้ว
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

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

Optional

Tools

ToolPurposeEffects
llms_indexFind 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_pageReturn 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_searchSearch 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.

ถาม PopNx