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llms.txt：大语言模型专属文档格式，开启AI编程新范式

2026/1/16
llms.txt：大语言模型专属文档格式，开启AI编程新范式
AI Summary (BLUF)

llms.txt是专为大型语言模型设计的文档格式，让AI能直接访问编程文档和API信息。本文详细介绍llms.txt与llms-full.txt的区别、在LangChain生态系统中的实现方式，以及如何通过MCP服务器在IDE中高效使用这一创新格式。

什么是llms.txt？

llms.txt是一种专为大型语言模型（LLMs）和AI代理设计的文档格式，它让AI能够直接访问编程文档和API信息。这种格式特别适合在集成开发环境（IDEs）中使用，为AI辅助编程提供了标准化的知识接入方式。

文档版本对比

核心文件类型

  • llms.txt：索引文件，包含链接和简要内容描述。LLM或代理需要跟随这些链接才能获取详细信息。
  • llms-full.txt：完整文档文件，将所有详细内容直接包含在单个文件中，无需额外导航。

LangChain生态系统的实现

项目 llms.txt链接 llms-full.txt链接
LangGraph Python https://langchain-ai.github.io/langgraph/llms.txt https://langchain-ai.github.io/langgraph/llms-full.txt
LangGraph JS https://langchain-ai.github.io/langgraphjs/llms.txt https://langchain-ai.github.io/langgraphjs/llms-full.txt
LangChain Python https://python.langchain.com/llms.txt N/A
LangChain JS https://js.langchain.com/llms.txt N/A

关键差异与选择建议

llms.txt vs llms-full.txt

llms.txt的优势：

  • 文件体积小，适合所有LLM的上下文窗口
  • 作为索引文件，提供结构化导航
  • 减少不必要的上下文占用

llms-full.txt的考量：

  • 包含完整文档内容，无需额外请求
  • 对于大型文档库，文件可能过大（LangGraph版本通常包含数十万tokens）
  • 可能超出大多数LLM的上下文窗口限制

实践应用指南

重要提醒：代码审查必不可少

即使LLM能够访问最新的文档，当前最先进的模型也不总是能生成完全正确的代码。请始终将AI生成的代码视为起点，在部署到生产环境前务必进行人工审查。

通过MCP服务器使用llms.txt

截至2025年3月9日，主流IDE尚未原生支持llms.txt格式。但您可以通过MCP服务器有效利用这一格式：

🚀 推荐使用mcpdoc服务器

LangChain官方提供了专门为LLM和IDE服务的MCP服务器：
👉 langchain-ai/mcpdoc GitHub仓库

该MCP服务器支持将llms.txt集成到以下工具中：

  • Cursor
  • Windsurf
  • Claude
  • Claude Code

📘 详细的设置说明和使用示例可在仓库中找到。

高效使用llms-full.txt的策略

在支持IDE中（如Cursor、Windsurf）：

  1. 将llms-full.txt添加为自定义文档
  2. IDE会自动对内容进行分块和索引
  3. 实现检索增强生成（RAG）策略

无IDE支持时：

  1. 使用具有大上下文窗口的聊天模型
  2. 手动实现RAG策略来管理和查询文档
  3. 考虑文档分块和向量化存储

技术展望

llms.txt格式代表了AI编程工具标准化的重要一步。随着更多开发工具原生支持这一格式，AI辅助编程的效率和准确性将得到显著提升。这种格式不仅适用于LangChain生态系统，也为其他AI编程框架提供了可借鉴的文档标准化方案。

最佳实践建议

  1. 根据项目规模选择格式：小型项目可使用llms-full.txt，大型项目推荐llms.txt+RAG
  2. 保持文档更新：确保llms.txt文件与最新API文档同步
  3. 结合多种工具：将llms.txt与IDE插件、MCP服务器结合使用
  4. 建立审查流程：AI生成的代码必须经过人工验证

llms.txt格式正在重新定义AI与编程文档的交互方式，为下一代智能开发工具奠定了重要基础。

Data Analysis

特性 llms.txt llms-full.txt
文件类型 索引文件 完整文档文件
内容 包含链接和简要描述 包含所有详细内容
使用方式 LLM/代理需跟随链接获取详情 无需额外导航，直接访问
文件大小 小，适合所有LLM上下文窗口 可能非常大（如数十万tokens）
主要优势 结构化导航，减少不必要上下文占用 内容完整，无需额外请求
主要考量 需要额外的网络请求来获取细节 文件可能超出大多数LLM的上下文窗口限制
适用场景建议 大型项目，推荐与RAG策略结合使用 小型项目，或支持大上下文窗口/分块索引的环境

Source/Note: 根据提供的文本中“核心文件类型”与“关键差异与选择建议”部分综合整理。

标签
llms.txt大型语言模型AI编程LangChainMCP服务器
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