LLMs.txt：让AI读懂你的网站，开启智能文档新纪元

引言

六个月前，一种革命性的文件格式——LLMs.txt横空出世，旨在让大型语言模型（LLM）能够轻松访问和理解网站文档。自发布以来，这一标准在开发者和内容创作者中的影响力持续攀升。如今，随着模型上下文协议（MCP）讨论的兴起，LLMs.txt作为经过验证的AI优先文档解决方案，再次成为焦点，它在人类可读内容与机器友好数据之间架起了桥梁。本文将深入探索LLMs.txt的发展历程、结构优势、技术集成方案，并与新兴的MCP标准进行对比分析。

LLMs.txt的崛起之路

背景与时代需求

传统网络文件如robots.txt和sitemap.xml是为搜索引擎爬虫设计的，而AI模型需要的是简洁、经过提炼的内容。LLMs.txt应运而生，它提供网站文档的精简概览，让LLM能够快速掌握核心信息，避免被无关细节干扰。

核心价值：

精准提炼： 将网站内容转化为适合AI推理的格式
快速落地： Mintlify、Anthropic、Cursor等主流平台已集成使用
趋势引领： 在MCP讨论热潮中，社区正积极比较两种增强LLM能力的方法

社区热议与行业认可

Twitter上的讨论反映了LLMs.txt的快速普及：

Jeremy Howard (@jeremyphoward)： “最近几周，我提出的llms.txt标准确实获得了巨大的发展势头。”他特别感谢了Stripe开发团队的支持。
Stripe Developers (@StripeDev)： 宣布已在文档网站托管LLMs.txt（docs.stripe.com/llms.txt），让开发者能轻松将Stripe知识集成到任何LLM中。

开发者们不仅称赞LLMs.txt，还引发了将其与MCP对比的讨论。有用户指出，LLMs.txt增强了内容摄取能力，而MCP则让LLM更具可操作性。

深入解析LLMs.txt文件

LLMs.txt是一种采用结构化格式的Markdown文件，专门为LLM访问网站文档设计。主要包含两个版本：

/llms.txt

用途： 提供网站文档的高层次策划概览，帮助LLM快速掌握网站结构和关键资源。

结构规范：

H1标题： 项目或网站名称（唯一必需部分）
摘要段落： 包含理解文档所需的关键信息
详细信息： 零个或多个Markdown元素（段落、列表等）
文件列表： 由H2标题分隔，包含带注释的URL链接

/llms-full.txt

用途： 包含完整的文档内容，为需要详细上下文的场景提供支持，特别适合技术API参考、深入指南等。

结构示例：

# 项目名称
> 简短项目摘要

## 核心文档
- [快速入门](url)：简洁介绍
- [API参考](url)：详细API文档

## 可选资源
- [附加资源](url)：补充信息

LLMs.txt的核心优势

与传统网络标准相比，LLMs.txt展现出多重优势：

AI优化处理： 去除导航菜单、JavaScript等非必要元素，专注关键内容
高效上下文管理： 简洁格式确保在有限上下文窗口中只使用最相关信息
双重可读性： Markdown格式既对人类友好，又便于工具解析
标准互补： 提供AI中心的文档视图，与sitemap.xml等标准形成互补

如何在AI系统中使用LLMs.txt？

ChatGPT集成

方法： 将/llms-full.txt文件的URL或完整内容复制到ChatGPT中
优势： 丰富上下文，获得更准确的回复

Claude集成

方法： 由于Claude缺乏直接浏览功能，可粘贴内容或上传文件
优势： 确保响应建立在最新、可靠的文档基础上

Cursor集成

方法： 利用@Docs功能添加LLMs.txt链接
优势： 增强上下文感知，成为开发者的强大工具

生成LLMs.txt的实用工具

Mintlify

为托管文档自动生成/llms.txt和/llms-full.txt文件，确保一致性。

dotenv的llmstxt

将网站的sitemap.xml转换为符合要求的LLMs.txt文件，与现有工作流无缝整合。

Firecrawl的llmstxt

利用网络爬虫技术将网站内容编译成LLMs.txt文件，最大限度减少人工干预。

Python模块与CLI工具

安装与使用

pip install llms-txt

CLI操作

# 获取帮助
llms_txt2ctx -h

# 转换为XML上下文
llms_txt2ctx llms.txt > llms.md

Python模块示例

from llms_txt import *
from pathlib import Path

# 读取文件
samp = Path('llms-sample.txt').read_text()

# 解析文件
parsed = parse_llms_file(samp)
print(list(parsed))  # ['title', 'summary', 'info', 'sections']

简洁解析器实现

from pathlib import Path
import re, itertools

def chunked(it, chunk_sz):
    it = iter(it)
    return iter(lambda: list(itertools.islice(it, chunk_sz)), [])

def parse_llms_txt(txt):
    "解析llms.txt文件内容到字典"
    def _p(links):
        link_pat = '-\s*\[(?P<title>[^\]]+)\]\((?P<url>[^\)]+)\)(?:\:\s*(?P<desc>.*))?'
        return [re.search(link_pat, l).groupdict()
                for l in re.split(r'\n+', links.strip()) if l.strip()]
    
    start,*rest = re.split(fr'^##\s*(.*?$)', txt, flags=re.MULTILINE)
    sects = {k: _p(v) for k,v in dict(chunked(rest, 2)).items()}
    
    pat = '^#\s*(?P<title>.+?$)\n+(?:^>\s*(?P<summary>.+?$)$)?\n+(?P<info>.*)'
    d = re.search(pat, start.strip(), (re.MULTILINE|re.DOTALL)).groupdict()
    d['sections'] = sects
    return d

LLMs.txt vs MCP：深度对比

LLMs.txt：专注内容提炼

目标： 通过结构化Markdown格式为LLM提供简洁、策划的内容
实现： 网站所有者维护的静态文件
优势：

简化内容摄取流程
易于实施和更新
通过过滤非必要元素提升提示质量

MCP：构建AI连接生态

定义： 开放标准，在数据与AI工具间建立安全的双向连接
核心价值：

预建集成： 提供即用连接器库
灵活切换： 实现不同AI提供商间的无缝迁移
安全保障： 确保数据在基础设施内的安全

架构对比

MCP工作流程：

MCP主机： 希望访问数据的程序
MCP客户端： 与服务器保持1:1连接
MCP服务器： 公开特定数据源的轻量级适配器

本质区别

LLMs.txt： 帮助LLM更好地“阅读”
MCP： 帮助LLM有效地“行动”

实际应用场景

FastHTML项目实践

FastHTML不仅使用LLMs.txt提供文档概览，还提供普通HTML页面，确保人类读者和LLM都能以最适合的格式访问内容。

自动扩展机制

通过XML结构将LLMs.txt自动扩展为两个Markdown文件：

llms-ctx.txt： 包含上下文，不含可选URL
llms-ctx-full.txt： 包含可选URL，提供更全面上下文

多样化应用

从技术文档到企业结构概述，从立法解读到个人简历展示，LLMs.txt展现出广泛适用性。Answer.AI和fast.ai等项目也使用此功能重新生成文档。

未来展望

LLMs.txt作为AI优先的文档标准，正在重塑内容与智能系统的交互方式。它与MCP形成互补关系：一个优化内容输入，一个扩展功能边界。随着AI技术的不断发展，这种双重策略将为开发者提供更强大、更灵活的工具生态。

关键启示：

内容即服务： 文档不仅是给人看的，也要为AI优化
标准演进： 从搜索引擎优化到AI优化，标准在不断进化
生态协同： 多种标准和技术可以协同工作，创造更大价值

无论你是内容创作者、开发者还是企业决策者，理解并应用LLMs.txt都将帮助你在AI时代保持竞争优势。现在就开始为你的网站创建LLMs.txt文件，让AI更好地理解你的内容吧！