LLMS.TXT対MCP：Web＆＃039;の新しいLLM対応コンテンツ標準

LLMS.TXT：6か月の回顧展とモデルコンテキストプロトコル（MCP）との比較

6か月前、LLMS.TXTファイル形式は、大規模な言語モデル（LLMS）のウェブサイトのドキュメントアクセシビリティに革命をもたらしました。開発者とコンテンツクリエーターによる採用は重要であり、その関連性は、モデルコンテキストプロトコル（MCP）に関する議論の高まりによって増幅されます。この記事では、LLMS.TXTの進化、構造、利点、技術統合（Pythonモジュールとコマンドラインインターフェイスを含む）、および新たなMCP標準との詳細な比較について説明します。

目次

• LLMS.TXTの台頭
• コミュニティフィードバック
• LLMS.TXTファイルの理解
• llms.txtの利点
• LLMS.TXTをAIシステムと統合します
• LLMS.TXT作成のツール
• 実際のアプリケーションと柔軟性
• LLMS.TXT用のPythonモジュールとCLI
• Pythonコードの例
• LLMS.TXT対MCP：詳細な比較
• 結論

LLMS.TXTの台頭

LLMS.TXTは、簡潔でキュレーションされた情報を必要とするAIモデルに最適化されていない従来のWebファイル（robots.txt、sitemap.xml）の制限に対処します。 Webサイトのドキュメントの合理化された概要を提供し、LLMが必須データを効率的に処理できるようにします。

重要なハイライト：

• 目的： WebサイトコンテンツをAI-Optimized形式で配信する。
• 採用： Mintlify、Anthropic、Cursorなどのプラットフォームによる重要な採用は、その有効性を示しています。
• 現在の傾向： LLM機能を強化するための2つのアプローチ間のMCPS燃料の比較。

コミュニティフィードバック

Twitterの会話は、進行中のMCPの議論とともに、LLMS.TXTの迅速な採用と可能性を示しています。

• Jeremy Howard（@jeremyphoward）： LLMS.TXT規格によって得られた重要な勢いを強調し、コミュニティとストライプにサポートに感謝します（Stripeはdocs.stripe.comでLLMS.TXTを使用します）。
• Stripe Developers（@stripedev）： LLMS.TXTとマークダウンのドキュメントへの統合を発表しました。
• 開発者の議論：開発者はLLMS.TXTを称賛し、それをMCPと比較する議論を開始しました。LLMS.TXTはコンテンツの摂取を改善する一方で、MCPはより実用的なLLMを目指しています。

LLMS.TXTファイルの理解

LLMS.TXTは、LLMアクセシビリティ用に設計された構造化されたマークダウンファイルです。 2つのバージョンが存在します：

• /llms.txt：Webサイトのドキュメントの高レベルの概要を提供し、LLMSがサイトの構造と主要なリソースをすばやく理解できるようにします。 H1プロジェクトのタイトル、ブロッククロートの要約、およびMarkdownハイパーリンクを備えたH2削除ファイルリストと、オプションのマークダウンセクションが必要です。

• /llms-full.txt：完全なドキュメントが含まれており、詳細なコンテキストを提供します。技術的なAPI参照と包括的なドキュメントに役立ちます。

例スニペット：

 <code># Project Name > Brief project summary ## Core Documentation - [Quick Start](url): A concise introduction - [API Reference](url): Detailed API documentation ## Optional - [Additional Resources](url): Supplementary information</code>

llms.txtの利点

LLMS.TXTは、従来の基準よりも大きな利点を提供します。

• LLMの最適化：不必要な要素（ナビゲーション、JavaScript、CSS）を排除し、LLMSにとって重要なコンテンツに焦点を当てています。
• 効率的なコンテキスト：その簡潔な形式により、関連情報のみが処理され、LLMコンテキストウィンドウの制限に対応します。
• デュアル読み取り可能性： Markdownフォーマットにより、人間が読みやすく、ツールで簡単に解析できます。
• 補完的な性質： AI中心の視点を提供することにより、sitemap.xmlやrobots.txtなどの既存の標準を補完します。

LLMS.TXTをAIシステムと統合します

llms.txtコンテンツには、AIシステムへの手動入力が必要です。

• ChatGpt：ユーザーはURLまたは/llms-full.txtコンテンツをコピーし、改善された応答のコンテキストを濃縮します。
• Claude：ユーザーはコンテンツを貼り付けたり、ファイルをアップロードしたりして、包括的なコンテキストを提供します。
• カーソル：カーソルの@DOCS機能により、LLMS.TXTリンクを介して統合が可能になります。

LLMS.TXT作成のツール

いくつかのツールがLLMS.TXTの作成を簡素化します：

• Mintlify：ホストされたドキュメント用に/llms.txtおよび/llms-full.txtを自動的に生成します。
• llmstxt（dotenv）： sitemap.xmlをllms.txtに変換します。
• llmstxt（firecrawl）： Webスクレイピングを使用してLLMS.TXTファイルを作成します。

実際のアプリケーションと柔軟性

LLMS.TXTの汎用性は、LLMS.TXTを使用してllms-ctx.txt （URLのないコンテキスト）およびllms-ctx-full.txt （URLを使用したコンテキスト）に拡張し、XMLベースの構造とllms_txt2ctxコマンドラインアプリケーションを使用して、LLMS-CTX.TXT（URLのないコンテキスト）に拡張するFASTHTMLなどのプロジェクトで明らかです。そのアプリケーションは、個人のウェブサイト（CVS）や法的文書の要約など、技術文書を超えてさまざまな用途にまで及びます。

LLMS.TXT用のPythonモジュールとCLI

PythonモジュールとCLI（ llms_txt2ctx ）は、LLMS.TXTファイルを解析し、Claudeなどのシステム用のXMLコンテキストドキュメントを作成できます。

• インストール： pip install llms-txt
• CLI使用量： llms_txt2ctx llms.txt > llms.md （オプションのセクションを追加します–optional True ）

Pythonコードの例

簡潔なPythonパーサー（20行未満）は、llms.txtファイルの解析の単純さを示しています。

 Pathlibインポートパスから
re、itertoolsをインポートします
＃...（元の入力のようなコードの残り）

LLMS.TXT対MCP：詳細な比較

LLMS.TXTとMCPはどちらもLLMSの改善を目指していますが、さまざまな方法で：LLMS.TXTはコンテンツの摂取を強化し、MCPはLLM機能を拡張してタスクを実行します。

• LLMS.TXT：トークンの効率とシンプルさに焦点を当てた静的でキュレーションされたコンテンツ標準。 LLMの理解と応答の質を向上させます。

• MCP： LLMSがさまざまなデータソースとリアルタイムで相互作用するためのユニバーサルコネクタとして機能する動的でアクションを有するプロトコル。 LLMをアクティブなタスクパフォ​​ーマーに変換します。

実装の容易さ： LLMS.TXTの実装はMCPよりも簡単です。これには、より重要なエンジニアリングの努力が必要です。

結論

LLMS.TXTは、AIファーストドキュメントの貴重なツールになり、LLMの精度と信頼性を向上させました。 MCPは次のステップを表し、動的な相互作用とタスクの実行を可能にします。一緒に、彼らは強力な相乗効果を提供し、LLMの理解とアクション能力の両方を強化します。 AI主導のドキュメントと自動化の将来は、ベストプラクティスとツールの継続的な進化とともに有望です。

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