llms.txt : 6 개월 회고 및 모델 컨텍스트 프로토콜과의 비교 (MCP)
6 개월 전, LLMS.TXT 파일 형식은 LLMS (Lange Language Models)에 대한 웹 사이트 문서 접근성에 혁명을 일으켰습니다. 개발자와 컨텐츠 제작자의 채택은 중요했으며 MCP (Model Context Protocol)에 대한 논의가 커지면서 관련성이 증폭됩니다. 이 기사는 LLMS.TXT의 진화, 구조, 장점, 기술 통합 (Python 모듈 및 명령 줄 인터페이스 포함) 및 새로운 MCP 표준과의 상세한 비교를 탐구합니다.
목차
- llms.txt의 상승
- 커뮤니티 피드백
- llms.txt 파일 이해
- llms.txt의 장점
- llms.txt를 AI 시스템과 통합합니다
- llms.txt 생성을위한 도구
- 실제 응용 프로그램 및 유연성
- llms.txt 용 Python 모듈 및 CLI
- 파이썬 코드 예제
- llms.txt vs. MCP : 상세한 비교
- 결론
llms.txt의 상승
llms.txt는 간결하고 선별 된 정보가 필요한 AI 모델에 최적화되지 않은 기존 웹 파일 (robots.txt, sitemap.xml)의 한계를 다룹니다. 웹 사이트 문서에 대한 간소화 된 개요를 제공하여 LLM이 필수 데이터를 효율적으로 처리 할 수 있습니다.
주요 하이라이트 :
- 목적 : 웹 사이트 콘텐츠를 AI-AP 최적화 형식으로 제공합니다.
- 채택 : Mintlify, Anthropic 및 Cursor와 같은 플랫폼에 의한 상당한 채택은 그 효과를 보여줍니다.
- 현재 추세 : MCPS의 상승은 LLM 기능을 향상시키기위한 두 접근법 간의 비교를 연료로 연료를 연료로 연료를 연료로 연료를 연료로 연료를 연료로 연료를 연료로 연료를 연료로 연료를 연료로 연료를 연료로 연료를 연료로 비교합니다.
커뮤니티 피드백
트위터 대화는 진행중인 MCP 토론과 함께 LLMS.txt의 빠른 채택과 잠재력을 보여줍니다.
- Jeremy Howard (@jeremyphoward) : LLMS.txt 표준이 얻은 중요한 모멘텀을 강조하여 커뮤니티와 스트라이프에게 감사의 말을 전했습니다 (Stripe는 Docs.stripe.com에서 llms.txt를 사용합니다).
- Stripe Developers (@stripedev) : LLMS.txt 및 Markdown의 문서에 통합을 발표했습니다.
- 개발자 토론 : 개발자는 LLMS.TXT를 칭찬하고 MCP와 비교하는 토론을 시작했습니다.
llms.txt 파일 이해
llms.txt는 LLM 접근성을 위해 설계된 구조화 된 마크 다운 파일입니다. 두 가지 버전이 있습니다.
/llms.txt : 웹 사이트 문서에 대한 높은 수준의 개요를 제공하여 LLM이 사이트의 구조와 주요 리소스를 빠르게 이해할 수 있도록 도와줍니다. H1 프로젝트 제목, 블록 쿼트 요약 및 Markdown 하이퍼 링크가 포함 된 H2 기준 파일 목록이 필요합니다.
/llms-full.txt : 자세한 컨텍스트를 제공하는 완전한 문서를 포함합니다. 기술 API 참조 및 포괄적 인 문서에 유용합니다.
예제 스 니펫 :
<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.txt의 장점
llms.txt는 전통적인 표준에 비해 상당한 이점을 제공합니다.
- LLM 최적화 : LLM에 중요한 컨텐츠에 중점을 둔 불필요한 요소 (Navigation, JavaScript, CSS)를 제거합니다.
- 효율적인 컨텍스트 : 간결한 형식은 LLM 컨텍스트 창 제한을 해결하여 관련 정보 만 처리되도록합니다.
- 이중 가독성 : Markdown 형식으로 인해 인간이 읽을 수 있고 도구로 쉽게 구문 분석됩니다.
- 보완 적 특성 : AI 중심의 관점을 제공하여 siteemap.xml 및 robots.txt와 같은 기존 표준을 보완합니다.
llms.txt를 AI 시스템과 통합합니다
llms.txt 컨텐츠는 AI 시스템에 수동 입력이 필요합니다.
- ChatGpt : 사용자는 URL 또는 /llms-full.txt 컨텐츠를 복사하여 응답이 향상 될 컨텍스트를 풍부하게합니다.
- Claude : 사용자는 콘텐츠를 붙여 넣거나 파일을 업로드하여 포괄적 인 컨텍스트를 제공합니다.
- Cursor : Cursor의 @docs 기능은 llms.txt 링크를 통한 통합을 허용합니다.
llms.txt 생성을위한 도구
몇 가지 도구는 llms.txt 생성을 단순화합니다.
- mintlify : 호스팅 된 문서에 대해 /llms.txt 및 /llms-full.txt를 자동으로 생성합니다.
- llmstxt (dotenv) : setemap.xml을 llms.txt로 변환합니다.
- llmstxt (Firecrawl) : 웹 스크래핑을 사용하여 llms.txt 파일을 만듭니다.
실제 응용 프로그램 및 유연성
llms.txt의 다목적 성은 llms.txt를 사용하여 llms-ctx.txt
(URL이없는 컨텍스트) 및 llms-ctx-full.txt
(컨텍스트가있는 컨텍스트) 및 llms_txt2ctx
명령-라인 응용 프로그램으로 확장하는 Fasthtml과 같은 프로젝트에서 분명합니다. 응용 프로그램은 기술 문서를 넘어 개인 웹 사이트 (CVS) 및 법적 문서 요약을 포함한 다양한 용도로 확장됩니다.
llms.txt 용 Python 모듈 및 CLI
Python Module 및 CLI ( llms_txt2ctx
)는 LLMS.TXT 파일을 파싱하고 Claude와 같은 시스템에 대한 XML 컨텍스트 문서를 작성하는 데 사용할 수 있습니다.
- 설치 :
pip install llms-txt
- CLI 사용 :
llms_txt2ctx llms.txt > llms.md
( -–optional True
가진 선택 섹션 추가)
파이썬 코드 예제
간결한 파이썬 파서 (20 줄 미만)는 llms.txt 파일을 구문 분석하는 단순성을 보여줍니다.
pathlib 가져 오기 경로에서 import re, itertools # ... (원래 입력에서와 같이 코드의 나머지)
llms.txt vs. MCP : 상세한 비교
LLMS.TXT와 MCP는 모두 LLM을 개선하는 것을 목표로하지만 LLMS.TXT는 컨텐츠 수집을 향상시키는 반면 MCP는 LLM 기능을 연장하여 작업을 실행합니다.
llms.txt : 토큰 효율성과 단순성에 중점을 둔 정적, 선별 된 컨텐츠 표준. LLM 이해력과 응답 품질을 향상시킵니다.
MCP : LLMS가 실시간으로 다양한 데이터 소스와 상호 작용할 수있는 범용 커넥터 역할을하는 동적 액션 이용 프로토콜. LLM을 활성 작업 수행자로 변환합니다.
구현의 용이성 : LLMS.TXT는 MCP보다 구현하기가 더 간단하므로 더 중요한 엔지니어링 노력이 필요합니다.
결론
LLMS.TXT는 AI-First 문서를위한 귀중한 도구가되어 LLM 정확도와 안정성을 향상 시켰습니다. MCP는 다음 단계를 나타내므로 동적 상호 작용 및 작업 실행을 가능하게합니다. 그들은 함께 강력한 시너지 효과를 제공하여 LLM 이해력과 행동 능력을 모두 향상시킵니다. AI 중심 문서 및 자동화의 미래는 모범 사례와 도구의 지속적인 발전과 함께 유망합니다.
위 내용은 llms.txt vs. MCP : 웹#039;의 새로운 LLM 지원 컨텐츠 표준의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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