llms.txt¶
以下您可以找到以 llms.txt 格式编写的文档文件列表，具体包括 llms.txt 和 llms-full.txt。这些文件使大型语言模型（LLMs）和代理能够访问编程文档和 API，在集成开发环境（IDEs）中特别有用。
| Language Version | llms.txt | llms-full.txt |
|---|---|---|
| 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 |
检查输出
即使能够访问最新的文档，当前最先进的模型也可能无法始终生成正确的代码。将生成的代码视为起点，并在将代码部署到生产环境之前始终进行审查。
llms.txt 和 llms-full.txt 的区别¶
-
llms.txt是一个索引文件，包含带有内容简短描述的链接。LLM 或代理必须遵循这些链接才能访问详细信息。 -
llms-full.txt将所有详细内容直接包含在单个文件中，无需额外的导航。
使用 llms-full.txt 时的一个关键考虑因素是其大小。对于广泛的文档，这个文件可能会变得太大，无法放入 LLM 的上下文窗口中。
通过 MCP 服务器使用 llms.txt¶
截至 2025 年 3 月 9 日，IDE 尚未对 llms.txt 提供强大的原生支持。但是，您仍然可以通过 MCP 服务器有效地使用 llms.txt。
🚀 使用 mcpdoc 服务器¶
我们提供了一个专为 LLM 和 IDE 提供文档服务的 MCP 服务器：
👉 langchain-ai/mcpdoc GitHub 仓库
此 MCP 服务器允许将 llms.txt 集成到 Cursor、Windsurf、Claude 和 Claude Code 等工具中。
📘 设置说明和使用示例 可在仓库中找到。
使用 llms-full.txt¶
LangGraph 的 llms-full.txt 文件通常包含数十万个 token，超过了大多数 LLM 的上下文窗口限制。要有效使用此文件：
-
使用 IDE（例如 Cursor、Windsurf）：
- 将
llms-full.txt添加为自定义文档。IDE 将自动对内容进行分块和索引，实现检索增强生成（RAG）。
- 将
-
没有 IDE 支持时：
- 使用具有大上下文窗口的聊天模型。
- 实施 RAG 策略来高效管理和查询文档。