LLMGenerator MCP Server: llms.txt-Dateien direkt in Claude, Cursor & Windsurf erzeugen

Das Wichtigste in Kürze

• Der LLMGenerator MCP Server stellt 9 Tools bereit, um llms.txt-Dateien zu erzeugen, zu verwalten und zu validieren — direkt in Claude, Cursor, Windsurf oder jedem MCP-kompatiblen Client.
• Die Einrichtung dauert unter zwei Minuten: URL und API-Schlüssel in die MCP-Konfiguration eintragen, fertig.
• Ihr KI-Agent kann eine Website selbstständig crawlen, eine llms.txt erzeugen und das Ergebnis in einem einzigen Gespräch abrufen.

Wenn Sie schon zwischen KI-Editor und Browser gewechselt, eine URL eingefügt, auf die Datei gewartet und alles zurückkopiert haben — genau dafür ist das hier.

Der LLMGenerator MCP Server erspart diesen Umweg komplett. Er gibt KI-Agenten direkten Zugriff auf die komplette Generierpipeline von LLMGenerator: Website crawlen, llms.txt erzeugen, Status prüfen, Inhalt holen und Qualität validieren — alles ohne Ihre Coding-Umgebung zu verlassen.

Was ist MCP — und warum ist es wichtig?

Model Context Protocol (MCP) ist ein offener Standard, mit dem KI-Agenten externe Tools während eines Gesprächs aufrufen können. Statt zwischen Tools hin- und herzukopieren kann die KI aktiv werden — Daten abrufen, Befehle ausführen, Dateien schreiben — auf Basis Ihrer Anweisungen.

Claude Desktop, Claude Code, Cursor und Windsurf unterstützen MCP-Server nativ. Sobald ein Server konfiguriert ist, stehen seine Tools der KI wie eingebaute Fähigkeiten zur Verfügung.

Der LLMGenerator MCP Server registriert 9 Tools beim Client. Von da an können Sie Claude bitten: „Erzeuge eine llms.txt für example.com“ — und es passiert selbstständig, Schritt für Schritt.

Was Sie mit dem LLMGenerator MCP Server tun können

Der Server bietet ein vollständiges Toolset für den gesamten llms.txt-Lebenszyklus:

Generierung

Zwei Modi: Simple (1 Credit pro URL — schnell, bestehende Seitentitel) und Enhanced (2 Credits pro URL — KI überarbeitet Titel und Beschreibungen für bessere LLM-Nutzbarkeit).

Site-Verwaltung

URL-Erkennung

Validierung & Credits

Anbindung in zwei Minuten

Sie brauchen nur einen API-Schlüssel von app.llmgenerator.com/settings/api-keys.

Claude Desktop

Öffnen Sie ~/.config/claude/claude_desktop_config.json (Linux/Windows) oder ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS) und ergänzen Sie:

{
  "mcpServers": {
    "llmgenerator": {
      "url": "https://mcp.llmgenerator.com/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer llmgen_your_api_key_here"
      }
    }
  }
}

Claude Desktop neu starten. Fertig.

Claude Code (CLI)

claude mcp add llmgenerator \
  --url https://mcp.llmgenerator.com/mcp \
  --header "Authorization: Bearer llmgen_your_api_key_here"

Cursor / Windsurf

Dieselbe URL (https://mcp.llmgenerator.com/mcp) und denselben Authorization-Header in den MCP-Einstellungen eintragen. Die genaue Oberfläche variiert je nach Version, die Werte sind identisch.

Typischer Agent-Workflow

Nach der Verbindung übernimmt die KI den Ablauf selbstständig. So läuft es bei „Erzeuge eine llms.txt für acmecorp.com“:

Schritt 1 — Generierung starten

Der Agent ruft generate_llms_txt mit URL und gewünschten Einstellungen auf. Zurück kommt sofort eine jobId — die Generierung läuft im Hintergrund.

generate_llms_txt(url="https://acmecorp.com", maxUrls=50, method="simple")
→ { jobId: "gen_abc123", status: "pending" }

Schritt 2 — Auf Abschluss warten

Der Agent pollen get_generation_status alle wenigen Sekunden, bis der Auftrag fertig ist und eine siteId liefert.

get_generation_status(jobId="gen_abc123")
→ { status: "completed", siteId: "site_xyz789", progress: 100 }

Schritt 3 — Datei holen

Der Agent lädt den erzeugten Inhalt direkt.

get_llms_txt_content(siteId="site_xyz789")
→ # Acme Corp
  > Enterprise software for modern teams.
  ## Products
  - [Platform Overview](/platform): ...
  ...

Der gesamte Ablauf bleibt in einem Gespräch. Keine Tabs, kein Copy-Paste, kein Kontextwechsel.

Praxisbeispiele

Onboarding einer neuen Kundenseite Bitten Sie Claude, eine llms.txt für die Kundendomain zu erzeugen, die Qualität zu validieren und Score sowie Probleme zusammenzufassen — alles in einem Prompt. Strukturierte Auswertung ohne Browser.

Audit mehrerer Sites Mit list_sites alle bisherigen Sites holen und den Agent durchlaufen lassen: jede Datei erneut validieren und markieren, was unterhalb eines Schwellenwerts liegt.

Pre-Deploy in CI Agenten in CI-Pipelines können vor dem Deployment validate_llms_txt aufrufen — für die Validierung ist kein API-Schlüssel nötig, die Integration ist kostenlos.

Discovery vor der Generierung Zuerst discover_urls, um die Site-Struktur zu verstehen, bevor Credits gebucht werden. URL-Liste prüfen, irrelevante Bereiche ausfiltern, dann mit passendem maxUrls generieren.

Technik dahinter

Der MCP-Server läuft als zustandsloser Cloudflare Worker unter mcp.llmgenerator.com. Ihr API-Schlüssel wird direkt an die LLMGenerator-Haupt-API weitergegeben — keine zusätzliche Auth-Schicht durch MCP. Rate Limiting übernimmt Cloudflare: 60 Anfragen pro Minute pro API-Schlüssel, 10 pro Minute ohne Authentifizierung.

Aufbau mit:

• Hono — schlanker HTTP-Router
• @modelcontextprotocol/sdk — MCP Streamable HTTP Transport
• Zod — Laufzeit-Validierung aller Tool-Eingaben
• Sentry — Fehlerüberwachung in Produktion

OAuth 2.1 (browserbasierte Anmeldung ohne Schlüssel-Kopieren) ist für eine spätere Version geplant.

Loslegen

1. API-Schlüssel unter app.llmgenerator.com/settings/api-keys holen — bei Bedarf zuerst ein kostenloses Konto anlegen.
2. Server wie oben in den MCP-Client einbinden.
3. Neues Gespräch öffnen und die KI bitten, eine llms.txt für eine öffentliche Website zu erzeugen.

Für die Validierung brauchen Sie keine Credits — validate_llms_txt ist vollständig öffentlich. Zum Generieren enthält das kostenlose Kontingent 50 Start-Credits; pro Seite fallen je nach Modus 1–2 Credits an.

Der Endpunkt ist live unter https://mcp.llmgenerator.com/mcp. Einmal verbinden — und Ihr KI-Workflow hat dauerhaft eine komplette llms.txt-Pipeline.

Fragen oder Feedback? Schreiben Sie uns — wir lesen alles.