Serveur MCP LLMGenerator : générez des fichiers llms.txt directement dans Claude, Cursor et Windsurf

Points clés

Le serveur MCP LLMGenerator expose 9 outils pour gérer et valider des llms.txt — utilisables dans Claude, Cursor, Windsurf ou tout client MCP.

L’installation prend moins de deux minutes : ajoutez une URL et votre clé API dans la configuration MCP.

Votre agent IA peut crawler un site, générer un llms.txt et récupérer le résultat dans une seule conversation.

Si vous avez déjà dû quitter votre éditeur IA, ouvrir un navigateur, coller une URL dans LLMGenerator, attendre le fichier, copier puis coller à nouveau — c’est pour vous.

Le serveur MCP LLMGenerator supprime ce va-et-vient. Les agents IA accèdent directement au pipeline complet : exploration du site, génération llms.txt, suivi du statut, récupération du contenu et validation qualité — le tout depuis l’environnement de développement.

Qu’est-ce que MCP, et pourquoi c’est important ?

Le Model Context Protocol (MCP) est une norme ouverte permettant aux agents d’invoquer des outils externes pendant une conversation. Plutôt que de copier-coller entre applications, l’IA agit elle-même — récupération de données, commandes, écriture de fichiers — selon vos consignes.

Claude Desktop, Claude Code, Cursor et Windsurf prennent en charge MCP nativement. Une fois le serveur configuré, le client utilise ses outils comme ses capacités intégrées.

Le serveur MCP LLMGenerator enregistre 9 outils. Vous pouvez demander à Claude de « générer un llms.txt pour example.com » — il enchaîne les étapes de façon autonome.

Ce que permet le serveur MCP LLMGenerator

Une boîte à outils couvrant tout le cycle de vie llms.txt :

Génération

Outil	Rôle
`generate_llms_txt`	Explorer un site et lancer la génération de llms.txt
`get_generation_status`	Interroger le job jusqu’à completion et obtenir un site ID

Deux modes : Simple (1 crédit par URL — rapide, titres existants) et Enhanced (2 crédits par URL — titres et descriptions réécrits par l’IA).

Gestion des sites

Outil	Rôle
`list_sites`	Lister les sites générés avec statuts et URLs
`get_site`	Métadonnées complètes pour un site
`get_llms_txt_content`	Récupérer le texte llms.txt (standard ou plein)

Découverte d’URLs

Outil	Rôle
`discover_urls`	Cartographier un site sans lancer une génération
`get_discovered_urls`	Liste des pages découvertes

Validation et crédits

Outil	Rôle
`validate_llms_txt`	Note 0–100, erreurs, suggestions (sans authentification)
`get_credit_balance`	Solde de crédits et transactions récentes

Connexion en deux minutes

Il vous faut une clé API depuis app.llmgenerator.com/settings/api-keys.

Claude Desktop

Ouvrez ~/.config/claude/claude_desktop_config.json (Linux/Windows) ou ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS) et ajoutez :

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

Redémarrez Claude Desktop. C’est fait.

Claude Code (CLI)

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

Cursor / Windsurf

Même URL (https://mcp.llmgenerator.com/mcp) et en-tête Authorization dans le panneau MCP. L’interface varie selon la version ; les valeurs sont identiques.

Flux agent typique

Une fois connecté, l’IA enchaîne seul. Exemple lorsque vous demandez « Génère un llms.txt pour acmecorp.com » :

Étape 1 — Démarrer

Appel à generate_llms_txt avec l’URL et les options. Réponse immédiate avec jobId — traitement en arrière-plan.

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

Étape 2 — Attente

Polling de get_generation_status jusqu’à completed et siteId.

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

Étape 3 — Récupération

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

Tout dans la même conversation. Pas d’onglets ni de copier-coller.

Cas d’usage

Onboarding client
Demandez à Claude de générer un llms.txt, de valider le résultat et de résumer score et problèmes — un seul prompt.

Audit multi-sites
list_sites puis demande en boucle de re-valider et signaler tout score sous seuil.

CI avant déploiement
validate_llms_txt sur le fichier — pas de clé requise pour la validation.

Découverte avant génération
discover_urls pour comprendre la structure, filtrer, puis generate avec un maxUrls ciblé.

Technique

Le MCP tourne comme Cloudflare Worker sans état sur mcp.llmgenerator.com. La clé est transmise à l’API LLMGenerator — la couche MCP n’ajoute pas d’authentification supplémentaire. Limitation de débit : 60 requêtes/minute par clé API, 10/minute sans authentification.

Stack :

Hono — routeur HTTP léger
@modelcontextprotocol/sdk — transport MCP Streamable HTTP
Zod — validation des entrées
Sentry — suivi des erreurs en production

Prévu : OAuth 2.1 (connexion navigateur, sans copie de clé).

Démarrer

Créez une clé sur app.llmgenerator.com/settings/api-keys (compte gratuit si besoin).
Ajoutez le serveur dans votre client MCP avec la configuration ci-dessus.
Ouvrez une conversation et demandez la génération pour un site public.

La validation ne consomme pas de crédits — validate_llms_txt est public. Pour générer : 50 crédits gratuits au départ ; 1 à 2 crédits par page selon le mode.

Point de terminaison : https://mcp.llmgenerator.com/mcp. Une seule configuration suffit pour un pipeline llms.txt complet.

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