LLMGenerator MCP 服务器：在 Claude、Cursor 和 Windsurf 中直接生成 llms.txt

核心要点

LLMGenerator MCP 服务器公开 9 个工具，用于生成、管理与校验 llms.txt —— 可直接在 Claude、Cursor、Windsurf 或任何兼容 MCP 的客户端中使用。

配置不到两分钟：在 MCP 配置中加入 URL 和 API 密钥即可。

AI 智能体可在一次对话中自主爬取站点、生成 llms.txt 并取回结果。

如果你曾被迫离开 AI 编辑器、打开浏览器、把 URL 贴进 LLMGenerator、等文件生成、复制再贴回 —— 这就是替你省掉这些事的东西。

LLMGenerator MCP 服务器完全去掉这段往返。它让 AI 智能体直连 LLMGenerator 的完整生成链路：爬站、生成 llms.txt、查状态、取内容、做质量校验 —— 全程不离开编码环境。

什么是 MCP，为什么重要？

Model Context Protocol (MCP) 是一项开放标准，让 AI 智能体在对话中调用外部工具。你无需在多个工具之间复制粘贴，AI 可按你的指令直接取数、执行命令、写入文件。

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、Windsurf 均原生支持 MCP 服务器。配置完成后，AI 会像使用内置能力一样使用这些工具。

LLMGenerator MCP 服务器会向客户端注册 9 个工具。之后你只要让 Claude「给 example.com 生成 llms.txt」，它就会自主、分步完成。

能用 LLMGenerator MCP 服务器做什么

服务器覆盖 llms.txt 全生命周期的工具集：

生成

工具	作用
`generate_llms_txt`	爬取网站并开始生成 llms.txt
`get_generation_status`	轮询异步任务直至完成并返回站点 ID

两种模式：Simple（每 URL 1 点额度 —— 更快，沿用现有页面标题）与 Enhanced（每 URL 2 点额度 —— AI 改写标题与描述，便于 LLM 理解）。

站点管理

工具	作用
`list_sites`	列出先前生成的所有站点及状态与文件 URL
`get_site`	获取指定站点的完整元数据
`get_llms_txt_content`	读取 llms.txt 正文（标准版或全文版）

URL 发现

工具	作用
`discover_urls`	爬站发现 URL 结构而不生成文件
`get_discovered_urls`	获取已发现页面列表

校验与额度

工具	作用
`validate_llms_txt`	校验任意 llms.txt 内容 —— 返回 0–100 质量分、错误与建议（无需登录）
`get_credit_balance`	查看额度余额与近期交易

两分钟接入

你只需要在 app.llmgenerator.com/settings/api-keys 获取 API 密钥。

Claude Desktop

在 Linux/Windows 打开 ~/.config/claude/claude_desktop_config.json，或在 macOS 打开 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json，加入：

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

重启 Claude Desktop 即可。

Claude Code（CLI）

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

Cursor / Windsurf

在 MCP 设置中加入相同 URL（https://mcp.llmgenerator.com/mcp）与 Authorization 请求头。具体界面因版本而异，数值一致。

典型的智能体流程

连接后，AI 会自主跑完全流程。当你说 「给 acmecorp.com 生成 llms.txt」：

第 1 步 — 开始生成

智能体调用 generate_llms_txt 并带上 URL 与选项，立即得到 jobId —— 生成在后台进行。

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

第 2 步 — 等待完成

每隔几秒轮询 get_generation_status，直到任务完成并返回 siteId。

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

第 3 步 — 取回文件

直接拉取生成内容。

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

全程在同一对话中完成：无额外标签页、无复制粘贴、无上下文切换。

实际应用场景

新客户站点入驻 一次提示让 Claude 为客户域名生成 llms.txt、校验输出质量并汇总分数与问题 —— 无需打开浏览器即可得到结构化报告。

批量站点审计 用 list_sites 拉出历史站点，再让智能体逐一重新校验并标出低于阈值的条目。

CI 预发布检查 流水线中的智能体可在发布前调用 validate_llms_txt —— 校验不需要 API 密钥，集成零成本。

生成前先发现 在消耗额度前先用 discover_urls 了解站点结构；检查 URL 列表、过滤无关区块，再用精准的 maxUrls 生成。

幕后实现

MCP 服务器以无状态的 Cloudflare Worker 运行在 mcp.llmgenerator.com。API 密钥直接转发至 LLMGenerator 主 API，MCP 层不额外增加认证复杂度。限频由 Cloudflare 处理：每密钥每分钟 60 次请求，未认证请求每分钟 10 次。

技术栈：

Hono — 轻量 HTTP 路由
@modelcontextprotocol/sdk — MCP Streamable HTTP 传输
Zod — 各工具输入的运行时校验
Sentry — 生产环境错误追踪

OAuth 2.1（浏览器登录、无需复制 API 密钥）将在后续版本提供。

立即开始

在 app.llmgenerator.com/settings/api-keys 获取 API 密钥 —— 尚无账号可免费注册。
按上文配置把服务器加入 MCP 客户端。
新开对话，让 AI 为任意公开网站生成 llms.txt。

校验不消耗额度 —— validate_llms_txt 完全公开。若需生成文件，免费层含 50 起步额度；按所选模式每页约 1–2 点额度。

线上端点为 https://mcp.llmgenerator.com/mcp。连接一次，你的 AI 工作流将长期拥有完整的 llms.txt 生成链路。

有问题或反馈？联系我们 —— 我们会阅读每一封。