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对 llms.txt 文档索引执行 BM25 检索,并支持运行时添加搜索源。
复制安装指令,让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
请帮我安装 askskill 上的 "io.github.praveenc/llmstxt-doc-search" MCP 服务: 执行:claude mcp add 'io-github-praveenc-llmstxt-doc-search' -- npx -y @praveenc/llmstxt-doc-search
请在已接入的 llms.txt 文档索引中,用 BM25 搜索“tool calling”和“context window”相关内容,并按相关性返回结果。
返回与查询最相关的文档片段或条目列表。
把一个新的 llms.txt 文档索引添加为搜索源,然后搜索“authentication”相关内容。
成功接入新来源后,返回该来源中的相关检索结果。
在 Strands、Kiro 和 AWS 的文档索引中搜索“agent memory”,并汇总各来源的命中结果。
按来源整理的相关命中结果,便于比较不同文档中的内容。
开发者或研究人员需要在多个 llms.txt 文档索引中查找某个术语时,可以用它统一执行 BM25 检索。这样能更快找到相关说明,而不必逐个来源手动翻阅。
当现有索引不够用时,用户可以在运行时添加新的搜索源。这样适合不断扩展文档覆盖范围的检索场景。
它用于对 llms.txt 文档索引执行 BM25 检索。已知可用于 Strands、Kiro 和 AWS 等来源,并支持在运行时添加新的来源。
描述中明确提到 Strands、Kiro 和 AWS。除此之外,还支持在运行时添加更多来源。
给定素材没有提供安装或配置步骤。具体做法见源码仓库。
通过语义检索项目文档,帮助 AI 编码前快速定位相关说明文件。
帮助用户动态搜索、抓取并查询官方技术文档,快速获取准确开发参考信息。
提供 AI 工具与编程助手的版本化文档检索和语义搜索能力
让 AI 助手检索并问答 MDX 文档,提升开发文档的可发现性与使用效率
为 AI 提供 Markdown/MDX 文档库全文检索,快速定位所需说明与细节。
对存储在 Gemini FileSearchStores 的文档进行语义检索,并返回带来源引用的 AI 答案。