LLMs解读：网络新的LLM-Ready内容标准 第1张Source – 

MCP 采用客户服务器架构：

想象一下，如果您的人工智能工具可以无缝访问本地文件、数据库或远程服务，而无需为每个连接编写自定义代码。MCP 承诺正是如此–简化人工智能工具与各种数据源的集成方式。早期采用者已经在各种环境中尝试使用 MCP，从而简化了工作流程，减少了开发开销。

共同目标：LLMs.txt 和 MCP 的目标都是增强 LLMs 的能力，但它们是以互补的方式实现这一目标的。LLMs.txt 通过提供经过整理的精简网站文档视图来改进内容摄取，而 MCP 则通过使 LLM 能够执行现实世界中的任务来扩展他们的功能。从本质上讲，LLMs.txt 帮助法律硕士更好地 “阅读”，而 MCP 则帮助他们有效地 “行动”。

共同作用：这些创新是增强 LLM 能力的互补战略。LLMs.txt 可确保 LLM 拥有高质量、浓缩的基本内容快照，从而大大提高理解能力和响应质量。与此同时，MCP 允许 LLM 在静态内容和动态操作之间架起桥梁，从而提升 LLM 的能力，最终将 LLM 从单纯的内容分析仪转变为可执行任务的交互式系统。

六个月前发布的 LLMs.txt 已经在人工智能文档领域占据了重要的一席之地。LLMs.txt 为 LLMs 提供了一种经过精心策划的精简方法来摄取和理解复杂的网站文档，从而大大提高了人工智能响应的准确性和可靠性。它的简单性和令牌效率使其成为开发人员和内容创建者的宝贵工具。

与此同时，模型上下文协议（MCP）的出现标志着 LLM 功能的进一步发展。MCP 的动态标准化方法使 LLM 能够无缝访问外部数据源和服务并与之交互，将它们从被动的阅读器转变为主动的任务执行助手。LLMs.txt 和 MCP 共同体现了强大的协同效应：LLMs.txt 确保人工智能模型获得最佳上下文，而 MCP 则为它们提供了根据上下文采取行动的手段。

展望未来，人工智能驱动的文档和自动化的前景似乎越来越光明。随着最佳实践和工具的不断发展，开发人员可以期待集成度更高、更安全、更高效的系统，这些系统不仅能增强 LLM 的能力，还能重新定义我们与数字内容的交互方式。无论您是致力于创新的开发人员，还是旨在优化工作流程的企业主，抑或是渴望探索技术前沿的人工智能爱好者，现在都是深入研究这些标准并释放人工智能文档全部潜力的时候了。