> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://extension.js.org/llms.txt
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# 通过 MCP 与 llms.txt 实现 AI 访问

> 通过托管 MCP 服务器把 Extension.js 文档接入你的 AI 工具，或从 llms.txt 接入点获取结构化摘要。

通过两个标准的可供 AI 访问的接入面来访问 Extension.js 文档。这让你的编辑器和助手能根据当前文档回答问题，而不是依赖过时的训练数据。

<Note>
  本页讲的是把 **文档** 提供给助手 —— 让它能从当前内容回答"我该怎么做……"。
  如果你想让助手 **驱动工具链**（运行 dev 会话、流式查看日志、检查 DOM、触发
  action、重载），请查看独立的控制服务器：[Chrome DevTools MCP 与
  Extension.js](/docs/integrations/chrome-devtools-mcp)。
</Note>

## 托管 MCP（Model Context Protocol）服务器

文档站点在以下地址暴露了一个 [Model Context Protocol](https://modelcontextprotocol.io) 服务器：

```
https://extensionjs.mintlify.app/mcp
```

把任何兼容 MCP 的客户端指向这个 URL，它就获得了搜索文档、获取特定页面以及根据当前内容回答问题的工具。

### 一键安装

每个页面都有一个上下文菜单（在页面右上角），其中包含常用客户端的安装按钮：**Claude**、**Cursor**、**VS Code** 和 **ChatGPT**。走这条路最短。

### 手动安装

<CodeGroup>
  ```json Claude Desktop (claude_desktop_config.json) theme={null}
  {
    "mcpServers": {
      "extensionjs": {
        "url": "https://extensionjs.mintlify.app/mcp"
      }
    }
  }
  ```

  ```json Cursor (.cursor/mcp.json) theme={null}
  {
    "mcpServers": {
      "extensionjs": {
        "url": "https://extensionjs.mintlify.app/mcp"
      }
    }
  }
  ```

  ```jsonc VS Code (settings.json) theme={null}
  "mcp.servers": {
    "extensionjs": {
      "url": "https://extensionjs.mintlify.app/mcp"
    }
  }
  ```

  ```bash Claude Code theme={null}
  claude mcp add --transport http extensionjs https://extensionjs.mintlify.app/mcp
  ```
</CodeGroup>

安装之后，你可以问助手类似 *"How do I configure browser-specific manifest fields in Extension.js?"* 这样的问题。助手会调用 MCP 工具并引用文档页面。

## llms.txt

文档提供了一个静态的、对机器友好的索引：

* [`/llms.txt`](https://extensionjs.mintlify.app/llms.txt)：所有页面的简短索引
* [`/llms-full.txt`](https://extensionjs.mintlify.app/llms-full.txt)：用于摄入的全文打包

当你想把文档直接喂给一个检索流水线，或在自定义 agent 中对其进行摘要时使用这两个文件。Extension.js 会在每次文档发布时重新生成它们。

## 每页的 AI 操作

页面级的上下文菜单还提供：

* **复制页面：** 把当前页面以 Markdown 复制下来，方便粘进聊天
* **以 Markdown 查看：** 在新标签页中打开原始 Markdown 源
* **询问 ChatGPT / Claude / Perplexity：** 打开对应的助手，并预先把页面作为上下文

## 最佳实践

* 当你希望助手跨多个页面进行推理并保持答案最新时，优先选择 MCP 服务器。
* 离线工具、评测或自定义 RAG（检索增强生成）流水线，优先选择 `llms-full.txt`。
* 对你正在阅读的页面做一些临时性的提问时，使用每页的 AI 操作。