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透過兩個標準的 AI 可存取介面取用 Extension.js 文件。這能讓你的編輯器與助理依據最新文件回答問題,而不是仰賴過時的訓練資料。
本頁是為了讓助理取得文件 — 回答「我該怎麼…」這類問題的當前內容。如果你想讓助理驅動工具(執行 dev session、串流日誌、檢視 DOM、觸發動作、重新載入),請參考另一個控制伺服器:Chrome DevTools MCP 與 Extension.js

託管的 MCP(Model Context Protocol)伺服器

文件網站在以下位址提供 Model Context Protocol 伺服器:
https://extensionjs.mintlify.app/mcp
把任何相容 MCP 的用戶端指向這個 URL,它就會獲得搜尋文件、抓取特定頁面,以及依據當前內容回答問題的工具。

一鍵安裝

每個頁面右上角都有一個情境選單,內含常見用戶端的安裝按鈕:ClaudeCursorVS CodeChatGPT。使用它們是最短路徑。

手動安裝

{
  "mcpServers": {
    "extensionjs": {
      "url": "https://extensionjs.mintlify.app/mcp"
    }
  }
}
安裝後,試著問你的助理像是 「我要怎麼在 Extension.js 中設定瀏覽器專屬的 manifest 欄位?」 助理會查閱 MCP 工具並引用文件頁面。

llms.txt

文件提供一個靜態且機器友善的索引: 當你想把文件直接餵給檢索 pipeline,或在自訂 agent 中做摘要時可以使用。Extension.js 會在每次文件部署時重新產生這些檔案。

每頁的 AI 動作

頁面層級的情境選單也提供:
  • 複製頁面: 把當前頁面複製為 Markdown,方便貼到聊天視窗
  • 以 Markdown 檢視: 在新分頁開啟原始 Markdown
  • 詢問 ChatGPT / Claude / Perplexity: 開啟對應助理,並把該頁預先載入為上下文

最佳實務

  • 當你希望助理跨多頁推理並保持答案最新時,優先使用 MCP 伺服器。
  • 用於離線工具、評估或自訂 RAG(檢索增強生成)pipeline 時,優先使用 llms-full.txt
  • 對於你正在閱讀那一頁的快速提問,使用每頁的動作。