> ## Documentation Index
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# 透過 MCP 與 llms.txt 提供 AI 存取

> 透過託管的 MCP 伺服器將 Extension.js 文件連接到你的 AI 工具,或從 llms.txt 端點取得結構化摘要。

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。

<Note>
  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](/docs/integrations/chrome-devtools-mcp)。
</Note>

## 託管的 MCP(Model Context Protocol)伺服器

文件網站在以下位址提供 [Model Context Protocol](https://modelcontextprotocol.io) 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:**Claude**、**Cursor**、**VS Code** 與 **ChatGPT**。使用它們是最短路徑。

### 手動安裝

<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:

* [`/llms.txt`](https://extensionjs.mintlify.app/llms.txt):所有頁面的簡短索引
* [`/llms-full.txt`](https://extensionjs.mintlify.app/llms-full.txt):用於擷取的完整內容彙整

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。