extract-llms-docs：AI智能体文档提取工具

extract-llms-docs是一款用于从任何网站提取AI智能体和LLM文档的开源工具，支持MCP服务器、REST API和批量处理，可输出Markdown、HTML和PDF等多种格式，简化自动化工作流程，解决开发者手动提取文档的痛点。

在AI智能体和大语言模型（LLM）快速发展的今天，开发者经常需要从各种网站获取技术文档、安装指南和API参考。然而，手动复制粘贴或编写自定义爬虫既耗时又容易出错。extract-llms-docs应运而生，专门解决这一痛点，提供一站式的文档提取解决方案。

1. MCP服务器支持

该项目提供MCP（Model Context Protocol）服务器功能，允许用户通过标准化的协议与应用程序交互，管理文档提取任务，无缝集成到现有AI工作流。

2. REST API接口

暴露REST API支持程序化访问，可触发任务、查询状态、下载结果，实现完全自动化。

3. 批量处理能力

支持批量处理多个站点和文件，一次性配置多个URL，自动顺序或并行处理。

4. 多格式导出

提取文档可保存为Markdown、HTML、PDF等格式，满足不同场景需求。

系统要求

• 操作系统：Windows10+、macOS10.13+或主流Linux
• 内存：至少4GB RAM
• 磁盘空间：最低100MB可用
• 网络：需互联网连接

安装过程

从项目Releases页面下载最新版本，解压后运行安装程序即可。

使用流程

1. 启动应用
2. 添加目标网站URL
3. 配置导出格式等选项
4. 点击提取按钮
5. 获取指定目录下的提取文件

extract-llms-docs在以下场景特别有价值：

• AI智能体开发：快速获取第三方AI服务文档，加速集成
• 技术文档归档：定期备份重要文档，防止链接失效
• 离线文档库构建：为团队构建可离线访问的文档库
• 文档格式转换：将网页文档转为适合版本控制或打印的格式

该项目基于TypeScript开发，与以下技术生态紧密相关：

• AI与LLM：Claude、Cursor等AI工具
• MCP生态：Model Context Protocol标准
• RAG应用：检索增强生成系统的文档准备
• 开发者工具：文档自动化、DevOps工作流

extract-llms-docs采用MIT许可证，允许自由使用、修改和分发。开发者可通过GitHub Issues提交bug报告、功能请求，或直接贡献代码。

extract-llms-docs是解决AI时代文档获取问题的实用开发者工具，通过多种功能为自动化文档工作流提供完整解决方案。建议需要频繁获取技术文档的开发者、AI工程师和技术写作者关注该项目，尝试使用或参与贡献。