llm-context.py
by cyberchitta·★ 300·综合分 50
智能上下文管理工具,通过规则化定制,使LLM能够通过MCP或剪贴板获取项目相关文件。
developer-toolsai-llmproductivity
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1 个月前
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概述
LLM Context 是一个基于Python的工具,旨在解决将正确的上下文信息提供给LLM对话的挑战。它通过可组合的规则提供专注、任务特定的项目上下文,支持智能文件选择和过滤。该工具既适用于使用聊天界面的用户,也适用于具有CLI访问权限的AI代理,提供智能代码大纲、上下文验证和MCP集成等功能,使对话过程中能够无缝访问文件。
试试问 AI
装完之后,这里有 5 个你可以让 AI 做的事:
你:日常开发工作流,帮助开发者快速与LLM共享相关项目文件
你:AI代理为特定子任务创建聚焦的上下文
你:使用任务特定规则进行代码审查和文档生成
你:llm-context如何选择文件?
你:提供了哪些MCP工具?
什么时候选它
当您需要智能的任务特定代码上下文管理,同时兼顾人类友好命令和 AI 代理的 MCP 集成时,选择此工具。
什么时候不要选它
如果您需要读写文件访问权限(这是只读的)或偏好更简单的上下文共享而不使用基于规则的配置,请避免使用。
此 server 暴露的工具
从 README 抽取出 3 个工具lc_outlineslc_outlines(root_path, rule_name)Generate excerpted context from a specific rule in the project
lc_previewlc_preview(root_path, rule_name)Validate a rule's effectiveness by showing which files it would include
lc_missinglc_missing(root_path, param_type, data, timestamp)Fetch specific files or implementations on demand
可对比工具
npx-contextdevincigit-mcp
安装
# 作为工具安装
uv tool install "llm-context>=0.6.0"
# Claude Desktop的MCP集成
添加到Claude Desktop配置文件(~//Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json):
```jsonc
{
"mcpServers": {
"llm-context": {
"command": "uvx",
"args": ["--from", "llm-context", "lc-mcp"]
}
}
}初始化项目:
cd your-project
lc-initFAQ
- llm-context如何选择文件?
- 它使用YAML+Markdown规则来描述特定任务需要提供的上下文。规则可以根据模式包含/排除文件,定义内容提取策略,并组合多个规则组件。
- 提供了哪些MCP工具?
- lc_outlines - 从当前规则生成摘录上下文,lc_preview - 使用前验证规则有效性,lc_missing - 按需获取特定文件/实现。
llm-context.py 对比
最后更新于 · 由 README + GitHub 公开数据自动生成。