人工智能搜索引擎本地部署后端MCP 服务【免费下载链接】xerjXERJ is the new way for AI to search data. Its autoindex capability activates agents to know your data without the token waste of grep and sed. One command indexes code, docs, logs and PDFs for search, RAG, security audits and agent memory, using 40x fewer tokens than grep. Elasticsearch compatible, so existing clients just work.项目地址https://gitcode.com/GitHub_Trending/xe/xerj点击查看免费下载本篇技术研究以 XERJ 仓库 docs/research/llms-txt-2026-09/per-project/supabase.md 的剖析记录为核心逐层拆解 Supabase 面向 AI Agent 发布的文档资产——llms.txt、7 MB 的llms-full.txt、MCP 服务器、Agent Skills 与 Plugin——并对照 XERJ 自身在 landing/llms.txt、AGENTS.md 与 engine/crates/xerj-mcp/src/lib.rs 中的实现。读完你将掌握一个数据库平台如何用四通道给不同能力的 Agent 各指一条可用路径逐客户端一致的安装块长什么样以及触发式技能描述安装前安全警告自然语言验证提示等可迁移的文档模式。研究背景这是 46 个项目剖析中的一份这份剖析属于 XERJ 仓库 2026-09 发起的一项系统性研究——docs/research/llms-txt-2026-09/README.md 记录了完整方法四个发现 Agent 从目录、直接探测、安装提示模式、反馈回路四个角度收集素材随后每个项目由一个 Agent 抓取线上文件并**逐字verbatim**提取大小、章节顺序、安装措辞、面向 Agent 的文本、MCP 片段与反馈请求再与 XERJ 当天的文件40,064 字节 / 234 行对比。剖析日期为 2026-09-18研究方明确提示线上内容会变公开引用任何数字前请重新测量。Supabase 被归类为database platform。整份剖析的核心结论可以一句话概括Supabase 的llms.txt是一个毫无安装信息的自动生成文档索引真正的安装故事全部落在它链接出去的 AI Tools 指南与 MCP 页面里而那份 MCP 安装页是全研究中最完整的逐客户端安装范本之一。Supabase 的 llms.txt2.7 KB 的纯索引零安装信息剖析记录的核心事实如下URL 与状态supabase.com/llms.txtHTTP 200。规模2709 字节43 行。安装位置缺席——整个文件里没有任何安装命令。唯一一条与 Agent 相关的行是最后一行Supabase MCP server: Streamable HTTP MCP endpoint, OAuth-protected, for managing projects, database schema, and queries from MCP clients实际安装指引在链接出去的 AI Tools 指南和 MCP 页面。语气中性——一个纯自动生成的文档索引。对 Agent没有任何要求无祈使句、无you must、无贡献请求。全文件唯一的指示式句子是For the complete documentation in a single file, see Full Documentation。章节顺序# Supabase Docs一行指向 llms-full.txt→## Documentation20 个指南区 .md 链接 9 个按 SDK 划分的参考转储/llms/js.txt、/llms/dart.txt、/llms/swift.txt、/llms/kotlin.txt、/llms/python.txt、/llms/csharp.txt、/llms/server.txt、/llms/cli.txt、/llms/api.txt→## Pricing→## API and agent resourcesopenapi.json MCP endpoint。专门写给 Agent 的文本无MCP 片段无反馈/贡献请求无。剖析中唯一被认为最能驱动安装与首次使用的段落verbatim## API and agent resources - [Supabase Management API OpenAPI spec](https://supabase.com/openapi.json): OpenAPI 3.0 description of the Management API for managing organizations, projects, branches, and configuration - [Supabase MCP server](https://mcp.supabase.com/mcp): Streamable HTTP MCP endpoint, OAuth-protected, for managing projects, database schema, and queries from MCP clients对照 XERJ研究的跨项目统计显示46 个项目中有27 个的llms.txt完全没有安装命令大多是这种自动生成的文档索引——Supabase 是其中代表性的一例。而 XERJ 的 landing/llms.txt 在第 11 行就有安装命令curl -fsSL https://xerj.org/get | sh这是研究中反复确认的 XERJ 优势点。llms-full.txt7 MB 拼接文件安装故事被放在最前面URL 与状态supabase.com/llms-full.txtHTTP 200。规模7,022,257 字节约 7 MB / 178,984 行。与 llms.txt 的关系拼接而非策展。llms.txt是一个指向逐页 .md 渲染的链接索引每个 docs URL 追加.md即返回 Markdown如/docs/guides/ai-tools/mcp.mdllms-full.txt就是这些 .md 页面按 llms.txt 顺序拼接的产物前面再缀上pricing.md。交互式组件被剥离后留下空白缺口## Prompts一节正文为空MCP 页的选择平台/项目/客户端配置器和 Cursor 一键按钮在 Markdown 中消失因此没有任何cursor://深链幸存。9 份按 SDK 划分的参考转储是独立文件未内联。安装位置重要发现文件顺序为# Supabase→## Pricing第 3-260 行pricing.md 原文→## Documentation→# Supabase Guides→# AI Tools第 264 行→# AI Prompts309→# Agent Skills341首个安装命令在第 348 行npx skills add supabase/agent-skills→# Deploy MCP servers411→# Supabase MCP Server约第 800 行第 819 行是claude mcp add --scope project --transport http supabase https://mcp.supabase.com/mcp→# Supabase Plugin for AI Coding Agents第 1413 行npx plugins add supabase-community/supabase-plugin→# AI Vectors→ 其余约 1,356 个顶级指南页。也就是说Supabase 把 Agent 工具链的安装故事放在定价之后的第一批文档内容里位于 178,984 行中的前 ~1,500 行。这与研究对 XERJ 的建议方向一致——研究结论强调安装信息必须前置而 XERJ 自己的llms.txt也遵循安装命令在前 15 行的原则见 landing/llms.txt 的 Start here 章节。MCP 安装页逐客户端一致的命令 → 配置文件 → 认证 → 验证四步块剖析中最有价值的部分是对 MCP 安装页supabase.com/docs/guides/ai-tools/mcp.mdHTTP 20021 KB / 615 行的拆解。页面章节Remote MCP installation → 按客户端分块#### AI Agent CLIClaude Code、Codex、Grok、Gemini CLI、Factory、fx、OpenCode/omp、Kiro、Kimi、Warp……#### Web ClientsClaude.ai、ChatGPT connectors、Goose#### IDECursor 含 Cursor CLI、VS Code……→ Next steps认证 验证→ Available tools按功能分组→ Configuration optionsread_onlytrue、project_refid、featuresgroups→ Manual authentication含 CI environment→ Security risksPrompt injection、Recommendations→ On GitHub。每个客户端块都是同一形状一条 CLI 命令 → Alternatively, add this configuration to : 加 JSON/TOML/YAML 片段 → 一个认证步骤 → 一个验证步骤。页面开篇就是安全警告Caution: Connecting an LLM to your Supabase projects carries security risks. Read our security best practices before running the MCP server. 验证步骤是自然语言提示To verify the client has access to the MCP server tools, try asking it to query your project or database using natural language. For example: What tables are there in the database? Use MCP tools. 页面还写明Your MCP client will automatically prompt you to log in to Supabase during setup.——无反馈/贡献请求。剖析中保存的 Claude Code 块原文**Claude Code** Add the MCP server to your project config using the command line: bash claude mcp add --scope project --transport http supabase https://mcp.supabase.com/mcpAlternatively, add this configuration to.mcp.json:{ mcpServers: { supabase: { type: http, url: https://mcp.supabase.com/mcp } } }After configuring the MCP server, you need to authenticate. In a regular terminal (not the IDE extension) run:claude /mcpSelect the supabase server, then Authenticate to begin the authentication flow.这套同构安装块正是研究结论里 XERJ 缺失的部分研究在 [docs/research/llms-txt-2026-09/README.md](https://link.gitcode.com/i/9f6a8400ee6d39f0ef6926536593022e) 的 M4 中指出 XERJ 当时的 llms.txt 没有任何 claude mcp add、mcpServers 或客户端配置 JSON且 46 个项目中有 21 个把片段直接印在 llms.txt 里36 个项目在某个 Agent 面向文件中记录了 claude mcp add 行。而 XERJ 仓库的 MCP 服务端其实早已实现——[engine/crates/xerj-mcp/src/lib.rs](https://link.gitcode.com/i/1f5f46c6157ee44556da81fc8d4648c3) 是随主二进制内置的 stdio MCP 服务器逐客户端注册的完整方案已经写在 [docs/research/llms-txt-2026-09/proposals/proposed-llms-install.md](https://link.gitcode.com/i/dd5b9deda40c9b6a85da8ca983293065) 的Register the MCP server表中Claude Code 用 claude mcp add --scope user xerj -e XERJ_URL… -e XERJ_AUTH… -- $(command -v xerj) mcp并特别标注了各客户端的根键差异VS Code 用 servers、OpenCode 用 mcp、Codex 的 TOML 键是 mcp_servers 而非 mcpServers。 ## AI Tools hub四通道能力分流的分类法 AI Tools hub 页面llms-full 第 264 行supabase.com/docs/guides/ai-tools.mdHTTP 200是剖析认为 Supabase 做得最好的单一设计。它用一个四通道分类法把每种 Agent 人格都路由到一条可用路径 - **MCP**Agent 与真实 Supabase 项目之间的实时连接。连接后 Agent 可调用工具查询数据、运行迁移、部署 Edge Functions 等。 - **Agent Skills**便携、按需加载的指令Agent 需要 Supabase 或 Postgres 专属程序性知识时才加载。**不需要实时连接**且跨 Agent 通用。 - **Plugin**把 MCP 服务器与 Agent Skills 捆绑成一次安装面向特定 Agent。 - **Prompts**静态提示文件复制进项目供不支持 MCP、插件或 Skills 的 Agent 使用。 页面原文verbatim text Supabase provides everything you need to connect an AI coding agent to your project: a live connection to your database and platform (MCP), portable instructions your agent can reuse (Agent Skills), a one-step bundle of both (Plugin), and copy-paste prompts for tools that dont support any of the above. ## Key concepts - **MCP (Model Context Protocol)**: a live connection between your agent and your actual Supabase project. Once connected, your agent can call tools to query data, run migrations, deploy Edge Functions, and more. - **Agent Skills**: portable, on-demand instructions your agent loads when it needs Supabase- or Postgres-specific procedural knowledge. Skills dont require a live connection, and work across different agents. - **Plugin**: a single install that bundles the MCP server and Agent Skills together for a specific agent. - **Prompts**: static prompt files you copy into your project for agents that dont support MCP, plugins, or skills natively.Pick your agent 列出了约 20 个 Agent各自链到 MCP 或 plugins 页页面还链接了开源的 Supabase Evals 基准See how these tools perform on real Supabase tasks in Supabase Evals, our open-source benchmark for AI coding agents。研究的对照结论很直接这四通道里无 shell 的 Agent 永远有一条文档化路径正是 XERJ 当时的短板——研究 README 的 M3 指出 XERJ 的llms.txt从第一行就假设有 shell而 2026-08 的 22 次首跑 Agent 研究已显示无 shell 人格在每一档模型上都失败。XERJ 的对应物是 AGENTS.md 中MCP 内置于同一二进制的通道xerj mcp通过XERJ_URL/XERJ_AUTH代理到运行中的节点与POST /_search的纯 HTTP 通道以及研究在 proposals/report.md 中提议的shell 通道 / MCP-only 通道 / HTTP-only 通道 / 无工具通道四车道映射。Agent Skills把技能描述写成触发规格Agent Skills 页面llms-full 第 341 行supabase.com/docs/guides/ai-tools/ai-skills.mdHTTP 200显示Supabase 的技能经由 vercel-labs 的skillsCLI 安装安装npx skills add supabase/agent-skills按需安装单个技能npx skills add supabase/agent-skills --skill SKILL_NAME。更新npx skills update发现npx skills find QUERY。作用域说明Skills are installed at project scope by default, placing them in your repository so contributors and cloud agents all share the same setup. Pass--globalto install across all your projects instead.剖析认为最有借鉴意义的是每个技能描述都写成触发规格trigger spec告诉 Agent 何时加载而非只罗列存在什么Use when doing ANY task involving Supabase. Triggers: …、Load this skill BEFORE writing or changing anything that lives in a Postgres database…。示例verbatim### supabase-postgres-best-practices Postgres best practices maintained by Supabase, for Postgres running anywhere. Load this skill BEFORE writing or changing anything that lives in a Postgres database: creating or altering tables and columns (including choosing column types), schema design, migrations and declarative schema files, RLS policies and the tests that verify them, indexes, triggers, database functions, queues and scheduled jobs (pg_cron, pgmq), vector/semantic search (pgvector), and restoring dumps (pg_restore) or importing data. Also load it when diagnosing slow queries, high CPU, timeouts, EXPLAIN plans, connection exhaustion, locking, bloat, or rows visible to the wrong user or tenant. This is not just a performance guide — schema, migration, security, and SQL authoring tasks need these rules too, even for a one-column change or a single query. sh npx skills add supabase/agent-skills --skill supabase-postgres-best-practices研究的采纳建议是把同样的WHEN 触发式描述搬到 XERJ 的工具描述上例如 xerj init 的 10 行技能和 xerj_search 的 MCP 工具描述都应写明何时调用Use BEFORE writing any non-trivial code…。XERJ 现有的 MCP 工具描述确实已带有部分同类语义——[landing/docs/agents/schemas/mcp-tools.json](https://link.gitcode.com/i/3e3707d2af8b65c77418529e4558e5ab) 中 xerj_search 的描述写明Pass query as a PLAIN STRING for the definition-first code search (ranks the file that defines a symbol above files that merely mention it — the right default for code)以及 [engine/crates/xerj-mcp/src/lib.rs](https://link.gitcode.com/i/1f5f46c6157ee44556da81fc8d4648c3) 中每个工具描述都带诚实注记如 unfiltered kNN 的 HNSW 近似性质、rerank 会把文档文本发给第三方等。 ## Plugin一条命令装进所有 Agent Plugin 页面llms-full 第 1413 行supabase.com/docs/guides/ai-tools/plugins.mdHTTP 200提供一键安装 text ## Quick installation bash npx plugins add supabase-community/supabase-pluginThepluginspackage auto-detects your installed AI coding agents and installs the Supabase plugin to all of them with one command. Use--yesto skip the confirmation prompt.plugins 包自动探测已安装的 AI 编码 Agent 并把 Supabase 插件装进全部。研究记录这是一键全 Agent 安装模式的代表XERJ 的对等物是 xerj init写给 Claude Code/Cursor见 [landing/llms.txt](https://link.gitcode.com/i/80ec50c47c849b636fa01860fd4e4947) 的 Start here 第 3 步研究的采纳建议是文档化它检测哪些 Agent、加 --yes并把技能发布到 skills 注册表让无法运行二进制的 Agent 也能 npx skills add xerj-org/agent-skills。 ## 仓库层面的配套文件AGENTS.md、CLAUDE.md 与 supabase-mcp README - **AGENTS.mdmonorepo**raw.githubusercontent.com/supabase/supabase/master/AGENTS.mdHTTP 2006,604 字节 / 75 行。含结构表、常用命令、CI 门槛、约定以及一个 .agents/skills/ 技能索引——agents must load before working。值得注意的一条是Public surfaces规则Agent 不得把某些内容写进世界可读的 PR 文本。页面原文The skills in .agents/skills/ are the source of truth for conventions — load the relevant ones before working, dont guess。它面向的是**贡献者 Agent**不是产品安装。 - **CLAUDE.mdmonorepo**11 字节的指针文件让 Claude Code 去读 AGENTS.md。全文就是 AGENTS.md。 - **supabase-mcp README**raw.githubusercontent.com/supabase-community/supabase-mcp/main/README.mdHTTP 2008,088 字节 / 165 行。安装是两步1. Follow our security best practices → 2. Configure your MCP client配一个通用 JSON 片段和针对未列出客户端的兜底规则还记录了 AI-SDK 的类型化工具 schemacreateToolSchemas()与 MCP 处理器的自托管。贡献请求只有一句指向 CONTRIBUTING 的指引无现场报告/反馈请求。 supabase-mcp README 里的通用配置verbatim text Most MCP clients require the following information: json { mcpServers: { supabase: { type: http, url: https://mcp.supabase.com/mcp } } }If you dont see your MCP client listed in our documentation, check your clients MCP documentation and copy the above MCP information into their expected format (json, yaml, etc).未列出的客户端用兜底规则这句话正是研究建议 XERJ 在 llms.txt 里照抄的句子。对比之下XERJ 的 MCP 故事在源码里更完整[engine/crates/xerj-mcp/src/lib.rs](https://link.gitcode.com/i/1f5f46c6157ee44556da81fc8d4648c3) 的文档注释记录了 XERJ_URL默认 http://localhost:9200与 XERJ_AUTH发送为 Authorization: ApiKey token两个环境变量、对 loopback 节点自动回退读取 data_dir/admin.key 的认证发现逻辑#961 修复了默认节点下每个工具调用都 401 的问题以及 max_tokens 预算#1058——响应文本绝不超过预算。已发布的 schema 由 [scripts/mcp-schema-check.sh](https://link.gitcode.com/i/9f64763d9be692b0fff740925fd854ff) 从真实 tools/list 生成并由 [engine/crates/xerj-mcp/tests/published_schema_drift.rs](https://link.gitcode.com/i/a720c388159cb4bd19e60782079e5c20) 钉死——该测试的文档注释承认schema 曾手写并漂移广告了 6 个工具而二进制实际提供 10 个现在添加、重命名或改写工具描述都必须先重新生成已发布 schema 才能过测试。 ## 404 清单什么不存在与存在即证据的教训 剖析还记录了一批返回 404 的探测路径这些负面证据与研究的方法论直接相关 - supabase.com/docs/llms.txt —— 不存在返回 docs 404 页。 - supabase.com/llms-install.md —— 不存在。 - supabase.com/SKILL.md —— 不存在技能在 github.com/supabase/agent-skills通过 npx skills add 安装。 - 仓库根 raw.githubusercontent.com/supabase/supabase/master/llms.txt —— 不存在。 研究 README 的 §8 提醒过一个探测陷阱GitBook、Fern、Mintlify 站点对不存在的 /AGENTS.md、/llms-install.md、/SKILL.md 会返回 HTTP 200 加一个Page Not Found的 Markdown 正文——**状态码不能证明文件存在要读正文**。这条教训同样适用于解读本文的 404 清单正面证据HTTP 200 逐字内容与负面证据404要分开看待。 ## Supabase 做得比 XERJ 好的地方逐条对照 剖析的他们哪里更好共 8 条核心如下 1. **按能力而非按产品做人格路由**AI Tools hub 的四通道MCP 需实时连接 / Skills 无需连接 / Plugin 捆绑 / Prompts 兜底保证无 shell 或仅 MCP 的 Agent 总有文档化路径。而 XERJ 的 llms.txt 前 4 步假设有 shell无 shell Agent 只被指向一个Agent quickstart链接。 2. **约 20 个客户端复用同一安装块形状**一条 CLI 命令 → Alternatively, add this configuration to file: 逐字配置片段 → 认证 → 验证。Agent 几秒内就能模式匹配出自己的客户端。而 XERJ 只文档化了 xerj initClaude Code/Cursor未内联 .mcp.json 片段。 3. **自然语言验证提示**try asking it to query your project or database using natural language. For example: What tables are there in the database? Use MCP tools.——首次使用被定义为一个 Agent 能执行的问题而不是一条命令。 4. **安装前的安全警告 可自作用域化旋钮**?read_onlytrue、?project_refid、?featuresdatabase,docs外加一条明确的无值守 Agent 规则The routine must stop and report a recommendation instead of running a write operation. 5. **技能描述写成触发规格**见上文 supabase-postgres-best-practicesAgent 知道何时加载。 6. **一条命令装进所有 Agent**npx plugins add supabase-community/supabase-plugin 自动探测已装 Agent。 7. **每个文档 URL 都有 .md 孪生**追加 .mdllms-full.txt 是这些页面的确定性拼接——没有一行手写、不会与文档漂移。 8. **零义务、零营销的程序化语气**。 ## XERJ 做得比 Supabase 好的地方逐条对照 剖析同样诚实记录了 XERJ 的 6 项优势 1. **安装信息在 llms.txt 里**Supabase 的 llms.txt 是纯自动索引Agent 只看它学不到任何安装命令、MCP 片段或首用提示XERJ 的安装命令在前 15 行[landing/llms.txt](https://link.gitcode.com/i/80ec50c47c849b636fa01860fd4e4947)。 2. **内联 Caveats 纠正已知 Agent 误读**lexical-vs-neural、PATH、data-dir 位置Supabase 的 llms.txt/llms-full 完全没有Agent 在这里会搞错什么的内容。研究 README 的 M8 进一步指出XERJ 的问题是这条纠正离触发它的位置太远——其他项目Expo、Weaviate、Anthropic把模型过时先验放在最前面。 3. **贡献/现场报告机制**xerj feedback --open-prCLA 豁免的一文件 PR与 AI 贡献协议Supabase 只回报一句See CONTRIBUTING。 4. **策展的、可单跳读完的索引**XERJ 的 llms.txt 40 KBAgent 一次上下文读完Supabase 的 llms-full 7 MB / 178,984 行单上下文不可读而它的 llms.txt 又太薄、无法据以行动。 5. **手动可验证安装路径、校验和行为与 PATH 后果**有文档Supabase 是托管服务除 MCP 配置外本地无需安装任何东西无对应物。 6. **llms.txt 陈述带出处provenance的实测数字**Supabase 的 llms.txt 没有任何数字评测在独立页面。 XERJ 的现场报告机制对应物可在仓库里直接看到[AGENTS.md](https://link.gitcode.com/i/8db94309626f8a10777f59993b13adfb) 的If you used XERJ, you owe it a field report一节与 user-feedback/16-agent-field-reports/ 目录。不过研究同时指出README M1/M2required与 ## Optional 标题自相矛盾、以及 PR 渠道对沙箱 Agent 不可达——这正是一份解剖文档该有的自省姿态。 ## 可采纳建议八条迁移到 XERJ 的具体做法 剖析最后给出 8 条可采纳建议逐条都可以在本仓库找到落地依据或落点 1. **在 llms.txt 加Pick your path四车道块**仿照 AI Tools hub 的 Key concepts映射为 XERJ 的 shell 通道curl | sh xerj autoindex、MCP-only 通道xerj mcp .mcp.json 片段、HTTP-only 通道POST /_search与无工具通道粘贴式提示——直接解决每一档模型都失败的无 shell 人格。 2. **内联 MCP 片段**采用 Supabase 的块形状一条 claude mcp add 命令 → 一个 .mcp.json → 一个验证步骤并加上未列出客户端的兜底句。逐客户端注册表含 VS Code servers / OpenCode mcp / Codex mcp_servers 键名差异已在 [docs/research/llms-txt-2026-09/proposals/proposed-llms-install.md](https://link.gitcode.com/i/dd5b9deda40c9b6a85da8ca983293065) 的Register the MCP server表中完整成型。 3. **把首次使用定义为自然语言提示**XERJ 版本Ask: Which indices exist and what fields do they have? Use xerj tools.——给 MCP-only 人格一个不需要 shell 的成功判据。 4. **技能/工具描述写成触发规格**例如 xerj init 的技能与 xerj_search 描述应写明何时调用Use BEFORE writing any non-trivial code…。已有雏形见 [landing/docs/agents/schemas/mcp-tools.json](https://link.gitcode.com/i/3e3707d2af8b65c77418529e4558e5ab) 与 [engine/crates/xerj-mcp/src/lib.rs](https://link.gitcode.com/i/1f5f46c6157ee44556da81fc8d4648c3) 的描述风格。 5. **把现场报告义务移出 ## Optional**并给它与 Supabase 认证同构的程序化形状编号步骤 → 命令 → 验证 → 兜底同时修复 Start here 中重复的 4. 编号。研究 README 的 M1/M6 记录了两处缺陷。 6. **采纳安装前安全警告与自作用域旋钮**XERJ 对应物是只读 MCP 模式 / 索引前缀作用域文档化在片段旁边。 7. **提供一键全 Agent 安装**文档化 xerj init 检测哪些 Agent、加 --yes并把技能发布到 skills 注册表。 8. **为每个文档页发布 .md 孪生并按序拼接生成 llms-full.txt**让 llms-full 永不与站点漂移同时保持 XERJ 的 llms.txt 策展Supabase 的 43 行索引是反例——它完全没有安装路径。研究 README 的 M9 记录了 XERJ 当时 /docs/install.md、/docs/quickstart.md 均 404 的问题以及至少 14 个项目在每个 .md 页顶部放三行索引横幅的通行做法。 ## 结语一份剖析文档如何自我验证 这份剖析的价值不仅在于它记录了 Supabase 的文档体系更在于它把对比锚定在 XERJ 自己的文件上并接受自身的修正——研究 README 明确声明40 KB 的 llms.txt 是异常值这一说法在测量后是错的实际排名 35/47llms-install.md 是顶级项目遵循的约定也被证据驳回。对读者而言最可复用的结论有三条**安装故事必须前置且逐客户端一致**命令 → 配置片段 → 认证 → 验证、**能力分流要按 Agent 的能力而非产品形态**MCP / Skills / Plugin / Prompts 四通道、**文档要与发布物绑定**.md 孪生 从真实 tools/list 生成 schema并由 [published_schema_drift.rs](https://link.gitcode.com/i/a720c388159cb4bd19e60782079e5c20) 这类测试钉死防止文档广告 6 个工具而二进制提供 10 个的漂移重演。这些模式可以原样迁移到任何面向 AI Agent 的开源项目上。赞分享人工智能搜索引擎本地部署后端MCP 服务【免费下载链接】xerjXERJ is the new way for AI to search data. Its autoindex capability activates agents to know your data without the token waste of grep and sed. One command indexes code, docs, logs and PDFs for search, RAG, security audits and agent memory, using 40x fewer tokens than grep. Elasticsearch compatible, so existing clients just work.项目地址https://gitcode.com/GitHub_Trending/xe/xerj点击查看免费下载相关推荐XERJ 的 llms.txt 研究笔记解剖 Meilisearch 的 Agent 文件体系以及它能教给 XERJ 的 7 个改进XERJ 的 llms.txt 研究笔记解剖 Meilisearch 的 Agent 文件体系以及它能教给 XERJ 的 7 个改进 本篇以 docs/re人工智能搜索引擎本地部署后端MCP 服务XERJ 的 llms.txt 研究项目解剖 Deno 的四层 agent 文档体系与 landing/llms.txt 改写清单XERJ 的 llms.txt 研究项目解剖 Deno 的四层 agent 文档体系与 landing/llms.txt 改写清单 本文基于 XERJ 仓库中人工智能搜索引擎本地部署后端MCP 服务XERJ 的 llms.txt 研究LanceDB 面向 Agent 的文档体系解剖与可借鉴的安装、MCP、反馈设计XERJ 的 llms.txt 研究LanceDB 面向 Agent 的文档体系解剖与可借鉴的安装、MCP、反馈设计 本文基于 XERJ 仓库中 docs/r人工智能搜索引擎本地部署后端MCP 服务上一篇终极指南免费解锁WeMod全部高级功能的完整解决方案下一篇WeMod Pro功能免费解锁3分钟掌握Wand-Enhancer的完整指南创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
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Elasticsearch compatible, so existing clients just work.项目地址https://gitcode.com/GitHub_Trending/xe/xerj点击查看免费下载本篇技术研究以 XERJ 仓库 docs/research/llms-txt-2026-09/per-project/supabase.md 的剖析记录为核心逐层拆解 Supabase 面向 AI Agent 发布的文档资产——llms.txt、7 MB 的llms-full.txt、MCP 服务器、Agent Skills 与 Plugin——并对照 XERJ 自身在 landing/llms.txt、AGENTS.md 与 engine/crates/xerj-mcp/src/lib.rs 中的实现。读完你将掌握一个数据库平台如何用四通道给不同能力的 Agent 各指一条可用路径逐客户端一致的安装块长什么样以及触发式技能描述安装前安全警告自然语言验证提示等可迁移的文档模式。研究背景这是 46 个项目剖析中的一份这份剖析属于 XERJ 仓库 2026-09 发起的一项系统性研究——docs/research/llms-txt-2026-09/README.md 记录了完整方法四个发现 Agent 从目录、直接探测、安装提示模式、反馈回路四个角度收集素材随后每个项目由一个 Agent 抓取线上文件并**逐字verbatim**提取大小、章节顺序、安装措辞、面向 Agent 的文本、MCP 片段与反馈请求再与 XERJ 当天的文件40,064 字节 / 234 行对比。剖析日期为 2026-09-18研究方明确提示线上内容会变公开引用任何数字前请重新测量。Supabase 被归类为database platform。整份剖析的核心结论可以一句话概括Supabase 的llms.txt是一个毫无安装信息的自动生成文档索引真正的安装故事全部落在它链接出去的 AI Tools 指南与 MCP 页面里而那份 MCP 安装页是全研究中最完整的逐客户端安装范本之一。Supabase 的 llms.txt2.7 KB 的纯索引零安装信息剖析记录的核心事实如下URL 与状态supabase.com/llms.txtHTTP 200。规模2709 字节43 行。安装位置缺席——整个文件里没有任何安装命令。唯一一条与 Agent 相关的行是最后一行Supabase MCP server: Streamable HTTP MCP endpoint, OAuth-protected, for managing projects, database schema, and queries from MCP clients实际安装指引在链接出去的 AI Tools 指南和 MCP 页面。语气中性——一个纯自动生成的文档索引。对 Agent没有任何要求无祈使句、无you must、无贡献请求。全文件唯一的指示式句子是For the complete documentation in a single file, see Full Documentation。章节顺序# Supabase Docs一行指向 llms-full.txt→## Documentation20 个指南区 .md 链接 9 个按 SDK 划分的参考转储/llms/js.txt、/llms/dart.txt、/llms/swift.txt、/llms/kotlin.txt、/llms/python.txt、/llms/csharp.txt、/llms/server.txt、/llms/cli.txt、/llms/api.txt→## Pricing→## API and agent resourcesopenapi.json MCP endpoint。专门写给 Agent 的文本无MCP 片段无反馈/贡献请求无。剖析中唯一被认为最能驱动安装与首次使用的段落verbatim## API and agent resources - [Supabase Management API OpenAPI spec](https://supabase.com/openapi.json): OpenAPI 3.0 description of the Management API for managing organizations, projects, branches, and configuration - [Supabase MCP server](https://mcp.supabase.com/mcp): Streamable HTTP MCP endpoint, OAuth-protected, for managing projects, database schema, and queries from MCP clients对照 XERJ研究的跨项目统计显示46 个项目中有27 个的llms.txt完全没有安装命令大多是这种自动生成的文档索引——Supabase 是其中代表性的一例。而 XERJ 的 landing/llms.txt 在第 11 行就有安装命令curl -fsSL https://xerj.org/get | sh这是研究中反复确认的 XERJ 优势点。llms-full.txt7 MB 拼接文件安装故事被放在最前面URL 与状态supabase.com/llms-full.txtHTTP 200。规模7,022,257 字节约 7 MB / 178,984 行。与 llms.txt 的关系拼接而非策展。llms.txt是一个指向逐页 .md 渲染的链接索引每个 docs URL 追加.md即返回 Markdown如/docs/guides/ai-tools/mcp.mdllms-full.txt就是这些 .md 页面按 llms.txt 顺序拼接的产物前面再缀上pricing.md。交互式组件被剥离后留下空白缺口## Prompts一节正文为空MCP 页的选择平台/项目/客户端配置器和 Cursor 一键按钮在 Markdown 中消失因此没有任何cursor://深链幸存。9 份按 SDK 划分的参考转储是独立文件未内联。安装位置重要发现文件顺序为# Supabase→## Pricing第 3-260 行pricing.md 原文→## Documentation→# Supabase Guides→# AI Tools第 264 行→# AI Prompts309→# Agent Skills341首个安装命令在第 348 行npx skills add supabase/agent-skills→# Deploy MCP servers411→# Supabase MCP Server约第 800 行第 819 行是claude mcp add --scope project --transport http supabase https://mcp.supabase.com/mcp→# Supabase Plugin for AI Coding Agents第 1413 行npx plugins add supabase-community/supabase-plugin→# AI Vectors→ 其余约 1,356 个顶级指南页。也就是说Supabase 把 Agent 工具链的安装故事放在定价之后的第一批文档内容里位于 178,984 行中的前 ~1,500 行。这与研究对 XERJ 的建议方向一致——研究结论强调安装信息必须前置而 XERJ 自己的llms.txt也遵循安装命令在前 15 行的原则见 landing/llms.txt 的 Start here 章节。MCP 安装页逐客户端一致的命令 → 配置文件 → 认证 → 验证四步块剖析中最有价值的部分是对 MCP 安装页supabase.com/docs/guides/ai-tools/mcp.mdHTTP 20021 KB / 615 行的拆解。页面章节Remote MCP installation → 按客户端分块#### AI Agent CLIClaude Code、Codex、Grok、Gemini CLI、Factory、fx、OpenCode/omp、Kiro、Kimi、Warp……#### Web ClientsClaude.ai、ChatGPT connectors、Goose#### IDECursor 含 Cursor CLI、VS Code……→ Next steps认证 验证→ Available tools按功能分组→ Configuration optionsread_onlytrue、project_refid、featuresgroups→ Manual authentication含 CI environment→ Security risksPrompt injection、Recommendations→ On GitHub。每个客户端块都是同一形状一条 CLI 命令 → Alternatively, add this configuration to : 加 JSON/TOML/YAML 片段 → 一个认证步骤 → 一个验证步骤。页面开篇就是安全警告Caution: Connecting an LLM to your Supabase projects carries security risks. Read our security best practices before running the MCP server. 验证步骤是自然语言提示To verify the client has access to the MCP server tools, try asking it to query your project or database using natural language. For example: What tables are there in the database? Use MCP tools. 页面还写明Your MCP client will automatically prompt you to log in to Supabase during setup.——无反馈/贡献请求。剖析中保存的 Claude Code 块原文**Claude Code** Add the MCP server to your project config using the command line: bash claude mcp add --scope project --transport http supabase https://mcp.supabase.com/mcpAlternatively, add this configuration to.mcp.json:{ mcpServers: { supabase: { type: http, url: https://mcp.supabase.com/mcp } } }After configuring the MCP server, you need to authenticate. In a regular terminal (not the IDE extension) run:claude /mcpSelect the supabase server, then Authenticate to begin the authentication flow.这套同构安装块正是研究结论里 XERJ 缺失的部分研究在 [docs/research/llms-txt-2026-09/README.md](https://link.gitcode.com/i/9f6a8400ee6d39f0ef6926536593022e) 的 M4 中指出 XERJ 当时的 llms.txt 没有任何 claude mcp add、mcpServers 或客户端配置 JSON且 46 个项目中有 21 个把片段直接印在 llms.txt 里36 个项目在某个 Agent 面向文件中记录了 claude mcp add 行。而 XERJ 仓库的 MCP 服务端其实早已实现——[engine/crates/xerj-mcp/src/lib.rs](https://link.gitcode.com/i/1f5f46c6157ee44556da81fc8d4648c3) 是随主二进制内置的 stdio MCP 服务器逐客户端注册的完整方案已经写在 [docs/research/llms-txt-2026-09/proposals/proposed-llms-install.md](https://link.gitcode.com/i/dd5b9deda40c9b6a85da8ca983293065) 的Register the MCP server表中Claude Code 用 claude mcp add --scope user xerj -e XERJ_URL… -e XERJ_AUTH… -- $(command -v xerj) mcp并特别标注了各客户端的根键差异VS Code 用 servers、OpenCode 用 mcp、Codex 的 TOML 键是 mcp_servers 而非 mcpServers。 ## AI Tools hub四通道能力分流的分类法 AI Tools hub 页面llms-full 第 264 行supabase.com/docs/guides/ai-tools.mdHTTP 200是剖析认为 Supabase 做得最好的单一设计。它用一个四通道分类法把每种 Agent 人格都路由到一条可用路径 - **MCP**Agent 与真实 Supabase 项目之间的实时连接。连接后 Agent 可调用工具查询数据、运行迁移、部署 Edge Functions 等。 - **Agent Skills**便携、按需加载的指令Agent 需要 Supabase 或 Postgres 专属程序性知识时才加载。**不需要实时连接**且跨 Agent 通用。 - **Plugin**把 MCP 服务器与 Agent Skills 捆绑成一次安装面向特定 Agent。 - **Prompts**静态提示文件复制进项目供不支持 MCP、插件或 Skills 的 Agent 使用。 页面原文verbatim text Supabase provides everything you need to connect an AI coding agent to your project: a live connection to your database and platform (MCP), portable instructions your agent can reuse (Agent Skills), a one-step bundle of both (Plugin), and copy-paste prompts for tools that dont support any of the above. ## Key concepts - **MCP (Model Context Protocol)**: a live connection between your agent and your actual Supabase project. Once connected, your agent can call tools to query data, run migrations, deploy Edge Functions, and more. - **Agent Skills**: portable, on-demand instructions your agent loads when it needs Supabase- or Postgres-specific procedural knowledge. Skills dont require a live connection, and work across different agents. - **Plugin**: a single install that bundles the MCP server and Agent Skills together for a specific agent. - **Prompts**: static prompt files you copy into your project for agents that dont support MCP, plugins, or skills natively.Pick your agent 列出了约 20 个 Agent各自链到 MCP 或 plugins 页页面还链接了开源的 Supabase Evals 基准See how these tools perform on real Supabase tasks in Supabase Evals, our open-source benchmark for AI coding agents。研究的对照结论很直接这四通道里无 shell 的 Agent 永远有一条文档化路径正是 XERJ 当时的短板——研究 README 的 M3 指出 XERJ 的llms.txt从第一行就假设有 shell而 2026-08 的 22 次首跑 Agent 研究已显示无 shell 人格在每一档模型上都失败。XERJ 的对应物是 AGENTS.md 中MCP 内置于同一二进制的通道xerj mcp通过XERJ_URL/XERJ_AUTH代理到运行中的节点与POST /_search的纯 HTTP 通道以及研究在 proposals/report.md 中提议的shell 通道 / MCP-only 通道 / HTTP-only 通道 / 无工具通道四车道映射。Agent Skills把技能描述写成触发规格Agent Skills 页面llms-full 第 341 行supabase.com/docs/guides/ai-tools/ai-skills.mdHTTP 200显示Supabase 的技能经由 vercel-labs 的skillsCLI 安装安装npx skills add supabase/agent-skills按需安装单个技能npx skills add supabase/agent-skills --skill SKILL_NAME。更新npx skills update发现npx skills find QUERY。作用域说明Skills are installed at project scope by default, placing them in your repository so contributors and cloud agents all share the same setup. Pass--globalto install across all your projects instead.剖析认为最有借鉴意义的是每个技能描述都写成触发规格trigger spec告诉 Agent 何时加载而非只罗列存在什么Use when doing ANY task involving Supabase. Triggers: …、Load this skill BEFORE writing or changing anything that lives in a Postgres database…。示例verbatim### supabase-postgres-best-practices Postgres best practices maintained by Supabase, for Postgres running anywhere. Load this skill BEFORE writing or changing anything that lives in a Postgres database: creating or altering tables and columns (including choosing column types), schema design, migrations and declarative schema files, RLS policies and the tests that verify them, indexes, triggers, database functions, queues and scheduled jobs (pg_cron, pgmq), vector/semantic search (pgvector), and restoring dumps (pg_restore) or importing data. Also load it when diagnosing slow queries, high CPU, timeouts, EXPLAIN plans, connection exhaustion, locking, bloat, or rows visible to the wrong user or tenant. This is not just a performance guide — schema, migration, security, and SQL authoring tasks need these rules too, even for a one-column change or a single query. sh npx skills add supabase/agent-skills --skill supabase-postgres-best-practices研究的采纳建议是把同样的WHEN 触发式描述搬到 XERJ 的工具描述上例如 xerj init 的 10 行技能和 xerj_search 的 MCP 工具描述都应写明何时调用Use BEFORE writing any non-trivial code…。XERJ 现有的 MCP 工具描述确实已带有部分同类语义——[landing/docs/agents/schemas/mcp-tools.json](https://link.gitcode.com/i/3e3707d2af8b65c77418529e4558e5ab) 中 xerj_search 的描述写明Pass query as a PLAIN STRING for the definition-first code search (ranks the file that defines a symbol above files that merely mention it — the right default for code)以及 [engine/crates/xerj-mcp/src/lib.rs](https://link.gitcode.com/i/1f5f46c6157ee44556da81fc8d4648c3) 中每个工具描述都带诚实注记如 unfiltered kNN 的 HNSW 近似性质、rerank 会把文档文本发给第三方等。 ## Plugin一条命令装进所有 Agent Plugin 页面llms-full 第 1413 行supabase.com/docs/guides/ai-tools/plugins.mdHTTP 200提供一键安装 text ## Quick installation bash npx plugins add supabase-community/supabase-pluginThepluginspackage auto-detects your installed AI coding agents and installs the Supabase plugin to all of them with one command. Use--yesto skip the confirmation prompt.plugins 包自动探测已安装的 AI 编码 Agent 并把 Supabase 插件装进全部。研究记录这是一键全 Agent 安装模式的代表XERJ 的对等物是 xerj init写给 Claude Code/Cursor见 [landing/llms.txt](https://link.gitcode.com/i/80ec50c47c849b636fa01860fd4e4947) 的 Start here 第 3 步研究的采纳建议是文档化它检测哪些 Agent、加 --yes并把技能发布到 skills 注册表让无法运行二进制的 Agent 也能 npx skills add xerj-org/agent-skills。 ## 仓库层面的配套文件AGENTS.md、CLAUDE.md 与 supabase-mcp README - **AGENTS.mdmonorepo**raw.githubusercontent.com/supabase/supabase/master/AGENTS.mdHTTP 2006,604 字节 / 75 行。含结构表、常用命令、CI 门槛、约定以及一个 .agents/skills/ 技能索引——agents must load before working。值得注意的一条是Public surfaces规则Agent 不得把某些内容写进世界可读的 PR 文本。页面原文The skills in .agents/skills/ are the source of truth for conventions — load the relevant ones before working, dont guess。它面向的是**贡献者 Agent**不是产品安装。 - **CLAUDE.mdmonorepo**11 字节的指针文件让 Claude Code 去读 AGENTS.md。全文就是 AGENTS.md。 - **supabase-mcp README**raw.githubusercontent.com/supabase-community/supabase-mcp/main/README.mdHTTP 2008,088 字节 / 165 行。安装是两步1. Follow our security best practices → 2. Configure your MCP client配一个通用 JSON 片段和针对未列出客户端的兜底规则还记录了 AI-SDK 的类型化工具 schemacreateToolSchemas()与 MCP 处理器的自托管。贡献请求只有一句指向 CONTRIBUTING 的指引无现场报告/反馈请求。 supabase-mcp README 里的通用配置verbatim text Most MCP clients require the following information: json { mcpServers: { supabase: { type: http, url: https://mcp.supabase.com/mcp } } }If you dont see your MCP client listed in our documentation, check your clients MCP documentation and copy the above MCP information into their expected format (json, yaml, etc).未列出的客户端用兜底规则这句话正是研究建议 XERJ 在 llms.txt 里照抄的句子。对比之下XERJ 的 MCP 故事在源码里更完整[engine/crates/xerj-mcp/src/lib.rs](https://link.gitcode.com/i/1f5f46c6157ee44556da81fc8d4648c3) 的文档注释记录了 XERJ_URL默认 http://localhost:9200与 XERJ_AUTH发送为 Authorization: ApiKey token两个环境变量、对 loopback 节点自动回退读取 data_dir/admin.key 的认证发现逻辑#961 修复了默认节点下每个工具调用都 401 的问题以及 max_tokens 预算#1058——响应文本绝不超过预算。已发布的 schema 由 [scripts/mcp-schema-check.sh](https://link.gitcode.com/i/9f64763d9be692b0fff740925fd854ff) 从真实 tools/list 生成并由 [engine/crates/xerj-mcp/tests/published_schema_drift.rs](https://link.gitcode.com/i/a720c388159cb4bd19e60782079e5c20) 钉死——该测试的文档注释承认schema 曾手写并漂移广告了 6 个工具而二进制实际提供 10 个现在添加、重命名或改写工具描述都必须先重新生成已发布 schema 才能过测试。 ## 404 清单什么不存在与存在即证据的教训 剖析还记录了一批返回 404 的探测路径这些负面证据与研究的方法论直接相关 - supabase.com/docs/llms.txt —— 不存在返回 docs 404 页。 - supabase.com/llms-install.md —— 不存在。 - supabase.com/SKILL.md —— 不存在技能在 github.com/supabase/agent-skills通过 npx skills add 安装。 - 仓库根 raw.githubusercontent.com/supabase/supabase/master/llms.txt —— 不存在。 研究 README 的 §8 提醒过一个探测陷阱GitBook、Fern、Mintlify 站点对不存在的 /AGENTS.md、/llms-install.md、/SKILL.md 会返回 HTTP 200 加一个Page Not Found的 Markdown 正文——**状态码不能证明文件存在要读正文**。这条教训同样适用于解读本文的 404 清单正面证据HTTP 200 逐字内容与负面证据404要分开看待。 ## Supabase 做得比 XERJ 好的地方逐条对照 剖析的他们哪里更好共 8 条核心如下 1. **按能力而非按产品做人格路由**AI Tools hub 的四通道MCP 需实时连接 / Skills 无需连接 / Plugin 捆绑 / Prompts 兜底保证无 shell 或仅 MCP 的 Agent 总有文档化路径。而 XERJ 的 llms.txt 前 4 步假设有 shell无 shell Agent 只被指向一个Agent quickstart链接。 2. **约 20 个客户端复用同一安装块形状**一条 CLI 命令 → Alternatively, add this configuration to file: 逐字配置片段 → 认证 → 验证。Agent 几秒内就能模式匹配出自己的客户端。而 XERJ 只文档化了 xerj initClaude Code/Cursor未内联 .mcp.json 片段。 3. **自然语言验证提示**try asking it to query your project or database using natural language. For example: What tables are there in the database? Use MCP tools.——首次使用被定义为一个 Agent 能执行的问题而不是一条命令。 4. **安装前的安全警告 可自作用域化旋钮**?read_onlytrue、?project_refid、?featuresdatabase,docs外加一条明确的无值守 Agent 规则The routine must stop and report a recommendation instead of running a write operation. 5. **技能描述写成触发规格**见上文 supabase-postgres-best-practicesAgent 知道何时加载。 6. **一条命令装进所有 Agent**npx plugins add supabase-community/supabase-plugin 自动探测已装 Agent。 7. **每个文档 URL 都有 .md 孪生**追加 .mdllms-full.txt 是这些页面的确定性拼接——没有一行手写、不会与文档漂移。 8. **零义务、零营销的程序化语气**。 ## XERJ 做得比 Supabase 好的地方逐条对照 剖析同样诚实记录了 XERJ 的 6 项优势 1. **安装信息在 llms.txt 里**Supabase 的 llms.txt 是纯自动索引Agent 只看它学不到任何安装命令、MCP 片段或首用提示XERJ 的安装命令在前 15 行[landing/llms.txt](https://link.gitcode.com/i/80ec50c47c849b636fa01860fd4e4947)。 2. **内联 Caveats 纠正已知 Agent 误读**lexical-vs-neural、PATH、data-dir 位置Supabase 的 llms.txt/llms-full 完全没有Agent 在这里会搞错什么的内容。研究 README 的 M8 进一步指出XERJ 的问题是这条纠正离触发它的位置太远——其他项目Expo、Weaviate、Anthropic把模型过时先验放在最前面。 3. **贡献/现场报告机制**xerj feedback --open-prCLA 豁免的一文件 PR与 AI 贡献协议Supabase 只回报一句See CONTRIBUTING。 4. **策展的、可单跳读完的索引**XERJ 的 llms.txt 40 KBAgent 一次上下文读完Supabase 的 llms-full 7 MB / 178,984 行单上下文不可读而它的 llms.txt 又太薄、无法据以行动。 5. **手动可验证安装路径、校验和行为与 PATH 后果**有文档Supabase 是托管服务除 MCP 配置外本地无需安装任何东西无对应物。 6. **llms.txt 陈述带出处provenance的实测数字**Supabase 的 llms.txt 没有任何数字评测在独立页面。 XERJ 的现场报告机制对应物可在仓库里直接看到[AGENTS.md](https://link.gitcode.com/i/8db94309626f8a10777f59993b13adfb) 的If you used XERJ, you owe it a field report一节与 user-feedback/16-agent-field-reports/ 目录。不过研究同时指出README M1/M2required与 ## Optional 标题自相矛盾、以及 PR 渠道对沙箱 Agent 不可达——这正是一份解剖文档该有的自省姿态。 ## 可采纳建议八条迁移到 XERJ 的具体做法 剖析最后给出 8 条可采纳建议逐条都可以在本仓库找到落地依据或落点 1. **在 llms.txt 加Pick your path四车道块**仿照 AI Tools hub 的 Key concepts映射为 XERJ 的 shell 通道curl | sh xerj autoindex、MCP-only 通道xerj mcp .mcp.json 片段、HTTP-only 通道POST /_search与无工具通道粘贴式提示——直接解决每一档模型都失败的无 shell 人格。 2. **内联 MCP 片段**采用 Supabase 的块形状一条 claude mcp add 命令 → 一个 .mcp.json → 一个验证步骤并加上未列出客户端的兜底句。逐客户端注册表含 VS Code servers / OpenCode mcp / Codex mcp_servers 键名差异已在 [docs/research/llms-txt-2026-09/proposals/proposed-llms-install.md](https://link.gitcode.com/i/dd5b9deda40c9b6a85da8ca983293065) 的Register the MCP server表中完整成型。 3. **把首次使用定义为自然语言提示**XERJ 版本Ask: Which indices exist and what fields do they have? Use xerj tools.——给 MCP-only 人格一个不需要 shell 的成功判据。 4. **技能/工具描述写成触发规格**例如 xerj init 的技能与 xerj_search 描述应写明何时调用Use BEFORE writing any non-trivial code…。已有雏形见 [landing/docs/agents/schemas/mcp-tools.json](https://link.gitcode.com/i/3e3707d2af8b65c77418529e4558e5ab) 与 [engine/crates/xerj-mcp/src/lib.rs](https://link.gitcode.com/i/1f5f46c6157ee44556da81fc8d4648c3) 的描述风格。 5. **把现场报告义务移出 ## Optional**并给它与 Supabase 认证同构的程序化形状编号步骤 → 命令 → 验证 → 兜底同时修复 Start here 中重复的 4. 编号。研究 README 的 M1/M6 记录了两处缺陷。 6. **采纳安装前安全警告与自作用域旋钮**XERJ 对应物是只读 MCP 模式 / 索引前缀作用域文档化在片段旁边。 7. **提供一键全 Agent 安装**文档化 xerj init 检测哪些 Agent、加 --yes并把技能发布到 skills 注册表。 8. **为每个文档页发布 .md 孪生并按序拼接生成 llms-full.txt**让 llms-full 永不与站点漂移同时保持 XERJ 的 llms.txt 策展Supabase 的 43 行索引是反例——它完全没有安装路径。研究 README 的 M9 记录了 XERJ 当时 /docs/install.md、/docs/quickstart.md 均 404 的问题以及至少 14 个项目在每个 .md 页顶部放三行索引横幅的通行做法。 ## 结语一份剖析文档如何自我验证 这份剖析的价值不仅在于它记录了 Supabase 的文档体系更在于它把对比锚定在 XERJ 自己的文件上并接受自身的修正——研究 README 明确声明40 KB 的 llms.txt 是异常值这一说法在测量后是错的实际排名 35/47llms-install.md 是顶级项目遵循的约定也被证据驳回。对读者而言最可复用的结论有三条**安装故事必须前置且逐客户端一致**命令 → 配置片段 → 认证 → 验证、**能力分流要按 Agent 的能力而非产品形态**MCP / Skills / Plugin / Prompts 四通道、**文档要与发布物绑定**.md 孪生 从真实 tools/list 生成 schema并由 [published_schema_drift.rs](https://link.gitcode.com/i/a720c388159cb4bd19e60782079e5c20) 这类测试钉死防止文档广告 6 个工具而二进制提供 10 个的漂移重演。这些模式可以原样迁移到任何面向 AI Agent 的开源项目上。赞分享人工智能搜索引擎本地部署后端MCP 服务【免费下载链接】xerjXERJ is the new way for AI to search data. 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平方复杂度无法被常规优化消除｜TaoToken 统一 Key 通道实测)
