托管式 MCP 服务器,让 AI 智能体获取 YouTube 字幕、搜索视频、列出频道和播放列表,并免费追踪新上传。
cyberchitta/llm-context.py
一个 Python CLI 与 MCP 服务器,通过可复用的规则筛选代码文件,为编码智能体或聊天提供上下文。
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这是什么?
llm-context.py 用于把合适的源代码文件送入大模型的上下文中。你无需手动复制文件,也不必整库发送,而是用规则描述文件选择范围:一个带 YAML 头部、可选 Markdown 说明的文件,列出需要完整包含的文件和需要提取结构的辅助文件。工具会把匹配的代码打包成一份上下文,并附上标明包含与排除情况的文件清单。
规则可以组合,并按类别命名。切换代码审查、编写文档等任务时,只需更换规则,无需重新整理文件列表。计划修改的文件会完整包含,辅助代码则通过代码大纲功能精简为函数签名和定义。每份打包结果都带有时间戳,工具据此报告自生成以来缺失或发生变化的文件。
上下文可通过三种方式使用:输出到标准输出,用管道交给 claude -p 等子智能体;复制到剪贴板,粘贴进任意聊天;或通过 Model Context Protocol 提供服务,让模型自行请求所需文件。在项目中运行 lc-init 会安装一个技能,指导编码智能体编写并验证这些规则。
核心功能
- 01通过可组合的 YAML 规则选择文件,可按任务切换。
- 02待修改文件完整包含,辅助文件以代码大纲形式呈现。
- 03预览规则的选择结果,并提示被使用但未包含的符号。
- 04支持输出到标准输出、剪贴板或 MCP 服务器。
- 05提供 MCP 工具,便于在会话中获取缺失或已变更的文件。
- 06通过 lc-init 安装智能体技能,协助编写和检查项目规则。
适用场景
- 为编码智能体提供针对某个功能或缺陷修复的聚焦上下文。
- 将整理好的代码通过管道交给命令行中运行的子智能体。
- 把限定范围的代码快照粘贴到聊天模型中进行审查。
- 为同一仓库维护代码审查、文档编写等不同任务的上下文规则。
快速上手
- 1
使用 uv 安装该工具
uv tool install "llm-context>=0.6.0" - 2
在项目根目录运行 lc-init 以安装技能
lc-init
使用前须知
- 完整文档位于供智能体读取的技能文件中,README 仅为入口页。
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常见问题
- llm-context.py 是什么?
- 一个 Python CLI 与 MCP 服务器,通过可复用的规则筛选代码文件,为编码智能体或聊天提供上下文。 llm-context.py 用于把合适的源代码文件送入大模型的上下文中。你无需手动复制文件,也不必整库发送,而是用规则描述文件选择范围:一个带 YAML 头部、可选 Markdown 说明的文件,列出需要完整包含的文件和需要提取结构的辅助文件。工具会把匹配的代码打包成一份上下文,并附上标明包含与排除情况的文件清单。
- llm-context.py 可以免费使用吗?用的什么许可证?
- llm-context.py 以 Apache-2.0 许可证开源。用于商业产品前,请先确认许可证条款。
- llm-context.py 还在维护吗?
- 活跃维护中。llm-context.py 最近一次提交是在 2026年10月19日。
- llm-context.py 适合用来做什么?
- 为编码智能体提供针对某个功能或缺陷修复的聚焦上下文。 将整理好的代码通过管道交给命令行中运行的子智能体。 把限定范围的代码快照粘贴到聊天模型中进行审查。 为同一仓库维护代码审查、文档编写等不同任务的上下文规则。
- llm-context.py 怎么安装和运行?
- 使用 uv 安装该工具: uv tool install "llm-context>=0.6.0" 在项目根目录运行 lc-init 以安装技能: lc-init
- 在哪里获取 llm-context.py?
- 源代码和安装说明在 GitHub 上:https://github.com/cyberchitta/llm-context.py
概要由 AI 根据项目 README 生成;GitHub 数据每日更新。
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