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AI 与 LLM 集成
把 RankHub 文档喂给 ChatGPT / Claude / Cursor：llms.txt、llms-full.txt、逐页 Markdown 与页面上的「复制 Markdown / 在 AI 中打开」。
本页面向用 AI 辅助接 API 的开发者。文档站本身已经是 AI 友好的：既有给模型看的纯文本索引， 也有逐页 Markdown。不需要爬 HTML。
三个入口
| 入口 | 内容 | 适合 |
|---|---|---|
/llms.txt | 全部页面的标题 + 链接（精简索引） | 先让模型知道「有哪些页」 |
/llms-full.txt | 全部页面正文拼成的单个 Markdown 文件 | 一次性喂给长上下文模型 / 建知识库 |
/llms.mdx/docs/<路径>/content.md | 单页的 Markdown（与页面正文一致） | 只把相关页发给模型，省 token |
# 索引
curl -sS https://www.rankhub.cc/llms.txt
# 全量正文（较长，建议保存后作为附件）
curl -sS https://www.rankhub.cc/llms-full.txt -o rankhub-docs.md
# 单页：与页面 URL 一一对应
curl -sS https://www.rankhub.cc/llms.mdx/docs/developers/handbook/games/maimai/content.md路径规则：
/docs/<...slug>⇄/llms.mdx/docs/<...slug>/content.md。 例如本页是/llms.mdx/docs/developers/handbook/ai/content.md。
页面上的两个按钮
每篇文档标题下方有两个操作：
- 复制 Markdown：把当前页正文复制到剪贴板，直接粘进对话；
- Open：用当前页 URL 在 ChatGPT / Claude / Cursor 中打开提问（由浏览器/客户端处理）。
给模型的最小提示词
你是 RankHub Open API 的接入助手。请只依据我提供的文档回答，不要猜测字段。
文档：<粘贴 /llms.mdx/.../content.md 的内容，或上传 llms-full.txt>
问题：我要给 maimai 推成绩，最少要传哪些字段？评分值谁算？要点：
- 先给形状：
player/scores[]/native三个词在文档里含义固定，模型容易混淆，提示词里点明； - 限定游戏：
rating谁算、difficulty取值都随游戏变，让模型先说「哪个游戏」； - 让它引用：要求模型回答时带页面路径（例如
games/maimai#评分语义与量纲），方便你回查； - 别让它编 native 键：
native字段以各游戏页 /GET /v1/games/{game}/format为准。
MCP 服务器
文档站同时是一个 MCP 服务器：AI 客户端可以直接检索和读取文档，
不必先下载 llms-full.txt。
- 端点：
https://www.rankhub.cc/api/mcp（Streamable HTTP）； - 工具（来自
fumadocs-core/mcp）：
| 工具 | 输入 | 输出 |
|---|---|---|
list_pages | 无 | 全部页面索引（标题 + URL） |
get_page | url（如 /docs/developers/handbook/games/maimai） | 该页 Markdown |
search | query、可选 locale | 搜索命中（页面 + 片段） |
在支持 MCP 的客户端里加一条配置即可（Claude Desktop / Cursor / Cline 等同理）：
{
"mcpServers": {
"rankhub-docs": {
"url": "https://www.rankhub.cc/api/mcp"
}
}
}工具是只读的：只能列页、读页、搜索，不接受写入或执行。端点不需要鉴权， 与公开文档可见范围一致；若你希望离线使用，仍然用上面的
llms-full.txt。
边界
llms*.txt只包含公开文档，不含任何用户数据、凭据或内部实现；- 文档会随版本更新，缓存过久时请重新拉取
llms-full.txt； - AI 生成的代码仍需按错误与排障自行校验，尤其是
428/403分支。
