跟大伙儿一样，我也是个天天跟代码打交道的“码农”。不过嘛，除了埋头写 Bug… 啊不，写代码，我还有个小爱好：喜欢琢磨技术背后的那些门道儿，看看它们是怎么运转的，又能拿来解决咱们日常工作里的哪些“痛点”。毕竟，技术这玩意儿，最终还是得落地，帮咱们干活儿更麻利才算有价值，对吧？
最近 AI 编程助手是越来越火了，像 Claude、Cursor 这些工具，有时候确实能帮上大忙。但说实话，用着用着，你是不是也跟我有过一样的感觉：这 AI 咋像个“傻白甜”呢？
你问它：“帮我看看这段代码有没有问题？” 它可能给你一些通用的建议。 你再问：“基于咱们项目的XX模块，给我写个新功能的实现思路？” 它就开始“呃…” “啊…” “根据通用实践…” 顾左右而言他了。
为啥？因为它根本不了解你的项目啊！它不知道你的代码结构、核心逻辑、依赖关系，甚至连你项目 README 里写的那些重要约定都不知道。这就好比你拉着一个刚认识的路人，让他给你家房子做装修设计，他能给出啥靠谱建议？顶多就是些“现代简约风不错”、“采光要好”之类的空话。
每次遇到这种情况，咱们能咋办？疯狂复制粘贴！把项目结构、关键代码、README 文档，一股脑儿塞给 AI，祈祷它能“悟”那么一点点。但这效率也太低了，而且上下文窗口还老是爆掉。你说烦人不烦人？
就在我抓耳挠腮，琢磨着有啥好办法能让 AI “长点心”，真正理解咱们的项目时，嘿，让我发现了个有意思的小东西——GitMCP[1]。
GitMCP 是个啥玩意儿？一句话：给你的 GitHub 项目配个“AI 专属翻译官”
你看它官网（虽然很简洁）的 Slogan：“Instantly create a Remote MCP server for any GitHub project”。翻译过来就是：给任何 GitHub 项目，立刻创建一个远程 MCP 服务器。
听着有点技术范儿？别急，拆开揉碎了说，其实很简单。
它的核心作用就是，让那些支持 MCP 协议的 AI 助手，能够通过一个特殊的 URL，直接“读取”并“理解”你指定的 GitHub 仓库里的信息。 这样一来，你再跟 AI 聊你项目的事儿，它就能接得住话，给出的建议和代码也就更靠谱了。
是不是有点意思？感觉就像给 AI 配了个“项目导航仪”，或者说，递给了它一份详细的“项目说明书”。
怎么用？简单到令人发指！
这玩意儿最让我觉得眼前一亮的就是它的易用性。完全不需要复杂的配置，拢共分两步：
第一步：改造你的 GitHub 仓库 URL
-
• 如果你的仓库地址是这样的： https://github.com/username/repo把它改成：https://gitmcp.io/username/repo -
• 如果你的项目用了 GitHub Pages，地址是这样的： https://username.github.io/repo把它改成：https://username.gitmcp.io/repo
发现规律没？就是把 github.com 换成 gitmcp.io，或者把 github.io 前面的那部分域名换成 gitmcp.io。就这么简单！
第二步：把这个新 URL 喂给你的 AI 助手
现在很多 AI 工具都开始支持所谓的“自定义知识库”或者“外部数据源”了。GitMCP 就是利用了一个叫做 MCP (Model Context Protocol) 的协议。你需要在你的 AI 工具设置里找到类似“添加 MCP 服务器”或“Custom MCP Endpoint”之类的选项，然后把刚才改造好的 gitmcp.io 的 URL 填进去。
比如，在 Claude 里，你可能会在设置里找到添加外部知识源的地方；在 Cursor 编辑器里，也有类似配置项。具体操作可能因工具而异，但核心思路就是告诉 AI：“嘿，关于这个项目的信息，你去这个 gitmcp.io 地址问。”
搞定！
现在，当你跟配置好的 AI 聊这个项目相关的问题时，AI 就会自动去访问你提供的 GitMCP URL，获取项目背景信息，然后再结合你的问题来回答。
整个过程，就像这样：
背后的小魔法：MCP 和 GitMCP 读取了啥？
你可能好奇，这个 GitMCP 到底是怎么让 AI “理解”项目的？它背后依赖的就是 MCP (Model Context Protocol)。
你可以把 MCP 想象成一种**“AI 能听懂的语言规范”**。它定义了一种标准格式，让外部工具（比如 GitMCP）可以把项目信息（比如代码结构、文档、关键配置等）打包成 AI 能够高效解析和利用的格式。
GitMCP 这个工具，就是扮演了一个“中间翻译官”的角色。它根据你提供的 GitHub URL，跑到你的仓库里去“翻箱倒柜”，专门找一些它认为对 AI 理解项目最有帮助的文件。根据官方的说法，它会重点关注以下这些：
-
1. README.md：这通常是项目的“门面”，包含了项目介绍、如何安装、基本用法等核心信息。AI 理解了 README，基本上就对项目有个大概印象了。 -
2. llms.txt和llms-full.txt：这两个文件是 GitMCP 特别关注的。我猜，llms.txt可能是让你放一些精简的、专门给 AI 看的“提示”或“上下文摘要”，比如项目的核心架构、关键约定、重要 API 列表等。而llms-full.txt可能是更详细的版本。如果你在项目里创建了这两个文件，GitMCP 就会优先读取它们，这相当于给了你一个**“定制 AI 理解程度”**的机会。想想看，你可以把项目里最重要的规则、最不想让 AI 搞错的地方写进去，引导 AI 少走弯路。 -
3. 其他可能的文件：虽然官方没明说，但我推测它可能还会智能地分析一些项目结构信息，或者其他常见的配置文件（比如 package.json,pom.xml等），来获取更丰富的上下文。
总之，GitMCP 通过 MCP 协议，把从你 GitHub 仓库里“搜刮”来的这些关键信息，结构化地喂给 AI。AI “吃”了这些信息，自然就比之前那个两眼一抹黑的“傻白甜”状态要强多了。
这玩意儿有啥好？为啥值得试试？
聊了半天，总结一下 GitMCP 的几个核心优势：
-
1. 上下文感知，AI 更懂你：这是最大的价值。让 AI 基于真实项目信息来回答问题、生成代码，准确性和实用性大大提升。告别泛泛而谈，直击项目要害。 -
2. 即时设置，零配置成本：改个 URL，填到 AI 工具里，就这么简单。不用装软件，不用跑本地服务，对新手极其友好。 -
3. 通用访问，支持广泛：只要是公开的 GitHub 仓库（包括 GitHub Pages），理论上都能用。而且它兼容主流的 MCP AI 工具（比如 Claude、Cursor、Windsurf，甚至 VSCode 的某些插件），选择多多。 -
4. 提升效率，告别复制粘贴：省去了手动喂给 AI 大量背景信息的麻烦，让你可以更专注于提问和获取有效答案。
同类方案选型对比
当然，让 AI 理解项目上下文，也不是只有 GitMCP 这一条路。市面上也有其他方案，简单对比一下：
|
|
|
|
|
|
|
| 手动复制粘贴 |
|
|
|
|
|
| IDE 插件 |
|
|
|
|
|
| GitMCP |
|
|
|
llms.txt 等文件 |
|
简单来说：
-
• 想简单快速地让 AI (Claude/Cursor 等) 对某个 GitHub 公开项目有个基本了解？ GitMCP 很方便。 -
• 想要 AI 对你本地私有项目、或者需要非常深入、实时代码理解？ 可能还是 IDE 插件（比如 Cursor 本身，或者 VSCode 里的 Copilot Chat）更合适，因为它们能直接扫描你的本地文件。
GitMCP 更像是一个轻量级的“项目信息接入器”，特别适合那些支持 MCP 协议、但自身没有强大本地代码索引能力的 AI 工具。
一些思考和注意事项
虽然 GitMCP 看起来很美，但老码小张也提醒大家注意几点：
-
1. 目前仅支持公开仓库：如果你的代码是私有的，那 GitMCP 暂时帮不上忙。 -
2. 上下文深度依赖 GitMCP 实现：它到底读取了哪些文件？分析到什么程度？ llms.txt的最佳实践是啥？这些细节还需要官方文档或者社区实践来进一步明确。最终 AI 的理解程度，很大程度上取决于 GitMCP 这个“翻译官”的工作质量。 -
3. 第三方服务依赖：你的 AI 获取项目信息需要经过 GitMCP 的服务器。这意味着你需要信任这个服务，并且它的稳定性和速度会影响你的使用体验。官网底部写着 © 2025 GitMCP，看起来像是个新项目，未来的发展和维护策略也值得关注。 -
4. 免费还是收费？ 目前看是免费使用的，但未来会不会有变化，还不清楚。
最后唠叨下
技术总是在不断进化，AI 编程助手如何更好地融入我们的开发流程，理解项目上下文绝对是关键的一环。GitMCP 提供了一个非常新颖且便捷的思路，通过一个简单的 URL 转换，就架起了 AI 与 GitHub 项目之间的桥梁。
虽然它可能不是解决所有问题的“银弹”，但对于想要快速让 Claude、Cursor 这类 AI 工具“认识”一个公开项目，或者想通过 llms.txt 精准“投喂”项目关键信息给 AI 的场景，GitMCP 无疑是一个值得尝试的有趣工具。
怎么样，你对这个 GitMCP 感兴趣吗？或者你平时都是怎么让 AI 理解你的项目的？ 欢迎在评论区留言，跟老码小张一起交流交流！
好了，今天就先聊到这。我是老码小张，一个喜欢琢磨技术，希望能用技术让生活和工作更简单一点的技术人。下回有啥新奇玩意儿，再来跟大家唠！回见！
