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面向 Agent 的文件

AI agent——例如 Cursor、GitHub Copilot 與 Claude Code 等工具——可以回答關於 Cloudflare 產品的問題、產生設定，並代表你呼叫 Cloudflare API。Cloudflare 文件提供 Agent 友善的內容格式、agent skills 與 MCP servers，讓你的 AI agent 可以直接查閱文件並與 Cloudflare 服務互動。

本頁說明可用的方法及其設定方式。

快速入門

以下資源涵蓋將 AI agent 與 Cloudflare 文件搭配使用的不同面向。請從最相關的一項開始：

了解關鍵概念

設定你的 agent

以 Agent 友善格式擷取文件

概念

Agent skills

Agent skills ↗ 是結構化、針對特定任務的指令，AI 工具會依需求載入——例如，某個 skill 可能教你的 agent 如何部署 Cloudflare Worker，或設定 WAF（Web Application Firewall）規則。Skills 為你的 agent 提供原本不具備的 Cloudflare 專屬指令。Cloudflare 在 Cloudflare Skills repository ↗ 中發布涵蓋 Workers、storage、AI、networking、security 等主題的 skills。

每個 agent 都有自己的 skill 安裝方式。安裝說明請參閱設定你的 agent。

Model Context Protocol (MCP)

Model Context Protocol ↗（MCP）是一個開放標準，定義 AI 工具如何連接外部工具、資料與服務。MCP server 是暴露特定能力的應用程式。當你將 MCP server 連接到 agent 時，agent 就能在工作流程中使用這些能力（例如搜尋文件、建立 DNS 記錄或部署 Workers）。

Cloudflare 提供受管的遠端 MCP servers，讓你的 agent 在運作時能夠搜尋文件、呼叫 Cloudflare API，以及查詢 logs 與 analytics。

有兩種方式：

Cloudflare API MCP server：一個涵蓋整個 Cloudflare API（超過 2,500 個 endpoints）的 Code Mode server。當你的 agent 需要廣泛存取多個 Cloudflare 產品時，請使用此 server。
Domain-specific servers：針對文件、observability、DNS analytics 等用途的聚焦 servers。當你的 agent 只需要存取特定領域時，請使用這些 servers。完整目錄位於 cloudflare/mcp-server-cloudflare ↗ repository。

每個 agent 的設定你的 agent 指南都將 MCP server 安裝納入其 Quick start。可用 MCP servers 的完整清單，請參閱 MCP servers for Cloudflare。

模型彈性

AI agents 使用大型語言模型（large language models，LLMs）來理解你的請求並產生回應。模型會影響回應品質、速度與成本。你可以選擇多少種模型取決於 agent：

Locked（鎖定）：僅支援供應商自家的模型。
BYOK（Bring Your Own Key，自帶金鑰）：你為所選的模型供應商提供自己的 API key。
Multi-provider（多供應商）：開箱即支援多個模型供應商。

Context 方法

agent 在多次對話之間如何保留你專案的資訊，會影響你的 agent 在 session 之間記住多少內容：

Project memory（專案記憶）：agent 使用儲存的檔案或記憶，跨 session 記住 context。
Indexed codebase（已建立索引的程式碼庫）：agent 為你的 repository 建立可搜尋的索引，以便快速查詢。

設定你的 agent

每個受支援的 agent 都有專屬的設定指南，涵蓋安裝、skills、MCP server 設定、prompt 範例、提示與疑難排解。

供 LLM 使用的 Markdown 文件

AI 工具使用 Markdown 的效果優於 HTML，因為 Markdown 的明確結構比 HTML tags 有更少的額外負擔，可減少浪費的 tokens（AI 模型處理的文字單位），並產生更好的結果。

每個文件頁面都可以透過下列任一種方法取得 Markdown 格式，由 Markdown for Agents 提供支援。

從目前頁面複製

在任何文件頁面上，選取 Copy as Markdown 即可將目前頁面複製為 Markdown。

在 URL 後方加上 /index.md

在任何頁面 URL 的結尾加上 /index.md。例如：

https://developers.cloudflare.com/workers/get-started/index.md 傳送 Accept: text/markdown header[](#send-an-accept-textmarkdown-header) 使用 Accept: text/markdown header 請求任何頁面，此 header 會告訴伺服器你偏好 Markdown 而非 HTML：

curl "https://developers.cloudflare.com/workers/get-started/" \ --header "Accept: text/markdown" 回應中包含 x-markdown-tokens 與 x-original-tokens headers，帶有 Markdown 文件與原始 HTML 文件的估計 token 數量，對於 context window 規劃很有用（context window 是 AI 模型一次能考慮的最大 token 數量）。

全站 endpoints

這些 endpoints 遵循 llms.txt standard ↗，並以 Markdown 格式提供文件內容：

Endpoint	Description
/llms.txt	依產品類別分組的頁面索引，內含各產品自身 llms.txt 的連結
/llms-full.txt	所有文件的完整內容彙整於單一檔案，適用於離線索引、批次 vectorization（將內容轉換為數值表示以進行相似度搜尋）或 large-context models

各產品 endpoints

每個產品都有各自的 llms.txt 與 llms-full.txt。當你只需要特定產品的文件時，請使用這些檔案。

Endpoint	Description
/workers/llms.txt	Workers 文件的頁面索引
/workers/llms-full.txt	所有 Workers 文件頁面的完整內容

將 /workers/ 替換為任何產品路徑。可用產品的完整清單，請參閱 /llms.txt。

OpenAPI 規格

OpenAPI specification ↗ 是 API 的機器可讀描述——它列出每個可用的 endpoint、每個 endpoint 接受的參數，以及其回傳的回應。當你將它加入 AI 工具的 context 時，工具就能產生對 Cloudflare 服務的 API 呼叫，而不需要你手動查閱文件。

完整的 Cloudflare API OpenAPI specification 可供 AI 程式設計工具、API clients 與程式碼產生器使用：

Endpoint	Description
cloudflare/api-schemas ↗	完整的 Cloudflare API OpenAPI specification（JSON）

完整的 API 參考，請參閱 Cloudflare API documentation。

這對你有幫助嗎？