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畀 Agent 用嘅文件
AI agent——好似 Cursor、GitHub Copilot 同 Claude Code 呢啲工具——可以回答關於 Cloudflare 產品嘅問題、產生設定，仲可以代表你呼叫 Cloudflare API。Cloudflare 文件提供咗 Agent 友善嘅內容格式、agent skills 同 MCP servers，令你嘅 AI agent 可以直接查閱文件並同 Cloudflare 服務互動。
呢一頁會講解可用嘅方法同埋點樣設定。
快速入門
以下資源涵蓋將 AI agent 同 Cloudflare 文件配合使用嘅唔同方面。由最相關嗰個開始：
了解關鍵概念
設定你嘅 agent
用 Agent 友善嘅格式擷取文件
概念
Agent skills
Agent skills ↗ 係結構化、針對特定任務嘅指令，AI 工具會按需要載入——例如，某個 skill 可以教你嘅 agent 點樣部署 Cloudflare Worker，或者設定 WAF（Web Application Firewall）規則。Skills 為你嘅 agent 提供本來冇嘅 Cloudflare 專屬指令。Cloudflare 喺 Cloudflare Skills repository ↗ 發佈涵蓋 Workers、storage、AI、networking、security 等主題嘅 skills。
每個 agent 都有自己嘅 skill 安裝方式。安裝說明請參閱 設定你嘅 agent。
Model Context Protocol (MCP)
Model Context Protocol ↗（MCP）係一個開放標準，定義咗 AI 工具點樣連接外部工具、資料同服務。MCP server 係暴露特定能力嘅應用程式。當你將 MCP server 連接去 agent，agent 就可以喺工作流程入面用到呢啲能力（例如搜尋文件、建立 DNS 記錄或者部署 Workers）。
Cloudflare 提供受管嘅遠端 MCP servers，令你嘅 agent 喺運作時可以搜尋文件、呼叫 Cloudflare API，仲可以查詢 logs 同 analytics。
有兩種做法：
- Cloudflare API MCP server：一個涵蓋成個 Cloudflare API（超過 2,500 個 endpoints）嘅 Code Mode server。當你嘅 agent 需要廣泛存取多個 Cloudflare 產品時，用呢個 server。
- Domain-specific servers：針對文件、observability、DNS analytics 等用途嘅聚焦 servers。當你嘅 agent 只需要存取特定領域時，用呢啲 servers。完整目錄喺 cloudflare/mcp-server-cloudflare ↗ repository。
每個 agent 嘅 設定你嘅 agent 指南都將 MCP server 安裝納入佢哋嘅 Quick start。可用 MCP servers 嘅完整清單，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）嚟理解你嘅請求並產生回應。模型會影響回應質素、速度同成本。你可以揀幾多種模型視乎 agent：
- Locked（鎖定）：只支援供應商自家嘅模型。
- BYOK（Bring Your Own Key，自帶金鑰）：你為所揀嘅模型供應商提供自己嘅 API key。
- Multi-provider（多供應商）：開箱即支援多個模型供應商。
Context 方法
agent 喺多次對話之間點樣保留你專案嘅資訊，會影響你嘅 agent 喺 session 之間記得幾多內容：
- Project memory（專案記憶）：agent 用儲存咗嘅檔案或者記憶，跨 session 記住 context。
- Indexed codebase（已建立索引嘅程式碼庫）：agent 為你嘅 repository 建立可搜尋嘅索引，方便快速查詢。
設定你嘅 agent
每個受支援嘅 agent 都有專屬嘅設定指南，涵蓋安裝、skills、MCP server 設定、prompt 範例、提示同疑難排解。
畀 LLM 用嘅 Markdown 文件
AI 工具用 Markdown 嘅效果比 HTML 好，因為 Markdown 嘅明確結構比 HTML tags 有更少嘅額外負擔，可以減少浪費嘅 tokens（AI 模型處理嘅文字單位），並產生更好嘅結果。
每個文件頁面都可以用下面其中一個方法攞到 Markdown 格式，由 Markdown for Agents 提供支援。
由而家頁面複製
喺任何文件頁面上，揀 Copy as Markdown 就可以將而家頁面複製做 Markdown。
喺 URL 後面加 /index.md
喺任何頁面 URL 嘅結尾加上 /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，呢個 header 會話畀伺服器知你偏好 Markdown 多過 HTML：
curl "https://developers.cloudflare.com/workers/get-started/" \ --header "Accept: text/markdown" 回應入面包含 x-markdown-tokens 同 x-original-tokens headers，帶有 Markdown 文件同原始 HTML 文件嘅估計 token 數量，對 context window 規劃好有用（context window 係 AI 模型一次可以考慮嘅最大 token 數量）。
全站 endpoints
呢啲 endpoints 遵循 llms.txt standard ↗，並以 Markdown 格式提供文件內容：
| Endpoint | Description |
|---|---|
| /llms.txt | 按產品類別分組嘅頁面索引，內含各產品自己 llms.txt 嘅連結 |
| /llms-full.txt | 所有文件嘅完整內容彙整喺單一檔案入面，適合離線索引、批次 vectorization（將內容轉換做數值表示以進行相似度搜尋）或 large-context models |
各產品 endpoints
每個產品都有各自嘅 llms.txt 同 llms-full.txt。當你只需要特定產品嘅文件時，用呢啲檔案。
| Endpoint | Description |
|---|---|
| /workers/llms.txt | Workers 文件嘅頁面索引 |
| /workers/llms-full.txt | 所有 Workers 文件頁面嘅完整內容 |
將 /workers/ 替換做任何產品路徑。可用產品嘅完整清單，請參閱 /llms.txt。
OpenAPI 規格
OpenAPI specification ↗ 係 API 嘅機器可讀描述——佢列出每個可用嘅 endpoint、每個 endpoint 接受嘅參數，同埋佢回傳嘅回應。當你將佢加入 AI 工具嘅 context，工具就可以產生對 Cloudflare 服務嘅 API 呼叫，而唔使你手動查閱文件。
完整嘅 Cloudflare API OpenAPI specification 可供 AI 程式設計工具、API clients 同程式碼產生器使用：
| Endpoint | Description |
|---|---|
| cloudflare/api-schemas ↗ | 完整嘅 Cloudflare API OpenAPI specification（JSON） |
完整嘅 API 參考，請參閱 Cloudflare API documentation。
呢個對你有幫助嗎？