关于

本站简介

Q’s blog 基于 Hexo + Butterfly 主题搭建，部署在 GitHub Pages。本站基于 llms.txt 标准，通过 PDC（Parallel Data Channel，平行数据通道）扩展了结构化索引、分类聚合、MCP 适配等端点——同一份内容在构建时以两种形态并行输出：人类看 HTML，AI 读 Markdown，互不干扰。

如果知识不能被 AI 找到，就等于没有记录。

PDC 是什么

PDC（Parallel Data Channel，平行数据通道）是 llms.txt 标准的 Hexo 增强实现，核心思想是平行数据通道：为人类和 AI 各建一条独立的数据通道，构建时一次生成，运行时完全独立，零服务端逻辑。

hexo generate
  ├── 生成 HTML 页面（人类通道）      ← 主题渲染 + 内容注入
  └── 生成 AI 数据文件（机器通道）    ← 构建时自动生成
      ├── /llms.txt                  ← AI 入口
      ├── /pdc-protocol.md           ← 规范文档
      ├── /ai-context.md             ← 站点规范
      ├── /llms-full.txt             ← 全文合并
      ├── /api/index.json            ← 结构化索引
      ├── /api/posts/<slug>.json     ← 单篇 JSON
      ├── /api/posts/<slug>.md       ← 单篇纯 Markdown
      └── /api/categories/<slug>.*   ← 分类聚合

完整规范见 /pdc-protocol.md。

人类读者使用

搜索与订阅

功能	说明
搜索	导航栏放大镜图标，支持标题/正文/标签全文搜索
RSS	/atom.xml，最近 20 篇，含正文摘要

阅读体验

功能	说明
暗色模式	跟随系统，18:00-06:00 自动切换，右下角可手动切换
阅读模式	右下角按钮，隐藏侧边栏沉浸阅读
代码块	Mac 风格，一键复制，支持语言标识和折叠
文章目录	右侧 TOC，滚动高亮，显示阅读进度百分比
图片灯箱	点击图片放大查看（Fancybox）
Mermaid 图表	文章中用 <pre class="mermaid"> 代码块画流程图/时序图
数学公式	MathJax 渲染，文章 front-matter 加 mathjax: true 启用
文章加密	front-matter 加 password: xxx，访问时需输入密码
AI 数据链接	文章开头显示 JSON/MD 链接，可复制 URL 交给 AI 工具

AI / 开发者使用

API 端点

端点	用途
/llms.txt	AI 入口：站点概览 + 资源指针 + 文章索引
/pdc-protocol.md	PDC 协议完整规范
/ai-context.md	站点写作规范与分类体系
/llms-full.txt	全部文章全文合并（可直接一次读取）
/api/index.json	结构化文章列表（含元数据和 API 地址）
/api/posts/<slug>.json	单篇 JSON（元数据 + Markdown 正文）
/api/posts/<slug>.md	单篇纯 Markdown 正文（零噪音）
/api/categories/<slug>.json	按分类聚合的文章列表
/api/categories/<slug>.md	按分类聚合的全文合并

获取文章流程

1. GET /llms.txt → 站点概览 + 文章索引
2. GET /ai-context.md → 了解写作规范与分类体系
3. 获取内容（三选一）：
   ├── GET /llms-full.txt → 全站一次性获取（< 50 篇推荐）
   ├── GET /api/index.json → 筛选 → GET /api/posts/.md
   └── GET /api/categories/.md → 按分类批量获取

### 按分类获取

| 分类 | 文章列表 | 全文合并 |
|------|---------|---------|
| Skill | [`/api/categories/skill.json`](/api/categories/skill.json) | [`/api/categories/skill.md`](/api/categories/skill.md) |
| 提示词 | [`/api/categories/prompt.json`](/api/categories/prompt.json) | [`/api/categories/prompt.md`](/api/categories/prompt.md) |
| 信息获取 | [`/api/categories/info.json`](/api/categories/info.json) | [`/api/categories/info.md`](/api/categories/info.md) |
| 建站 | [`/api/categories/hexo.json`](/api/categories/hexo.json) | [`/api/categories/hexo.md`](/api/categories/hexo.md) |
| 人工智能 | [`/api/categories/ai.json`](/api/categories/ai.json) | [`/api/categories/ai.md`](/api/categories/ai.md) |

### 提示词提取

`prompt-` 前缀文章用 `<prompt>...</prompt>` 包裹整段提示词，AI 可通过 API 直接提取：

1. GET /api/index.json → 筛选 categories 含 “提示词” 的文章
2. GET /api/posts/.md → 提取…之间的内容
3. 根据 “变量” 表替换动态部分 → 直接使用

### 加密文章

有 `password` 字段的文章，API 中 `encrypted: true`、`content` 为空字符串，不泄露正文。

## MCP 接入

本站生成 MCP 清单 [`/api/mcp.json`](/api/mcp.json)，可通过适配器接入 MCP（Model Context Protocol）生态，让 Qoder、Claude Desktop、Cursor 等 MCP 客户端直接访问站点内容。

- **Resources**：每篇文章映射为 MCP Resource，URI 指向 `/api/posts/<slug>.md`
- **Tools**：`search_posts`（搜索文章）、`get_post`（获取正文）、`list_categories`（列出分类）
- **Prompts**：`prompt-` 前缀文章映射为 MCP Prompts，参数从 front-matter 的 `prompt_args` 读取

适配器位于 `mcp-server/`，支持两种部署模式。

### 模式一：远程 HTTP（推荐，零安装）

将 `mcp-server/worker.js` 部署到 [Cloudflare Workers](https://dash.cloudflare.com)（免费），用户只需填 URL：

```json
{
  "mcpServers": {
    "bsheepcoder-blog": {
      "type": "sse",
      "url": "https://your-worker.workers.dev"
    }
  }
}

模式二：本地 stdio

{
  "mcpServers": {
    "bsheepcoder-blog": {
      "command": "node",
      "args": ["D:/Code/Hexo/blog/mcp-server/index.js"]
    }
  }
}

详见 PDC 规范的 MCP 适配层章节和 mcp-server/README.md 完整部署指南。

llms.txt 采用者网络

PDC 不仅是本站的技术实现，也是一个开放互链网络。如果你也运营一个博客并希望 AI 能零噪音读取你的内容，欢迎加入。

加入方式

1. 参照 PDC 文档 实现 llms.txt + PDC 扩展端点
2. 在 GitHub Issues 提交申请（站点名、URL、头像 URL、一句话描述）
3. 系统自动验证 /llms.txt 和 /api/index.json 可访问后，你的站点将出现在友链页
4. 你的站点同时列入 /api/adopters.json，其他 AI/Agent 可发现你的站点

验证脚本和规范详见 pdc-protocol-verify 仓库。

内容分类

领域	文件名前缀	说明
建站	hexo-	Hexo 配置、部署、主题优化
信息获取	info-	RSS 源、数据渠道、信息过滤策略
人工智能	ai- / rl-	AI/ML/DL/RL 学习笔记
编程语言	python- / cpp- / java-	编程语言学习笔记
计算机基础	cs-	OS、算法、数据库
TCP-IP	tcp-ip-	网络协议、Mesh VPN、组网
Skill	skill-	工具与方法论
提示词	prompt-	可复用的结构化提示词，XML 标签组织，支持 AI 直接提取
读书	reading-	书评、读书笔记、思维方法论（独立一级分类，非技术类）
嵌入式	embedded-	Jetson、边缘 AI、嵌入式开发

完整分类映射见 /ai-context.md。

联系

• GitHub: Bsheepcoder
• LinuxDo: linux.do
• RSS: /atom.xml
• PDC 加入申请: GitHub Issues