Blume: документация из Markdown-папки со встроенным MCP-сервером

Hayden Bleasel выложил в открытый доступ Blume — MIT-лицензированный фреймворк для документации. Принцип работы простой: указываешь папку с Markdown или MDX-файлами, Blume генерирует скрытый Astro-проект и выдаёт готовый статический сайт. В комплекте — локальный поиск, более 30 встроенных MDX-компонентов, автоматически генерируемый файл llms.txt и работающий MCP-сервер. Ноль конфигурации. Один разработчик, без корпоративного бюджета.

Контекст

Документация — вечная боль технических команд. Существующий ландшафт делится на тяжёлые корпоративные платформы (Confluence, Notion) и DIY-подходы на базе Docusaurus, GitBook или голого Astro. Blume берёт Astro как движок, полностью скрывает его конфигурацию и даёт пользователю один входной формат — папка с текстом.

llms.txt — формирующийся стандарт в индустрии: специальный файл в корне сайта, который описывает содержимое в формате, понятном языковым моделям. Принцип похож на robots.txt, но для AI-агентов. Blume генерирует его автоматически — документацию можно сразу скормить в RAG-пайплайн или передать контекст Claude, GPT или любой другой LLM без ручной подготовки.

MCP (Model Context Protocol) — протокол, позволяющий AI-агентам подключаться к внешним источникам данных как к инструментам. Встроенный MCP-сервер в документационном фреймворке означает: агент в Claude Desktop или Cursor может напрямую запрашивать разделы документации в разговоре, без ручного копирования текста в контекст.

Аналитика

До недавнего времени документация писалась для людей. Разработчик открывал браузер, читал нужный раздел, возвращался в редактор. Теперь значительная часть запросов к документации идёт через AI-ассистентов — Cursor подтягивает контекст через MCP, Claude читает llms.txt, Windsurf ищет по индексу. Фреймворк, который не учитывает этот поток, технически отстаёт.

Blume — публично доступный zero-config инструмент, где AI-readiness вшита как первый класс, а не прикручена болтами постфактум. llms.txt плюс MCP-сервер из коробки — это заявка: документация должна работать одинаково хорошо и для человека в браузере, и для агента в терминале. Если стандарт llms.txt наберёт критическую массу, ранние adopters получат преимущество в индексируемости AI-инструментами.

MIT-лицензия и zero-config снижают барьер до нуля. Стартап из пяти человек и корпорация с legacy-docs используют один и тот же инструмент. Для рынка СНГ это особенно актуально: бюджеты на документационные системы минимальные, а качество технической документации исторически низкое — Blume решает обе проблемы разом.

Кейсы применения в бизнесе

B2B SaaS стартап. Команда из 3–8 разработчиков пишет API, документация живёт в папке /docs репозитория. Blume читает её, генерирует сайт с поиском и создаёт MCP-endpoint. Клиенты подключают его в Claude Desktop или Cursor и спрашивают об API в чате — вместо того чтобы листать страницы. Время запуска — минуты, не дни.

Корпорация с legacy. Тысячи Markdown-файлов разбросаны по репозиториям или лежат экспортом из Confluence. Blume читает эти файлы и собирает единый searchable портал. Автоматический llms.txt позволяет внутренним AI-ботам использовать эту базу как knowledge source без ручного создания RAG-индексов.

Локальный бизнес и SMB в КР. IT-компания или продуктовое агентство хочет профессиональную документацию без лицензионных расходов. Blume плюс GitHub Pages — бесплатный профессиональный портал. Никакого Confluence, никаких SaaS-подписок. Рабочий путь к качественной документации при ограниченном бюджете.

Кейсы в личной жизни

Разработчик. Ведёшь open-source проект или личную библиотеку? Blume заменяет GitHub Wiki и голые README. Пишешь Markdown — получаешь сайт с поиском и MCP-сервером, который Cursor или Claude Desktop подхватят автоматически как инструмент.

Контент-мейкер и создатель курсов. Текстовые материалы курса в Markdown — Blume превращает их в структурированный портал. Студенты взаимодействуют через AI-ассистента, который знает содержание через MCP: ближе к персональному тьютору, чем к статическому PDF.

Студент и фрилансер. Оформи портфолио или описание навыков в Markdown, опубликуй через Blume. Потенциальный работодатель или клиент подключает MCP-сервер к своему агенту и спрашивает о твоих проектах — документация отвечает сама.

Как применить сегодня

• Найди Blume на GitHub (поиск blume hayden bleasel) — MIT-лицензия, устанавливается через npm.
• Возьми существующую папку с Markdown-файлами: документация проекта, заметки, материалы курса — и запусти Blume поверх неё.
• Проверь, что llms.txt генерируется в корне; при необходимости дополни описаниями разделов вручную для лучшей AI-индексируемости.
• Подключи встроенный MCP-сервер к Claude Desktop или Cursor: добавь endpoint в конфиг mcp_servers и протестируй, как агент отвечает на вопросы о твоей документации.
• Задеплой на Vercel, Netlify или GitHub Pages — Blume выдаёт статику, никакого сервера не нужно.