Servidor MCP de Dramaturgo-Lighthouse
Un servidor MCP que analiza el rendimiento de sitios web mediante Playwright y Lighthouse. Mediante el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP), los LLM pueden realizar análisis de rendimiento de sitios web.
Características
- Análisis de rendimiento con Lighthouse
- Captura de pantalla
Configuración
Prerrequisitos
- Node.js 18 o superior
- npm
Instalación
Uso
Depuración del servidor MCP
Integración con clientes MCP
Este servidor está diseñado para usarse con clientes compatibles con el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP). Por ejemplo, se puede integrar con Claude for Desktop.
Ejemplo de configuración para Claude para escritorio
Agregue lo siguiente al archivo de configuración de Claude for Desktop ( ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
):
Herramientas disponibles
1. faro de carrera
Ejecuta un análisis de rendimiento de Lighthouse en la página abierta actualmente.
Parámetros:
url
: La URL del sitio web que desea analizarcategories
: Matriz de categorías para analizar (predeterminado: ["rendimiento"])- Categorías disponibles: "rendimiento", "accesibilidad", "mejores prácticas", "seo", "pwa"
maxItems
: Número máximo de elementos de mejora para mostrar en cada categoría (predeterminado: 3, máximo: 5)
2. tomar captura de pantalla
Toma una captura de pantalla de la página abierta actualmente.
Parámetros:
url
: La URL del sitio web que desea capturarfullPage
: si es verdadero, captura una captura de pantalla de toda la página (predeterminado: falso)
Formato de salida
Los resultados del análisis incluyen:
- Puntuaciones generales para cada categoría seleccionada con indicadores de color
- Áreas clave de mejora agrupadas por categoría
- Ruta al archivo de informe guardado
Licencia
Licencia MIT: consulte LICENCIA para obtener más detalles
This server cannot be installed
local-only server
The server can only run on the client's local machine because it depends on local resources.
Un servidor que analiza el rendimiento del sitio web utilizando Playwright y Lighthouse, lo que permite a los LLM realizar análisis del rendimiento web a través del Protocolo de contexto de modelo.
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