ReviewWebsite.com - MCP サーバー
このプロジェクトは、AI アシスタントをReviewWebsite.com API に接続して、Web サイトのレビューの作成と管理、データの抽出、URL のマークダウンへの変換などを行うモデル コンテキスト プロトコル (MCP) サーバーを提供します。
利用可能な機能
[x] ウェブサイトのレビューを作成、閲覧、更新、削除する
[x] 利用可能なAIモデルを取得する
[x] AIを使ってURLをMarkdownに変換する
[x] AIを使ってURLから構造化データを抽出する
[x] URLをスクレイピングしてコンテンツを抽出する
[x] ウェブサイトからリンクを抽出する
[x] AIを使ってURLとウェブサイトを要約する
[x] SEOインサイト（キーワードのアイデア、キーワードの難易度、トラフィック分析、バックリンク）
[x] AIモデルとパラメータをカスタマイズする
[x] 待機動作とタイミングを制御する
レビューWebサイト
Related MCP server: browser-mcp
サポートされているトランスポート
使い方
コマンドライン
# Get available AI models
npm run dev:cli -- get-ai-models --api-key "your-api-key"
# Create a new review
npm run dev:cli -- create-review --url "https://example.com" --instructions "Review this website" --api-key "your-api-key"
# Get a specific review by ID
npm run dev:cli -- get-review --review-id "review-id" --api-key "your-api-key"
# List all reviews
npm run dev:cli -- list-reviews --page 1 --limit 10 --api-key "your-api-key"
# Update a review
npm run dev:cli -- update-review --review-id "review-id" --url "https://example.com" --instructions "Updated instructions" --api-key "your-api-key"
# Delete a review
npm run dev:cli -- delete-review --review-id "review-id" --api-key "your-api-key"
# Convert URL to Markdown
npm run dev:cli -- convert-to-markdown --url "https://example.com" --model "gpt-4o" --api-key "your-api-key"
# Extract structured data from URL
npm run dev:cli -- extract-data --url "https://example.com" --instructions "Extract product information" --api-key "your-api-key"
# Scrape URL
npm run dev:cli -- scrape-url --url "https://example.com" --api-key "your-api-key"
# Extract links from URL
npm run dev:cli -- extract-links --url "https://example.com" --type "all" --api-key "your-api-key"
# Summarize URL
npm run dev:cli -- summarize-url --url "https://example.com" --model "gpt-4o" --api-key "your-api-key"
# Get keyword ideas for SEO
npm run dev:cli -- seo-keyword-ideas --keyword "digital marketing" --country "us" --search-engine "Google" --api-key "your-api-key"
# Check keyword difficulty
npm run dev:cli -- seo-keyword-difficulty --keyword "digital marketing" --country "us" --api-key "your-api-key"
# Analyze website traffic
npm run dev:cli -- seo-traffic --domain-or-url "example.com" --mode "subdomains" --country "us" --api-key "your-api-key"
# Get backlinks for a domain
npm run dev:cli -- seo-backlinks --domain "example.com" --api-key "your-api-key"
MCPセットアップ
stdio トランスポートを使用したローカル構成の場合:
{
"mcpServers": {
"reviewwebsite": {
"command": "node",
"args": ["/path/to/reviewwebsite-mcp-server/dist/index.js"],
"transportType": "stdio"
}
}
}
リモート HTTP 構成の場合:
{
"mcpServers": {
"reviewwebsite": {
"type": "http",
"url": "http://localhost:8080/mcp"
}
}
}
HTTP トランスポートの環境変数:
次の環境変数を使用して HTTP サーバーを構成できます。
MCP_HTTP_HOST : バインドするホスト（デフォルト: 127.0.0.1 ）
MCP_HTTP_PORT : リッスンするポート（デフォルト: 8080 ）
MCP_HTTP_PATH : エンドポイントパス（デフォルト: /mcp ）
ソースコードの概要
MCPとは何ですか?
モデル コンテキスト プロトコル (MCP) は、AI システムが外部ツールやデータ ソースに安全かつコンテキストに応じて接続できるようにするオープン スタンダードです。
このボイラープレートは、任意の API またはデータ ソース用のカスタム MCP サーバーを構築するために拡張できる、クリーンな階層化アーキテクチャを使用して MCP 仕様を実装します。
この定型句を使用する理由
実稼働対応アーキテクチャ: 公開された MCP サーバーで使用されるのと同じパターンに従い、CLI、ツール、コントローラー、およびサービスが明確に分離されています。
型の安全性: 開発者エクスペリエンス、コード品質、保守性を向上させるために TypeScript を使用して構築されています。
動作例: CLI から API 統合までの完全なパターンを示す、完全に実装された IP 検索ツールが含まれています。
テスト フレームワーク: カバレッジ レポートを含む、ユニット テストと CLI 統合テストの両方のテスト インフラストラクチャが付属しています。
開発ツール: ESLint、Prettier、TypeScript、および MCP サーバー開発用に事前構成されたその他の高品質ツールが含まれています。
はじめる
前提条件
Node.js (>=18.x):ダウンロード
Git : バージョン管理用
ステップ1: クローンとインストール
# Clone the repository
git clone https://github.com/mrgoonie/reviewwebsite-mcp-server.git
cd reviewwebsite-mcp-server
# Install dependencies
npm install
ステップ2: 開発サーバーを実行する
stdio トランスポートを使用して開発モードでサーバーを起動します (デフォルト)。
または、ストリーミング可能な HTTP トランスポートを使用する場合:
これにより、ホットリロードで MCP サーバーが起動し、 http://localhost:5173で MCP インスペクターが有効になります。
⚙️ プロキシ サーバーはポート 6277 で待機しています 🔍 MCP Inspector はhttp://127.0.0.1:6274で稼働しています
HTTP トランスポートを使用する場合、サーバーはデフォルトでhttp://127.0.0.1:8080/mcpで利用できるようになります。
ステップ3: ReviewWebsite APIツールをテストする
CLI 経由で ReviewWebsite API ツールを使用します。
# Get available AI models
npm run dev:cli -- get-ai-models --api-key "your-api-key"
# Create a review
npm run dev:cli -- create-review --url "https://example.com" --instructions "Review this website" --api-key "your-api-key"
# Convert URL to Markdown
npm run dev:cli -- convert-to-markdown --url "https://example.com" --model "gpt-4o" --api-key "your-api-key"
建築
このボイラープレートは、懸念事項を分離し、保守性を促進する、クリーンな階層化アーキテクチャ パターンに従います。
プロジェクト構造
src/
├── cli/ # Command-line interfaces
├── controllers/ # Business logic
├── resources/ # MCP resources: expose data and content from your servers to LLMs
├── services/ # External API interactions
├── tools/ # MCP tool definitions
├── types/ # Type definitions
├── utils/ # Shared utilities
└── index.ts # Entry point
階層と責任
CLI レイヤー ( src/cli/*.cli.ts )
目的: 引数を解析してコントローラを呼び出すコマンドラインインターフェースを定義する
命名: ファイル名は<feature>.cli.tsとします
テスト: <feature>.cli.test.ts内の CLI 統合テスト
ツールレイヤー ( src/tools/*.tool.ts )
目的: AIアシスタント用のスキーマと説明を備えたMCPツールを定義する
命名: ファイルは<feature>.tool.tsという名前にし、型は<feature>.types.tsに記述します。
パターン: 各ツールは引数の検証に zod を使用する必要があります
コントローラーレイヤー ( src/controllers/*.controller.ts )
目的: ビジネスロジックを実装し、エラーを処理し、応答をフォーマットする
命名: ファイル名は<feature>.controller.tsとします
パターン: 標準化されたControllerResponseオブジェクトを返す必要があります
サービス層 ( src/services/*.service.ts )
ユーティリティ層 ( src/utils/*.util.ts )
目的: アプリケーション全体で共有機能を提供する
主なユーティリティ:
開発ガイド
開発スクリプト
# Start server in development mode (hot-reload & inspector)
npm run dev:server
# Run CLI in development mode
npm run dev:cli -- [command] [args]
# Build the project
npm run build
# Start server in production mode
npm run start:server
# Run CLI in production mode
npm run start:cli -- [command] [args]
テスト
# Run all tests
npm test
# Run specific tests
npm test -- src/path/to/test.ts
# Generate test coverage report
npm run test:coverage
コード品質
# Lint code
npm run lint
# Format code with Prettier
npm run format
# Check types
npm run typecheck
カスタムツールの構築
独自のツールをサーバーに追加するには、次の手順に従います。
1. サービス層を定義する
外部 API と対話するためにsrc/services/に新しいサービスを作成します。
// src/services/example.service.ts
import { Logger } from '../utils/logger.util.js';
const logger = Logger.forContext('services/example.service.ts');
export async function getData(param: string): Promise<any> {
logger.debug('Getting data', { param });
// API interaction code here
return { result: 'example data' };
}
2. コントローラーを作成する
ビジネス ロジックを処理するために、 src/controllers/にコントローラーを追加します。
// src/controllers/example.controller.ts
import { Logger } from '../utils/logger.util.js';
import * as exampleService from '../services/example.service.js';
import { formatMarkdown } from '../utils/formatter.util.js';
import { handleControllerError } from '../utils/error-handler.util.js';
import { ControllerResponse } from '../types/common.types.js';
const logger = Logger.forContext('controllers/example.controller.ts');
export interface GetDataOptions {
param?: string;
}
export async function getData(
options: GetDataOptions = {},
): Promise<ControllerResponse> {
try {
logger.debug('Getting data with options', options);
const data = await exampleService.getData(options.param || 'default');
const content = formatMarkdown(data);
return { content };
} catch (error) {
throw handleControllerError(error, {
entityType: 'ExampleData',
operation: 'getData',
source: 'controllers/example.controller.ts',
});
}
}
3. MCPツールを実装する
src/tools/にツール定義を作成します。
// src/tools/example.tool.ts
import { McpServer } from '@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js';
import { z } from 'zod';
import { Logger } from '../utils/logger.util.js';
import { formatErrorForMcpTool } from '../utils/error.util.js';
import * as exampleController from '../controllers/example.controller.js';
const logger = Logger.forContext('tools/example.tool.ts');
const GetDataArgs = z.object({
param: z.string().optional().describe('Optional parameter'),
});
type GetDataArgsType = z.infer<typeof GetDataArgs>;
async function handleGetData(args: GetDataArgsType) {
try {
logger.debug('Tool get_data called', args);
const result = await exampleController.getData({
param: args.param,
});
return {
content: [{ type: 'text' as const, text: result.content }],
};
} catch (error) {
logger.error('Tool get_data failed', error);
return formatErrorForMcpTool(error);
}
}
export function register(server: McpServer) {
server.tool(
'get_data',
`Gets data from the example API, optionally using \`param\`.
Use this to fetch example data. Returns formatted data as Markdown.`,
GetDataArgs.shape,
handleGetData,
);
}
4. CLIサポートを追加する
src/cli/に CLI コマンドを作成します。
// src/cli/example.cli.ts
import { program } from 'commander';
import { Logger } from '../utils/logger.util.js';
import * as exampleController from '../controllers/example.controller.js';
import { handleCliError } from '../utils/error-handler.util.js';
const logger = Logger.forContext('cli/example.cli.ts');
program
.command('get-data')
.description('Get example data')
.option('--param <value>', 'Optional parameter')
.action(async (options) => {
try {
logger.debug('CLI get-data called', options);
const result = await exampleController.getData({
param: options.param,
});
console.log(result.content);
} catch (error) {
handleCliError(error);
}
});
5. コンポーネントを登録する
新しいコンポーネントを登録するには、エントリ ポイントを更新します。
// In src/cli/index.ts
import '../cli/example.cli.js';
// In src/index.ts (for the tool)
import exampleTool from './tools/example.tool.js';
// Then in registerTools function:
exampleTool.register(server);
デバッグツール
MCP検査官
ビジュアル MCP インスペクターにアクセスしてツールをテストし、リクエスト/レスポンスの詳細を表示します。
npm run dev:server実行します。
ブラウザでhttp://localhost:5173を開きます。
ツールをテストし、UI で直接ログを表示します
サーバーログ
開発用のデバッグ ログを有効にします。
# Set environment variable
DEBUG=true npm run dev:server
# Or configure in ~/.mcp/configs.json
MCPサーバーの公開
カスタム MCP サーバーを公開する準備ができたら、次の手順を実行します。
詳細を記載したpackage.jsonを更新します
ツールのドキュメントをREADME.mdに更新する
プロジェクトをビルドします: npm run build
本番ビルドをテストする: npm run start:server
npmに公開: npm publish
ライセンス
MITライセンス
{
"reviewwebsite": {
"environments": {
"DEBUG": "true",
"REVIEWWEBSITE_API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
**注:**後方互換性のため、 reviewwebsiteキーが見つからない場合、サーバーは完全なパッケージ名（ reviewwebsite-mcp-server ）またはスコープ外のパッケージ名（ reviewwebsite-mcp-server ）の設定も認識します。ただし、新しい設定では短縮形のreviewwebsiteキーを使用することをお勧めします。