Agent Lighthouse MCP Server
⚡ Schnellstart
Führen Sie einen Scan ohne Installation direkt in Ihrem Terminal durch. Das Flag --view öffnet den eigenständigen HTML-Bericht für Screenshots, Stakeholder-Reviews und Pull-Request-Artefakte.
# Instant audit (prints terminal report & generates HTML + JSON reports)
npx @forkpoint/agent-lighthouse https://yourstore.com
# Open the standalone HTML report in your browser
npx @forkpoint/agent-lighthouse https://yourstore.com --view
# Run in CI and fail if score is below threshold
npx @forkpoint/agent-lighthouse https://staging.yourstore.com --min-score 85Agent Lighthouse prüft 199 Regeln, die llms.txt, robots.txt-Crawler-Richtlinie, Schema.org, OpenAPI-Erkennung, WebMCP-Aktionsflächen, AEO/GEO-Inhaltsstruktur, Barrierefreiheit und technische Bereitschaft abdecken.
Related MCP server: maxaeo-ai-visibility-mcp
🎯 Was Agent Lighthouse prüft
Agent Lighthouse bewertet Websites anhand von 10 Prüfkategorien, die in 3 Bereitschaftssäulen gruppiert sind:
├── 1. Agentic Readiness
│ ├── AI Agent Tools & Action Surfaces (WebMCP manifests, OpenAPI specs, agents.json, ai-plugin.json)
│ ├── Content Discoverability (llms.txt, llms-full.txt, sitemaps, commerce links)
│ └── AI Crawler Permissions (robots.txt rules for GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot, etc.)
│
├── 2. AI Search Optimization
│ ├── Answer Engine Optimization (AEO) (direct answerability, step lists, table schemas)
│ └── Generative Engine Optimization (GEO) (unique data density, authoritative citations)
│
└── 3. Technical Foundation
├── Structured Data & Schema Markup (Schema.org Product, Offer, SKU, GTIN, Organization)
├── Meta Tags & AI Head Elements (AI content declarations, canonicals, Open Graph)
├── Semantic HTML & Content Structure (Headings hierarchy, landmarks, semantic tags)
├── Accessibility & Agent Interaction (Form labels, button roles, interactable elements)
└── Technical Readiness & Security (HTTPS, security.txt, TTFB response latency)📦 Pakete & Architektur
Dieses Repository ist als leichtes pnpm-Monorepo organisiert und wird unter dem @forkpoint-Scope veröffentlicht:
Paket | npm-Paket | Beschreibung |
| Haupt-CLI-Binärdatei ( | |
| Kern-Gatherer-Audit-Engine, Bewertungsalgorithmen und Typen. | |
| Eigenständiges HTML, Markdown und einheitliches Berichts-View-Modell. | |
| Model Context Protocol (MCP)-Server für Claude / Cursor / IDEs. |
🛡️ GitHub Actions CI
Verwenden Sie Agent Lighthouse als Pull-Request-Gate für Regressionen der agentischen Bereitschaft:
name: Agent Lighthouse
on:
pull_request:
branches: [main]
jobs:
agent-lighthouse:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- uses: actions/checkout@v4
- uses: ForkPoint/agent-lighthouse@main
with:
url: https://staging.yourstore.com
preset: ecommerce
min-score: "85"
github-token: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}Die Aktion generiert Terminal-, HTML-, JSON- und Markdown-Berichte. Setzen Sie comment-on-pr: true mit github-token, um die Markdown-Zusammenfassung bei Pull-Requests zu posten. Siehe den Marktplatz-Setup-Leitfaden für releasefähige Beispiele.
💻 Programmatisches Node.js / TypeScript SDK
import { runScan } from "@forkpoint/agent-lighthouse-core";
import {
buildReportView,
generateHtmlReport,
} from "@forkpoint/agent-lighthouse-report";
const report = await runScan("https://example.com");
const view = buildReportView(report);
console.log(`Overall Score: ${view.overallScore}/100 (${view.scoreTier})`);
// Generate standalone HTML report
const html = generateHtmlReport(report);🤖 Model Context Protocol (MCP)-Server
Fügen Sie Agent Lighthouse zu Ihrem Claude Desktop oder Cursor IDE hinzu, damit KI-Coding-Agenten Live-Staging-URLs prüfen können:
{
"mcpServers": {
"agent-lighthouse": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@forkpoint/agent-lighthouse-mcp"]
}
}
}📣 Teilen Sie Ihren Score
Generierte Berichte sind eigenständige Dateien, sodass Teams sie an Pull-Requests anhängen, an Kunden senden oder Vorher/Nachher-Verbesserungen veröffentlichen können.
[](https://github.com/ForkPoint/agent-lighthouse)Wenn Sie Agent Lighthouse auf einer öffentlichen Website ausführen, teilen Sie das Ergebnis über die Site-Score-Vorlage. Gute Beispiele helfen anderen Entwicklern zu lernen, wie agentenbereite Websites aussehen.
Weiteres Launch-Material befindet sich in:
🛠️ Entwicklung
# Clone the repository
git clone https://github.com/ForkPoint/agent-lighthouse.git
cd agent-lighthouse
# Install dependencies
pnpm install
# Build all packages
pnpm build
# Run unit tests
pnpm test📄 Lizenz
GPL-3.0-only © ForkPoint
This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
Scan any website's AI readiness: AI search visibility and AI agent usability. Free, no auth.
Audit any site's AI visibility from your assistant: crawler access, rendering, and schema.
Website intelligence audits for AI agents: free preview plus x402-paid Agent Readiness scoring
Full AI visibility audits: schema, citations, agentic readiness, agent journeys, WordPress deploys.
Related MCP Servers
AlicenseAqualityAmaintenanceScans websites to evaluate agent-readiness and produce an ASO Score Report across 34 signals, helping improve discoverability, trust, and interoperability for AI agents.4566 npm1MIT- AlicenseAqualityBmaintenanceEnables AI agents to check whether a public website is crawlable, understandable, and ready for AI search workflows through local-only audits of robots.txt, sitemaps, metadata, and llms.txt.350 npm1MIT
- AlicenseAqualityAmaintenanceProvides AI-visibility scoring and site auditing capabilities for websites, enabling agents to check how sites appear in AI engines like ChatGPT and Perplexity, run full SEO/security audits, and monitor changes over time.15322 npmMIT
- AlicenseAqualityBmaintenanceEnables AI assistants to audit a website's AI visibility by checking crawler access, identity files, and page signals, and running a full scored audit across ChatGPT, Claude, Gemini, and Perplexity.348 npmMIT