Skip to main content
Glama
ForkPoint

Agent Lighthouse MCP Server

by ForkPoint

Предпросмотр отчёта Agent Lighthouse


⚡ Быстрый старт

Запустите сканирование без установки прямо в терминале. Флаг --view открывает автономный HTML-отчёт для скриншотов, рецензирования заинтересованными сторонами и артефактов pull-request.

# 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 85

Agent Lighthouse проверяет 199 правил, охватывающих llms.txt, политику краулера robots.txt, Schema.org, обнаружение OpenAPI, поверхности действий WebMCP, структуру контента AEO/GEO, доступность и техническую готовность.


Related MCP server: maxaeo-ai-visibility-mcp

🎯 Что проверяет Agent Lighthouse

Agent Lighthouse оценивает веб-сайты по 10 категориям аудита, сгруппированным в 3 столпа готовности:

├── 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)

📦 Пакеты и архитектура

Этот репозиторий организован как лёгкий pnpm монорепозиторий, опубликованный в области @forkpoint:

Пакет

npm Пакет

Описание

packages/cli

@forkpoint/agent-lighthouse

Главный CLI-бинарник (npx @forkpoint/agent-lighthouse <url>).

packages/core

@forkpoint/agent-lighthouse-core

Основной движок сбора и аудита, алгоритмы оценки и типы.

packages/report

@forkpoint/agent-lighthouse-report

Автономный HTML, Markdown и унифицированная модель представления отчёта.

packages/mcp

@forkpoint/agent-lighthouse-mcp

MCP-сервер (Model Context Protocol) для Claude / Cursor / IDE.


🛡️ GitHub Actions CI

Используйте Agent Lighthouse как шлюз для pull-request, чтобы предотвратить регрессии агентной готовности:

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 }}

Действие генерирует отчёты в терминале, HTML, JSON и Markdown. Установите comment-on-pr: true с github-token, чтобы публиковать сводку Markdown в pull-request. См. руководство по настройке в маркетплейсе для примеров, готовых к релизу.


💻 Программный SDK для Node.js / TypeScript

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);

🤖 Сервер Model Context Protocol (MCP)

Добавьте Agent Lighthouse в ваш Claude Desktop или Cursor IDE, чтобы AI-агенты могли проверять живые staging-URL:

{
  "mcpServers": {
    "agent-lighthouse": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@forkpoint/agent-lighthouse-mcp"]
    }
  }
}

📣 Поделитесь своей оценкой

Сгенерированные отчёты являются автономными файлами, поэтому команды могут прикреплять их к pull-request, отправлять клиентам или публиковать улучшения «до/после».

[![Agent Lighthouse](https://img.shields.io/badge/Agent%20Lighthouse-ready-4f46e5)](https://github.com/ForkPoint/agent-lighthouse)

Если вы запускаете Agent Lighthouse на публичном сайте, поделитесь результатом через шаблон оценки сайта. Хорошие примеры помогают другим разработчикам узнать, как выглядят сайты, готовые к агентам.

Больше материалов для запуска находится в:


🛠️ Разработка

# 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

📄 Лицензия

GPL-3.0-only © ForkPoint

Maintenance

ActivityMaintained
ResponsivenessUnresponsive

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • A
    license
    A
    quality
    A
    maintenance
    Scans websites to evaluate agent-readiness and produce an ASO Score Report across 34 signals, helping improve discoverability, trust, and interoperability for AI agents.
    4
    5
    66 npm
    1
    MIT
  • A
    license
    A
    quality
    B
    maintenance
    Enables 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.
    3
    50 npm
    1
    MIT
  • A
    license
    A
    quality
    A
    maintenance
    Provides 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.
    15
    322 npm
    MIT
  • A
    license
    A
    quality
    B
    maintenance
    Enables 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.
    3
    48 npm
    MIT