あなたのウェブサイトはAI検索から見えていますか？ ChatGPT、Perplexity、Claude、Google AIがあなたのサイトをクロールして理解できるかをチェックし、何を修正すべきかを具体的に教えてくれる、依存関係ゼロの超軽量CLIツールです。
npx github:epistemedeus/ai-readiness yoursite.comインストール不要、サインアップ不要、依存関係なし。Node 18+。
ブラウザで試したい？ 同じチェックを（インストール不要で）samedaydesk.com/tools/ai-readiness で実行できます。
チェッカーは何を修正すべきかを教えてくれます。このキットは修正に必要なすべてを、貼り付けるだけで使える状態で提供します：
コピペで使える robots.txt（すべてのAIクローラーを歓迎）、Organization + WebSite + FAQPage JSON-LD、title/meta/Open Graph テンプレート、XMLサイトマップ
影響度順に並べた7つの修正優先チェックリスト
下記データセットの背景にある完全なベンチマーク
チェックアウト後即時配信、サインアップ不要
→ AI Search Readiness Kitを入手（$9） ・ サイトの監査を代行してほしい？ samedaydesk.com をご覧ください。
このチェッカーを7業界の136の有名企業のホームページに対して実行し、全結果を公開しました。オープンデータで、出典を明記すれば自由に利用できます。
インタラクティブでソート可能なリーダーボード： samedaydesk.com: AI-Search Readiness Leaderboard
業界別の平均スコア（低いほどAI検索が読み取りにくい）：
業界 | 平均スコア | n |
マーケティング代理店 | 92 | 24 |
SaaS | 88 | 24 |
開発ツール | 86 | 17 |
Eコマース | 85 | 19 |
AIスタートアップ | 83 | 25 |
フィンテック | 74 | 16 |
ヘルステック | 63 | 11 |
注目すべき発見： ヘルステックは最もAI検索レディネスが低い業界（平均63）。KlarnaはF評価（38）。GitHub、Chime、Ramp、Gusto、Ro、Hims、ZocdocはそれぞれD評価。AI企業でさえ苦戦しています。PerplexityはC評価、LlamaIndexはD評価でした。ほとんどのギャップは同じで、完全に修正可能です：JavaScriptのみのホームページ、JSON-LD構造化データの欠如、サイトマップなし。
業界別レポート： SaaS ・ e-commerce ・ マーケティング代理店 ・ AIスタートアップ ・ ヘルステック。
Related MCP server: geo-audit
AI検索は人々が情報を見つける方法になりつつあり、AIの回答はクロール可能で構造が整った少数のページから引き出されます。robots.txt でGPTBotがブロックされていたり、ページに構造化データがなければ、サイトが人間にとってどれだけ優れて見えても、AIの回答の中で存在感を失う可能性があります。このツールは、引用される資格があるかどうかを左右する技術的な基本事項をチェックします。
チェック | なぜ重要なのか |
AIクローラーのアクセス |
|
構造化データ（JSON-LD） | AIエンジンはJSON-LD（ |
タイトルとメタディスクリプション | 適切に存在しサイズも適切で、エンジンがクリーンな要約を利用できるようにします。 |
Open Graphタグ | よりリッチな機械可読コンテキストとクリーンなリンクプレビューを提供します。 |
XMLサイトマップ | エンジンがページを発見するのを助けます。Bing Webmaster Toolsに提出してください（ChatGPT SearchはBingインデックスを読み取ります）。 |
llms.txt | 安価な衛生対策としてのみフラグ付け。正直な注記：現時点でAI引用への実証された効果はなく、ランキング向上として売り込む話に乗らないでください。 |
0〜100のスコア、レターグレード、そして失敗した各チェックに対する具体的な修正方法が得られます。
$ npx github:epistemedeus/ai-readiness example.com
AI Readiness https://example.com/
Score 72/100 Grade B
PASS AI crawler access No AI crawler blocked.
FAIL Structured data (JSON-LD) None found.
fix: Add Organization + FAQPage + Article JSON-LD.
PASS Title & meta description title 41 chars, description 132 chars
WARN Open Graph tags 2 og: tags
fix: Add og:title, og:description, og:image, og:url.
PASS XML sitemap found
WARN llms.txt none (minor: no proven citation effect)スクリプト用のJSON出力： npx github:epistemedeus/ai-readiness yoursite.com --json
チェッカーを任意のModel Context Protocolクライアント（Claude Desktop、Cursor、Clineなど）に追加して、AIアシスタントに*「私のサイトはAI検索から見えていますか？」*と尋ね、スコア付きレポートをインラインで取得できます。依存関係なし、stdioで動作します。
{
"mcpServers": {
"ai-readiness": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "github:epistemedeus/ai-readiness", "mcp"]
}
}
}2つのツールを公開しています：
check_ai_readiness(url)：スコア、グレード、各ギャップに対する具体的な修正を返します。
generate_ai_readiness_fixes(url)：スarterのOrganization + FAQPage JSON-LD（サイトから事前入力）とAIクローラー対応のrobots.txtを生成します。
このスタンドアロンパッケージは、2ツールのローカルMCPサーバーです。上記のnpx stdio設定（npx -y github:epistemedeus/ai-readiness mcp、またはnode mcp.js）を使用してください。http.jsは最小限のステートレスなカスタムJSON-RPC-over-HTTP POSTアダプター（POST /mcp）です。MCP Streamable HTTPではなく、本番用のリモートMCPトランスポートでもなく、通常のStreamable HTTPクライアントはそのままでは使用できません。このパッケージにはホスト型のリモートMCP URLはありません。
デプロイのたびにURLをチェックして、AI検索のリグレッションを迅速に検出：
- uses: epistemedeus/ai-readiness@v1
with:
url: https://yoursite.comこのCLIは技術的な基本事項をチェックします。マークアップだけでは答えられない質問：ChatGPT、Perplexity、Google AIは、あなたのバイヤーが入力するクエリに対して実際にあなたを引用していますか？ 指名競合他社と比較してどうですか？ 最初にやるべきROIが最も高い修正は何ですか？
それがSameDayDeskのAI-Search Visibility Auditです：エンジン横断の実際の引用テスト、競合他社ベンチマーク、優先順位付き修正リストをPDFとウェブレポートとして当日中に提供します。→ samedaydesk.com
このように構築されたもの：依存関係なし、stdio＋カスタムJSON-RPC-over-HTTP POSTアダプター、MCPレジストリに公開、2つの焦点を絞ったツール？ 私たちはあなたのAPIや製品向けに同じ方法でMCPサーバーを構築します。（仕組みに興味がありますか？ ガイドをお読みください：依存関係なしのMCPサーバーの構築方法。）
カスタムMCPサーバー：$349、迅速に納品。 あなたのAPIに接続された動作するサーバー（stdio＋オプションのホスト型リモート）を、レジストリ/マニフェスト設定込みで提供します。→ 構築を依頼する （または直接購入）。
AI検索でサイトを読まれ、引用されるための無料の詳細ガイド：
MIT © SameDayDesk
Check whether a website is visible to AI search engines (ChatGPT, Perplexity, Claude, Google AI Overviews). Fetches the site + robots.txt and scores AI-crawler access, structured data (JSON-LD), title/meta, Open Graph, sitemap, and llms.txt. Returns a 0-100 score, a letter grade, and a specific fix for each gap.
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| url | Yes | The website to check, e.g. example.com or https://example.com |
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
With no annotations provided, the description fully explains the tool's behavior: fetching the site and robots.txt, scoring multiple factors, and returning a score, grade, and specific fixes. It covers the core actions and outputs without ambiguity.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
The description is three sentences, front-loaded with the main action, and contains no filler. Each sentence adds essential information: purpose, process, and output.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
Given the moderate complexity, one required parameter, and no output schema, the description adequately explains the return value (score, grade, fix). It mentions all key components checked, making it complete for an agent to understand what the tool does.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
The single parameter 'url' is fully described in the schema (100% coverage). The tool description repeats the same example format, adding no new semantics beyond what the schema already provides.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
The description clearly states the tool's purpose: 'Check whether a website is visible to AI search engines' and details the specific checks (robots.txt, JSON-LD, etc.). It distinguishes from the sibling tool 'generate_ai_readiness_fixes' which focuses on providing fixes.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
The description does not explicitly state when to use this tool versus the sibling or alternatives. While the action is clear, there is no guidance on context or prerequisites (e.g., website must be accessible).
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
Generate starter fixes to make a website visible to AI search: Organization + FAQPage JSON-LD (pre-filled from the site's real title/description) and an AI-crawler-friendly robots.txt. Paste the JSON-LD into the homepage and replace robots.txt. This is the free starter version of the same-day Fix Pack.
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| url | Yes | The website to generate fixes for, e.g. example.com |
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
No annotations are provided, so the description carries the full burden. It discloses that the tool generates starter fixes and that it uses the site's real title/description. However, it does not mention any potential side effects, permissions needed, or limitations beyond being a starter version. For a simple generative tool, this is adequate but not fully transparent.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
The description is concise, consisting of two sentences that immediately convey the tool's purpose and outputs. Every sentence adds value, and the structure is front-loaded with the most important information.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
For a tool with one parameter and no output schema, the description is fairly complete. It explains what outputs are generated and how to apply them. However, it lacks details on prerequisites, error handling, or a precise definition of 'AI search'. Overall, it covers the essential aspects.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
Only one parameter (url) with schema description coverage at 100%. The description adds no additional meaning beyond the schema's description. Since schema coverage is high, baseline is 3. No enums or constraints, so no missing nuance.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
The description clearly states the tool generates starter fixes for AI visibility, specifically Organization + FAQPage JSON-LD and an AI-friendly robots.txt. It also distinguishes from the sibling tool 'check_ai_readiness' which checks readiness, while this generates fixes.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
Provides explicit instructions on how to use the outputs: paste JSON-LD into homepage <head> and replace robots.txt. Mentions it's a free starter version, implying usage context. Lacks explicit when-not-to-use or alternative scenarios, but the guidance is clear and actionable.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections. Dates show when Glama detected each change.
check_ai_readinessgenerate_ai_readiness_fixesEach tool has a distinct purpose: one checks AI readiness, the other generates fixes. No overlap in functionality.
Both tool names follow a consistent verb_noun pattern with snake_case (check_ai_readiness, generate_ai_readiness_fixes).
Two tools is minimal; while the domain is narrow, a server like this might benefit from additional tools like a detailed report or verification tool.
The tools cover checking and generating fixes, but there is no tool to verify fixes after application or to manage multiple websites, leaving some gaps.
Unclaimed servers have limited discoverability.
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
Checks llms.txt, AI crawler access in robots.txt, and sitemap - with a 0-100 AI readiness score.
Scan any website's AI readiness: AI search visibility and AI agent usability. Free, no auth.
AEO audit: score any website 0-100 for AI visibility. Checks schema, meta, content, AI crawlers.
Scan any public site for AI-agent visibility; get scored findings, a machine-readable fix pack, and
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/epistemedeus/ai-readiness'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server
