Skip to main content
Glama
ReviewWebsite MCP Server

ReviewWebsite MCP Server

by mrgoonie

ReviewWebsite.com - MCP-сервер

Этот проект предоставляет сервер Model Context Protocol (MCP), который подключает помощников на основе искусственного интеллекта к API ReviewWebsite.com для создания и управления обзорами веб-сайтов, извлечения данных, преобразования URL-адресов в разметку и многого другого.

Доступные функции

  • [x] Создание, чтение, обновление и удаление обзоров веб-сайтов

  • [x] Получить доступные модели ИИ

  • [x] Преобразование URL-адресов в Markdown с помощью ИИ

  • [x] Извлечение структурированных данных из URL-адресов с помощью ИИ

  • [x] Собирайте URL-адреса и извлекайте содержимое

  • [x] Извлечение ссылок с веб-сайтов

  • [x] Обобщение URL-адресов и веб-сайтов с помощью ИИ

  • [x] SEO-анализ (идеи ключевых слов, сложность ключевых слов, анализ трафика, обратные ссылки)

  • [x] Настройка моделей и параметров ИИ

  • [x] Управление поведением и временем ожидания

ОбзорWeb.site

Related MCP server: WebforAI Text Extractor

Поддерживаемые транспорты

  • [x] "stdio" transport — транспорт по умолчанию для использования CLI

  • [x] Транспорт«Streamable HTTP» — для веб-клиентов

    • [ ] Реализовать аутентификацию (заголовки «Authorization» с Bearer <token> )

  • [ ] "sse" транспорт (Устаревшее)

  • [ ] Написать тесты

Как использовать

CLI

# 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"

Настройка МКП

Для локальной конфигурации с транспортом stdio:

{
  "mcpServers": {
    "reviewwebsite": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/reviewwebsite-mcp-server/dist/index.js"],
      "transportType": "stdio"
    }
  }
}

Для удаленной конфигурации HTTP:

{
  "mcpServers": {
    "reviewwebsite": {
      "type": "http",
      "url": "http://localhost:8080/mcp"
    }
  }
}

Переменные среды для HTTP-транспорта:

Вы можете настроить HTTP-сервер, используя следующие переменные среды:

  • MCP_HTTP_HOST : Хост для привязки (по умолчанию: 127.0.0.1 )

  • MCP_HTTP_PORT : Порт для прослушивания (по умолчанию: 8080 )

  • MCP_HTTP_PATH : Путь к конечной точке (по умолчанию: /mcp )


Обзор исходного кода

Что такое МКП?

Model Context Protocol (MCP) — открытый стандарт, позволяющий системам искусственного интеллекта безопасно и контекстно подключаться к внешним инструментам и источникам данных.

Этот шаблон реализует спецификацию MCP с помощью чистой многоуровневой архитектуры, которую можно расширить для создания пользовательских серверов MCP для любого API или источника данных.

Зачем использовать этот шаблон?

  • Архитектура, готовая к производству : следует той же схеме, которая используется в опубликованных серверах MCP, с четким разделением между CLI, инструментами, контроллерами и службами.

  • Безопасность типов : создано с использованием TypeScript для улучшения опыта разработки, качества кода и удобства обслуживания.

  • Рабочий пример : включает в себя полностью реализованный инструмент поиска IP-адресов, демонстрирующий полную модель от CLI до интеграции API.

  • Тестовая среда : поставляется с тестовой инфраструктурой для модульных и интеграционных тестов CLI, включая отчеты о покрытии.

  • Инструменты разработки : включают ESLint, Prettier, TypeScript и другие качественные инструменты, предварительно настроенные для разработки сервера MCP.


Начиная

Предпосылки


Шаг 1: Клонирование и установка

# Clone the repository
git clone https://github.com/mrgoonie/reviewwebsite-mcp-server.git
cd reviewwebsite-mcp-server

# Install dependencies
npm install

Шаг 2: Запуск сервера разработки

Запустите сервер в режиме разработки с использованием транспорта stdio (по умолчанию):

npm run dev:server

Или с помощью потокового HTTP-транспорта:

npm run dev:server:http

Это запустит сервер MCP с горячей перезагрузкой и включит MCP Inspector по адресу http://localhost:5173 .

⚙️ Прокси-сервер прослушивает порт 6277 🔍 MCP Inspector запущен и работает по адресу http://127.0.0.1:6274

При использовании HTTP-транспорта сервер по умолчанию будет доступен по адресу http://127.0.0.1:8080/mcp .


Шаг 3: Тестирование API-инструментов ReviewWebsite

Используйте инструменты API ReviewWebsite через CLI:

# 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"

Архитектура

Этот шаблон следует четкой, многоуровневой архитектурной модели, которая разделяет проблемы и способствует удобству обслуживания.

Структура проекта

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

Уровни и обязанности

Уровень CLI ( src/cli/*.cli.ts )

  • Цель : определение интерфейсов командной строки, которые анализируют аргументы и вызывают контроллеры.

  • Именование : Файлы должны называться <feature>.cli.ts

  • Тестирование : тесты интеграции CLI в <feature>.cli.test.ts

Слой инструментов ( src/tools/*.tool.ts )

  • Цель : Определить инструменты MCP со схемами и описаниями для помощников ИИ.

  • Именование : файлы должны иметь имена <feature>.tool.ts с типами в <feature>.types.ts

  • Шаблон : Каждый инструмент должен использовать zod для проверки аргументов.

Уровень контроллеров ( src/controllers/*.controller.ts )

  • Цель : Реализация бизнес-логики, обработка ошибок и форматирование ответов.

  • Именование : Файлы должны называться <feature>.controller.ts

  • Шаблон : Должен возвращать стандартизированные объекты ControllerResponse

Уровень служб ( src/services/*.service.ts )

  • Цель : Взаимодействие с внешними API или источниками данных.

  • Именование : Файлы должны называться <feature>.service.ts

  • Шаблон : чистое взаимодействие API с минимальной логикой

Уровень утилит ( src/utils/*.util.ts )

  • Цель : Обеспечить общую функциональность для всего приложения.

  • Ключевые возможности :

    • logger.util.ts : Структурированное ведение журнала

    • error.util.ts : Обработка ошибок и стандартизация

    • formatter.util.ts : Помощники форматирования Markdown


Руководство по разработке

Сценарии разработки

# 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]

Тестирование

# Run all tests
npm test

# Run specific tests
npm test -- src/path/to/test.ts

# Generate test coverage report
npm run test:coverage

Качество кода

# Lint code
npm run lint

# Format code with Prettier
npm run format

# Check types
npm run typecheck

Создание пользовательских инструментов

Чтобы добавить собственные инструменты на сервер, выполните следующие действия:

1. Определите уровень обслуживания

Создайте новую службу в src/services/ для взаимодействия с вашим внешним API:

// 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. Создать контроллер

Добавьте контроллер в src/controllers/ для обработки бизнес-логики:

// 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. Внедрение инструмента MCP

Создайте определение инструмента в src/tools/ :

// 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. Добавить поддержку CLI

Создайте команду CLI в src/cli/ :

// 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. Регистрация компонентов

Обновите точки входа для регистрации новых компонентов:

// 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);

Инструменты отладки

Инспектор МКП

Получите доступ к визуальному инспектору MCP, чтобы протестировать свои инструменты и просмотреть сведения о запросах/ответах:

  1. Запустите npm run dev:server

  2. Откройте http://localhost:5173 в вашем браузере.

  3. Тестируйте свои инструменты и просматривайте журналы прямо в пользовательском интерфейсе

Журналы сервера

Включить журналы отладки для разработки:

# Set environment variable
DEBUG=true npm run dev:server

# Or configure in ~/.mcp/configs.json

Публикация вашего MCP-сервера

Когда вы будете готовы опубликовать свой собственный сервер MCP:

  1. Обновите package.json, указав свои данные.

  2. Обновите README.md документацией по вашему инструменту.

  3. Соберите проект: npm run build

  4. Протестируйте производственную сборку: npm run start:server

  5. Опубликовать в npm: npm publish


Лицензия

Лицензия Массачусетского технологического института

{
	"reviewwebsite": {
		"environments": {
			"DEBUG": "true",
			"REVIEWWEBSITE_API_KEY": "your-api-key-here"
		}
	}
}

Примечание: Для обратной совместимости сервер также распознает конфигурации под полным именем пакета ( reviewwebsite-mcp-server ) или именем пакета без области действия ( reviewwebsite-mcp-server ), если ключ reviewwebsite не найден. Однако для новых конфигураций рекомендуется использовать короткий ключ reviewwebsite .

Available Tools

16 tools
convert_multiple_to_markdownB

Convert multiple URLs to Markdown using AI via ReviewWeb.site API. Turn multiple web pages into LLM-friendly content.

Inputs: urls (required), model, instructions, delayAfterLoad, +3 more.

convert_to_markdownB

Convert a URL to Markdown using AI via ReviewWeb.site API. Turn a web page into LLM-friendly content.

Inputs: url (required), model, instructions, delayAfterLoad, +2 more.

extract_dataB

Extract structured data (JSON) from a web page URL using AI via ReviewWeb.site API.

Inputs: url (required), instructions (required), jsonTemplate (required), systemPrompt, +5 more.

extract_data_multipleB

Extract structured data (JSON) from multiple web page URLs using AI via ReviewWeb.site API.

Inputs: urls (required), instructions (required), jsonTemplate (required), systemPrompt, +4 more.

html_to_screenshotB

Convert HTML content to a screenshot image using ReviewWeb.site API. Renders raw HTML string via headless browser and returns screenshot as hosted URL or image data.

Inputs: html (required), viewport_width, viewport_height, full_page, +5 more.

scrape_urlC

Scrape a URL and return HTML content using ReviewWeb.site API.

Inputs: url (required), delayAfterLoad, api_key.

seo_keyword_difficultyC

Get keyword difficulty for a keyword using ReviewWeb.site API.

Inputs: keyword (required), country, api_key.

seo_keyword_ideasB

Get keyword ideas for a keyword using ReviewWeb.site API.

Inputs: keyword (required), country, searchEngine, api_key.

seo_trafficC

Check traffic for a domain or URL using ReviewWeb.site API.

Inputs: domainOrUrl (required), mode, country, api_key.

summarize_multiple_urlsC

Summarize multiple web page URLs using AI via ReviewWeb.site API.

Inputs: urls (required), instructions, systemPrompt, model, +6 more.

summarize_urlB

Summarize a web page URL using AI via ReviewWeb.site API.

Inputs: url (required), instructions, systemPrompt, model, +5 more.

summarize_websiteC

Summarize a website (and its internal links) using AI via ReviewWeb.site API.

Inputs: url (required), instructions, systemPrompt, model, +6 more.

url_get_after_redirectsC

Get URL after redirects using ReviewWeb.site API.

Inputs: url (required), api_key.

url_is_aliveC

Check if a URL is alive using ReviewWeb.site API.

Inputs: url (required), timeout, proxyUrl, api_key.

Tool Schema Changelog

Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.

Loading tool schema changelog…

    TDQS

    B3.2/5.0

    Scored across 16 tools

    Disambiguation4/5

    Tools are mostly distinct in purpose, but some overlap exists (e.g., convert_to_markdown and extract_data both take URLs and produce AI-generated content). However, descriptions clarify the output format (markdown vs JSON), so ambiguity is low.

    Naming Consistency3/5

    Naming conventions vary: some tools use 'convert_', 'extract_', 'summarize_', while SEO tools prefix with 'seo_' and URL tools with 'url_'. This grouping is helpful but not fully uniform across the set.

    Tool Count4/5

    With 16 tools, the server covers a broad range of web page analysis features (scraping, AI conversion, SEO, URL utilities). The number is slightly above the typical 3-15 range but justified by the breadth of functionality.

    Completeness4/5

    The tool surface covers major web page operations: scraping, AI summarization, data extraction, SEO metrics, and URL checks. Minor gaps include no tool for batch extraction of links or more granular customization, but core workflows are supported.

    Maintenance

    ActivityInactive
    ResponsivenessOutdated data

    Related MCP Connectors

    Related MCP Servers

    • A
      license
      B
      quality
      D
      maintenance
      MCP server that enables LLMs to interact with Tripadvisor API, supporting location data, reviews, and photos through standardized MCP interfaces
      5
      64
      MIT
    • A
      license
      Not graded
      quality
      Not graded
      maintenance
      An MCP server that extracts clean, structured Markdown content from web page URLs using the WebforAI library. It simplifies feeding web content into AI models by removing HTML noise and intelligently processing tables and links.
      -
    • F
      license
      Not graded
      quality
      D
      maintenance
      A locally-hosted MCP server that provides AI assistants with advanced web crawling capabilities, including structured data extraction, deep site crawling, and page screenshots. It enables users to convert single or multiple URLs into clean Markdown content for processing by LLMs without requiring external API keys for basic features.
      -
    • A
      license
      A
      quality
      B
      maintenance
      An MCP server that enables AI assistants to fetch web content in multiple formats (HTML, JSON, text, Markdown) with intelligent content extraction, chunk management, and browser automation support.
      6
      152 npm
      15
      MIT