llmaudit-mcp

llmaudit.app의 MCP 서버입니다. 누구나 자신의 어시스턴트가 구매자들이 AI에게 추천을 물었을 때 특정 브랜드가 나타나는지 측정하도록 할 수 있습니다.

전체 스펙: specs/features/mcp=server.md는 비공개 저장소 llm-rank-tracker에 있습니다.

제공하는 것

• start_visibility_check는 측정을 시작하고 runId를 반환합니다.

• get_visibility_check는 그 결과를 가져옵니다. 공급사가 응답할 때까지 running을 반환합니다.

• llmaudit://methodology는 측정 방식을 설명합니다.

측정은 최대 2분이 걸리기 때문에 도구가 하나가 아니라 두 개입니다. audit은 15~60초이고 측정된 맵도 비슷한 시간이 걸립니다.

Related MCP server: ai-visibility-mcp

반환하는 것과 반환하지 않는 것

측정된 맵을 반환합니다: 실시간으로 확인한 구매자의 질문과 각 답변을 누가 가져갔는지입니다. 공급사의 자체 보고는 절대 반환하지 않습니다. 자체 보고는 각 모델이 브랜드에 대해 믿고 있는 것일 뿐이며, 두 수치는 실전에서 크게 달라지고 자체 보고는 항상 낙관적입니다. 그래서 도구의 계약은 어떤 필드에도 그 자체 보고를 노출하지 않습니다.

0~100 점수는 절대 반환하지 않습니다: 3단계 판정과 개수를 반환합니다.

비용

무료 측정 하나는 llmaudit의 API 키를 약 USD 0.05~0.15 정도 사용합니다. 세 가지 안전장치가 있고 모두 테스트로 검증됩니다:

1. 도메인당 30일마다 무료 측정 1회, API를 호출하기 전에 검사합니다.

2. MCP_MONTHLY_RUN_LIMIT(기본 200)은 채널 상한으로 웹 퍼널 예산과 분리되어 있습니다.

3. 프로덕션의 rate limit 집계는 클라이언트 신원 기준이지 이 서버의 IP 기준이 아닙니다. serverless 환경에서는 IP가 순환되기 때문입니다.

Env

개발

npm run dev     # xmcp dev
npm test        # vitest, sin red
npm run build   # xmcp build

테스트는 fixtures/ 안의 실제 픽스처(프로스펙션에서 이미 결제된 실행)를 사용합니다. 어떤 테스트도 네트워크에 연결하거나 공급자를 호출하지 않습니다.