llmaudit-mcp

MCP-сервер для llmaudit.app. Позволяет ассистенту любого человека измерить, появляется ли бренд, когда покупатели просят ИИ дать рекомендацию.

Полная спецификация: specs/features/geo-13-mcp-server.md в приватном репозитории llm-rank-tracker.

Что он предоставляет

• start_visibility_check запускает измерение и возвращает runId.

• get_visibility_check забирает результат. Возвращает running, пока провайдеры не ответят.

• llmaudit://methodology объясняет, как проводится измерение.

Инструментов два, а не один, потому что измерение занимает до двух минут: сам аудит длится от 15 до 60 секунд, и измеряемая карта — ещё столько же.

Related MCP server: ai-visibility-mcp

Что возвращается, а что — нет

Возвращается измеренная карта: вопросы покупателей, заданные в реальном времени, и кто получил каждый ответ. Никогда не возвращается автоотчёт провайдеров, то есть то, что каждая модель СЧИТАЕТ о бренде. На практике эти два числа очень сильно расходятся, и автоотчёт всегда оптимистичнее: именно поэтому контракт инструмента не раскрывает его ни в каком поле.

Никогда не возвращается балл от 0 до 100: вердикт в трёх категориях и подсчёты.

Стоимость

Каждое бесплатное измерение расходует ключи API llmaudit, примерно от USD 0,05 до 0,15. Три предохранителя, все проверяются тестами:

1. Одно бесплатное измерение на домен каждые 30 дней, проверяется ДО вызова API.

2. MCP_MONTHLY_RUN_LIMIT (по умолчанию 200) — потолок для канала, отдельный от бюджета воронки веб-интерфейса.

3. Подсчёт rate limit в проде привязан к идентичности клиента, а не к IP этого сервера, который в serverless меняется.

Окружение

Разработка

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

Тесты запускаются на реальных фикстурах из fixtures/ (уже оплаченные запуски из разведки). Ни один из них не выходит в сеть и не обращается к провайдеру.