Ai Visibility Mcp

ai-visibility-mcp

AI があなたのウェブサイトをどのように認識するかを監査し、修正する MCP サーバーです。robots、スキーマ、LLM での言及、Cloudflare の AI デフォルト設定を対象に、問題を監査し、修正内容を生成し、1 つのループで再監査します。

多くのウェブサイトは、意図せず AI 検索から見えない状態になっています。Cloudflare のボット管理のデフォルト設定では、GPTBot / ClaudeBot / PerplexityBot がブロックされます。SPA は、JavaScript を実行しないクローラーに空の <div id="root"> を表示します。マーケティングチームは、ChatGPT、Claude、Perplexity の回答に自社ブランドが表示されていないことに気づきません。トラフィックが途絶えるまでは。

ai-visibility-mcp は、1 回のエージェントセッション内で監査と修正のループを完結させます。

1. 監査 — AI による認識を妨げている要因を特定します
2. 修正 — 問題を解決する成果物を生成します
3. 適用 — サイト所有者が出力を適用します
4. 再監査 — 修正が反映されたことを確認します

ツール

監査ツール

ツール	目的	API キーが必要ですか？
check_ai_bot_access(domain)	22 種類の AI ユーザーエージェントを対象とした、ボットごとの robots.txt と Cloudflare の AI デフォルト設定フラグ	いいえ
audit_ai_visibility(domain)	説明可能な減点項目（robots、meta、JSON-LD、sitemap、llms.txt、SPA シェル）に基づく 0〜100 の総合スコア	いいえ
check_llm_mention(brand, query, aliases?, models?)	複数モデルを対象としたブランドの表示状況（デフォルトでは Perplexity sonar、OpenAI gpt-4o-mini、Gemini 2.0 Flash）	はい
compare_competitors(your_domain, competitor_domains[])	並列の順位付き監査。最大 10 件を同時に実行	いいえ

生成ツール（v0.3）

ツール	目的	LLM 呼び出し？
generate_robots_patch(domain, allow_bots?, deny_bots?)	AI ボットへのアクセスを許可する修正版 robots.txt。既存のルールを維持し、Cloudflare を検出します	いいえ
generate_json_ld(url, page_type?)	任意のページ向け Schema.org JSON-LD ブロック。タイプ（Product/Article/Organization/FAQPage/SoftwareApplication/WebSite）を自動検出し、必須フィールドを検証します	はい（gpt-4o-mini）
generate_llms_txt(domain, crawl_depth?, max_pages?)	仕様に準拠した llms.txt。ホームページと sitemap をクロールし、フォールバック時にはリンクの抽出を試みます	はい（gpt-4o-mini）

このツールを作った理由

• Cloudflare は 2024〜2025 年にデフォルト設定を変更し、AI スクレイパーをブロックするようになりました。 多くのサイト所有者は設定を更新していないため、AI ボットはチャレンジを受けて離脱します。
• MCP マーケットプレイスは 2026 年に登場しました（MCP Hive、Smithery、mcp.so、Glama）。すべての AI エージェントには、実際のウェブを監査できるツールが必要です。このツールはその一つです。
• LLM の回答でのブランド表示は、新しい SEO です。 1 回の MCP 呼び出しでその状況を測定できる、すっきりとした構成はまだありません。

インストール

Python 3.10 以降と uv が必要です。

git clone https://github.com/bestaiinsider/ai-visibility-mcp
cd ai-visibility-mcp
uv sync
cp .env.example .env  # fill in PERPLEXITY_API_KEY / OPENROUTER_API_KEY

実行

# stdio transport — Claude Desktop / Claude Code
uv run ai-visibility-mcp

# HTTP transport — remote agents
uv run ai-visibility-mcp --http --port 8000

Claude Desktop / Claude Code の設定

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json（Desktop）または ~/.claude.json（CLI）に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "ai-visibility": {
      "command": "uv",
      "args": ["--directory", "/absolute/path/to/ai-visibility-mcp", "run", "ai-visibility-mcp"]
    }
  }
}

監査と修正のループ

# Step 1 — audit
> audit_ai_visibility(domain="example.com")
  score: 55
  warnings:
    - "9/22 AI bots disallowed — site largely invisible to AI search"
    - "no JSON-LD structured data — LLMs lose entity grounding"
    - "no /llms.txt found at root"

# Step 2 — generate fixes
> generate_robots_patch(domain="example.com")
  → new_robots: "User-agent: GPTBot\nAllow: /\n\nUser-agent: ClaudeBot\nAllow: /\n..."
  → diff:       unified diff of exactly what changed
  → paste_target: "/robots.txt at site root, replaces existing"

> generate_json_ld(url="https://example.com/")
  → page_type_detected: "Organization"
  → script_tag: '<script type="application/ld+json">{"@context":"https://schema.org","@type":"Organization"...}</script>'
  → paste_target: "inside <head> of the page"

> generate_llms_txt(domain="example.com")
  → content: "# Example Corp\n\n> One-sentence summary...\n\n## Pages\n- [Home](...): ..."
  → paste_target: "/llms.txt"

# Step 3 — site owner pastes the three artifacts

# Step 4 — re-audit
> audit_ai_visibility(domain="example.com")
  score: 95   ← was 55

セッション例

> check_ai_bot_access(domain="bandcamp.com")

  summary: { total: 22, allowed: 13, disallowed: 9 }
  warnings: ["9/22 AI bots disallowed — site largely invisible to AI search"]
  blocked:  ["GPTBot", "ClaudeBot", "Google-Extended", "Bytespider",
             "CCBot", "Meta-ExternalAgent", "FacebookBot", "Amazonbot", "Diffbot"]

> audit_ai_visibility(domain="bandcamp.com")

  score: 49
  reasons:
    -36: 9 AI bots disallowed in robots.txt
    -10: no JSON-LD structured data
    -5:  no /sitemap.xml

> check_llm_mention(brand="Anthropic", query="Who makes the leading foundation AI models?")

  share_of_voice: 0.667
  by_model:
    perplexity/sonar          mentioned=true   citations=3
    openrouter/gpt-4o-mini    mentioned=true   citations=0
    openrouter/gemini-flash   mentioned=false  citations=0
  est_total_cost_usd: 0.00088
  daily_spend_usd:    0.00088 / $5.00 cap

セキュリティ対策

このサーバーは、呼び出し元が指定したドメインおよび LLM プロバイダーに対して、外部 HTTP リクエストを送信します。v0.2 で強化した内容は次のとおりです。

• SSRF ガード。 すべての外部 HTTP リクエストで、ループバック、リンクローカル（AWS / GCP / Azure のメタデータ IP）、RFC1918、CGNAT、IPv6 ULA アドレスへの接続を拒否します。リダイレクト先も再検証します。
• 1 日あたりの利用上限。 LLM 呼び出しは MAX_DAILY_USD（デフォルトは $5.00）で制限され、~/.cache/ai-visibility-mcp/spend.json に保存されます。ループによる増幅で Perplexity / OpenRouter のクレジットが使い切られることはありません。
• 1 回あたりのコスト上限。 MAX_COST_PER_CALL（デフォルトは $0.10）と LLM_MAX_OUTPUT_TOKENS（デフォルトは 1024）により、単一のツール呼び出しのコストを確実に制限します。
• ユーザーコンテンツは保存しません。 1 日あたりの利用合計を除き、ディスクに記録される内容はありません。

設定

環境変数	デフォルト	用途
PERPLEXITY_API_KEY	—	check_llm_mention で Perplexity モデルを使用する場合に必要です
OPENROUTER_API_KEY	—	OpenRouter 経由で OpenAI ／ Gemini ／ Claude を使用する場合に必要です
MAX_COST_PER_CALL	0.10	ツール呼び出しごとの上限額（USD）
MAX_DAILY_USD	5.00	UTC 1 日あたりの上限額（USD）。永続化されます
LLM_MAX_OUTPUT_TOKENS	1024	LLM 呼び出しごとの出力トークン数の上限
AI_VISIBILITY_SPEND_FILE	~/.cache/ai-visibility-mcp/spend.json	支出記録の保存先を上書きします

開発

uv sync --extra dev
uv run pytest          # 40 tests
uv run ruff check .    # lint

ステータス

v0.3 — 監査と修正のループが完了しました。ツールは 7 個（監査 4 個＋ジェネレーター 3 個）、テストは 40/40 件に合格し、SSRF 対策と支出上限を設定済みです。tealhq.com ／ bandcamp.com ／ anthropic.com に対するスモークテストで動作を確認済みです。

ライセンス

MIT。