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リモート
webanalyzer.dev開発ツール07 週間前に更新
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webanalyzer について

webanalyzerは、公開ウェブページを評価したい開発者やサイト運営者向けのSDKとコマンドラインツールです。APIキーや登録なしで、決定論的なチェックにより8つの品質軸を0~100で採点します。

主な機能

  1. 018つの品質軸でウェブページを採点
  2. 02290以上の決定論的チェック
  3. 03公開ランキングの表示
  4. 04JavaScript SDKまたはコマンドラインの利用
  5. 05生のAPIデータをJSONで出力

活用シーン

  1. 01公開サイトのSEOとアクセシビリティの評価
  2. 02パフォーマンスとセキュリティ問題の確認
  3. 03スクリプトでの分析結果取得

MCP 対応

AIエージェントがウェブサイト分析サービスを利用するためのMCPサーバーを https://mcp.webanalyzer.dev で提供しています。

設定

リモートサーバーはインストール不要です。クライアントを選んで設定をコピーするか、ワンクリックで導入できます。

エンドポイントhttps://mcp.webanalyzer.dev
インストールコマンドをコピー
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

コマンドはターミナルで実行し、JSON は各クライアントの MCP 設定に貼り付けて再起動します。認可が必要なサーバーは初回接続時にログインを求めます。

ツール

3
パラメーター型必須説明
urlstringはい分析する公開ページの完全な URL(例:https://example.com)

詳細

@webanalyzer/cli

webanalyzer.dev の公式 SDK + CLI です。公開されている任意の Web ページを、290 項目以上の決定論的なチェックに基づき、8 つの品質指標(SEO、GEO/AI 対応、パフォーマンス、アクセシビリティ、コード品質、UI/UX、データとトラッキング、セキュリティ)で 0~100 点で評価します。無料で、キーも登録も不要です。

CLI

npx @webanalyzer/cli https://example.com

またはグローバルにインストールして、短いコマンドを使用します。

npm i -g @webanalyzer/cli
webanalyzer https://example.com
 62/100  grade C  https://example.com/

   71  SEO
   55  AI readiness
   …

top issues:
  - [SEO] Meta description missing

webanalyzer leaderboard で公開リーダーボードを表示できます。--json を指定すると、API の生の出力を表示します。

SDK

import { analyze, leaderboard } from "@webanalyzer/cli";

const report = await analyze("https://example.com");
console.log(report.score, report.grade); // e.g. 62 "C"

依存関係はゼロで、Node 18 以降に対応しています。エラーが発生すると、安定した .code(rate_limited、fetch_failed、blocked_host など)を持つ WebAnalyzerError がスローされます。

注意事項

  • API には IP ごとのレート制限(1 分あたり 8 件の分析)があり、標準の RateLimit-* ヘッダーを返します。
  • スコアには意図的に厳しめの基準と重大な問題による上限が適用されます。70 点は良好なサイトです。線形の割合で採点する評価ツールとは比較できません。
  • OpenAPI 仕様:https://webanalyzer.dev/openapi.json · ドキュメント:https://webanalyzer.dev/developers
  • AI エージェント向け MCP サーバー:https://mcp.webanalyzer.dev(mcpName: dev.webanalyzer/webanalyzer)

MIT © Eduardo Gil

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AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。