@enemyrr/mcp-server-pagespeed

@enemyrr/mcp-server-pagespeed

Google PageSpeed Insights による分析を提供する Model Context Protocol サーバーです。このサーバーを使用すると、AI モデルは標準化されたインターフェースを通じてウェブページのパフォーマンスを分析できます。

Cursor IDE のインストールとセットアップ

1. プロジェクトをクローンしてビルドします：

git clone https://github.com/enemyrr/mcp-server-pagespeed.git
cd mcp-server-pagespeed
npm install
npm run build

2. Cursor IDE の設定でサーバーを追加します：
   • コマンドパレットを開きます（Cmd/Ctrl + Shift + P）
   • 「MCP: Add Server」を検索します
   • 各項目を入力します：
     • Name：pagespeed
     • Type：command
     • Command：node /absolute/path/to/mcp-server-pagespeed/build/index.js

注：/absolute/path/to/ は、プロジェクトをクローンしてビルドした実際のパスに置き換えてください。

コマンドラインでの使用方法

次のコマンドを実行するだけです：

npx mcp-server-pagespeed

利用可能なツール

analyze_pagespeed

Google PageSpeed Insights API を使用してウェブページを分析します。

use_mcp_tool({
  server_name: "pagespeed",
  tool_name: "analyze_pagespeed",
  arguments: {
    url: "https://example.com"
  }
});

このツールは次の情報を返します：

• 全体的なパフォーマンススコア（0～100）
• 読み込み状況の指標
  • First Contentful Paint
  • First Input Delay
• 改善案の上位 5 件と、以下の情報：
  • タイトル
  • 説明
  • 予想される影響
  • 現在の値

特長

• ウェブページのパフォーマンスをリアルタイムで分析
• 読み込み状況の詳細な指標
• 優先度付きの改善案
• 包括的なエラー処理
• TypeScript 対応

エラー処理

サーバーは次の問題について、詳細なエラーメッセージを提供します：

• 無効な URL
• API リクエストの失敗
• 接続の問題
• 無効なツール呼び出し

コントリビューション

コントリビューションを歓迎します！お気軽に Pull Request を https://github.com/enemyrr/mcp-server-pagespeed へ送信してください。

ライセンス

MIT