pseolint

@pseolint/mcp

pseolint 用 MCP サーバー：AI コーディングアシスタントから、テンプレートごとに pSEO サイトを監査します。

Claude Code や Claude Desktop、Cursor、Windsurf などの AI コーディングアシスタントに、pseolint v0.7.5 の監査ツールを公開する MCP（Model Context Protocol） サーバーです。

すべてのツールに pseolint_ プレフィックス（pseolint_audit_site、pseolint_explain_score、pseolint_check_page_technical、pseolint_orchestrate_audit）が付いているため、ほかの MCP サーバーとの名前の衝突を防げます。また、各ツールは人が読めるテキストと、機械可読な structuredContent の両方を返します。

v0.6 の新機能：ツールの応答にテンプレートごとの出力を追加

audit_site は、既存の findings リストに加えて templates 配列を返すようになりました。AI クライアントはパラメーターを変更せずに、テンプレートごとの表示を自動的に取得できます。

{
  "verdict": "concerning",
  "risk": 60,
  "templates": [
    {
      "signature": "/listing/:slug",
      "totalUrls": 8201,
      "auditedUrls": ["https://example.com/listing/foo", "..."],
      "verdict": "concerning",
      "risk": 60,
      "variance": {
        "uniformityScore": 0.85,
        "topDriver": { "ruleId": "spam/thin-content", "fireRate": 0.8 }
      }
    },
    { "signature": "/category/:slug", "verdict": "ready", "risk": 12 }
  ],
  "findings": [...]
}

templates を順に確認する際、topDriver ルールと fireRate が最も実用的な指標です。「サンプル 10 件中 8 件が spam/thin-content に該当」とあれば、問題のあるテンプレートと修正方法を LLM に伝えられます。findings のフラットリストも引き続き利用でき、URL ごとの詳細な確認に使えます。

設計の根拠： docs/superpowers/specs/2026-05-04-pseolint-v0.6-audit-as-template-reframe.md

v0.5.2 の新機能：信頼性レイヤー

• コンテンツ品質ルールを 4 件追加。基盤となるエンジンに追加され、audit_site と orchestrate_audit で使用されます。ルールは content/title-uniqueness、content/heading-structure、content/image-alt-text、tech/og-completeness です。検出結果は、標準のルール検出結果としてツール出力に表示されます。
• audit_site.authorityScore パラメーター（0～100）：独自の DA を指定できます。>= 80 では、確立されたブランドの判定が 1 段階緩和されます。<= 30 では、新興または権威性の低い運営者の判定が 1 段階厳しくなります。数値の risk は変わりません。
• audit_site.sampleSeed パラメーター：決定論的なサンプラーです。同じシードを使えば、実行ごとに同じ監査結果と判定になります。AI アシスタントがユーザーに検出結果の確認を求める場合も、再現可能な監査を実行できます。
• spam/doorway-pattern のクラスター集約：カタログディレクトリで 276 組にわたる検出結果があった場合、LLM のコンテキストウィンドウを圧迫する 276 行ではなく、グループごとに 1 行のクラスターとして返されます。
• 検出結果の実用性を維持：情報レベルの検出結果はカテゴリごとに上限が設定されているため、それだけで判定を引き下げるほど蓄積されません。LLM に届くのはノイズではなく、実際に意味のあるシグナルです。
• pseolint.dev/methodology に記載された、実稼働中の信頼できる pSEO サイトを用いた調整。トレードオフと制限事項も記載されています。

v0.5 の新機能

orchestrate_audit ツール。 25 個の決定論的な監査ツールを使って LLM に監査を実行させ、具体的なコピー＆ペースト可能なパッチ（書き換えた H1、JSON-LD ブロック、robots.txt の差分など）を含む修正マニフェストを生成します。問題の一覧だけでなく、具体的な修正を求めるユーザーに使います。

保守的な MCP のデフォルト設定：$2／ツール呼び出し 60 回／実行時間 180 秒（CLI の $5／100 回／300 秒に対して）。出力モードは summary（チャット UI 向けの簡潔なテキスト）と json（マニフェスト全体＋検証結果＋差分）の 2 種類です。呼び出しごとに実際の USD 消費額が報告されます。決定論的バリデーターに通らなかったパッチはマニフェストから削除され、別途提示されます。

プロンプトの例：「pseolint_orchestrate_audit ツールを使って、https://example.com を AI ネイティブに監査し、具体的な修正案を提示してください。」

安全性のデフォルト設定（v0.3.3 以降）

3 つのツールはすべて、デフォルトで safeMode: "saas" に設定されています。エンドユーザー環境で動作する AI アシスタントが、悪意ある URL 引数によって AWS／GCP のメタデータエンドポイント、localhost、RFC1918 ネットワークをスキャンさせられるのを防ぎます。具体的には、次のとおりです。

• guardSsrf: true：ソース URL、サイトマップのエントリー、リダイレクト先、検出されたリンクに対し、DNS 検証を伴うプライベート IP 範囲のチェックを行います。
• respectRobotsTxt: true：対象の robots.txt で Disallow とされているサイトマップ URL は、クロールせずにスキップされます。
• maxFetchBytes（10 MB）と maxCrawlDiscovered（2000）の上限を強化

ツール

pseolint_orchestrate_audit (v0.5)

25 個の監査ツールを通じて LLM を実行し、具体的なパッチを含む修正マニフェストを作成します。問題の一覧だけでなく、貼り付けて使える修正を求めている場合に使用します。Anthropic のマネージド環境では、監査 1 回あたり約 1～3 ドルかかります。

パラメーター：

• domain（必須）：監査するサイトの URL（例：https://example.com）
• maxCostUsd：USD の上限（デフォルト：2）
• maxToolCalls：ツール呼び出し回数の上限（デフォルト：60）
• maxWallSeconds：実時間の上限（デフォルト：180）
• format：summary（簡潔なテキスト）または json（完全なマニフェスト＋検証＋差分）

戻り値：判定＋カテゴリ＋各分類で上位 3 件のパッチを含むテキストの概要（format: "json" の場合は完全な JSON）。検証エラーは個別に一覧表示されるため、LLM ホストとの会話で、実際に適用された内容を正確に把握できます。

プロンプトの例：「https://example.com で pseolint_orchestrate_audit を format=summary で使用してください」

pseolint_audit_site

URL またはディレクトリパスに対して、pseolint の完全な監査を実行します。サイト全体の判定＋リスクスコア、テンプレートごとの判定と変動指標を含む templates 配列、および実行可能な修正案を含む URL ごとのすべての指摘を返します。

パラメーター：

• source（必須）：監査する URL またはディレクトリパス
• threshold：合格／不合格のスコアしきい値（デフォルト：40）
• sampleSize：監査するページ数 N のランダムなサブセット（0 = すべて）
• format：出力形式：console または json（デフォルト：console）
• authorityScore：ドメインオーソリティのヒント（0～100）。80 以上の場合、判定が 1 段階緩和され、30 以下の場合は 1 段階厳しくなります。risk の生の数値は変わりません。
• contentEffort（ブール値、デフォルト false）：AI によるコンテンツ努力度のシグナルを有効にします。LLM がサンプルページのテキストから独自性／努力度を 0～100 で評価し、判定を最大 1 段階緩和または厳格化します。MCP サーバーの環境変数に ANTHROPIC_API_KEY が必要です。設定されていない場合は安全に何も行いません。監査 1 回あたり数セントの LLM コストが追加されます。
• sampleSeed：層化抽出を再現可能にする整数のシード。同じシードを使うと、同じ監査結果と判定になります。

戻り値（v0.6 形式）： verdict、risk、categories、templates: Template[]、findings: RuleResult[]。AI クライアントは、まず templates を確認してください。topDriver.ruleId + fireRate は、テンプレートごとに最も実用的なシグナルです。URL ごとの詳細確認には findings を使用してください。

プロンプトの例：「http://localhost:3000 のサイトを監査し、テンプレートごとの内訳を表示してください」

pseolint_explain_score

監査を実行し、SpamBrain リスクスコアに影響している要因を、人が読みやすい形式で説明します。カテゴリ別の内訳、主な問題、優先順位付きの修正案が含まれます。

パラメーター：

• source（必須）：監査する URL またはディレクトリパス
• threshold：合格／不合格判定のリスクしきい値（デフォルト：40）
• authorityScore：ドメインオーソリティのヒント（0～100）。80 以上の場合、判定が 1 段階緩和され、30 以下の場合は 1 段階厳しくなります。risk の生の数値は変わりません。
• contentEffort（ブール値、デフォルト false）：AI によるコンテンツ努力度のシグナルを有効にします。LLM がサンプルページのテキストから独自性／努力度を 0～100 で評価し、判定を最大 1 段階緩和または厳格化します。MCP サーバーの環境変数に ANTHROPIC_API_KEY が必要です。設定されていない場合は安全に何も行いません。監査 1 回あたり数セントの LLM コストが追加されます。
• sampleSeed：層化抽出を再現可能にする整数のシード。

プロンプトの例：「サイトの SpamBrain スコアが高い理由を説明してください」

pseolint_check_page_technical

単一ページの URL をチェックし、ページ単位のテクニカル SEO の問題（canonical、Open Graph、JSON-LD、robots、meta、薄いコンテンツ、著者シグナル）を確認します。ページ間のルールは実行しません。それらの確認には pseolint_audit_site を使用してください。

パラメーター：

• url（必須）：チェックするページの完全な URL

プロンプトの例：「https://yoursite.com/templates/california-llc のテクニカル SEO の問題をチェックしてください」

リソース

サーバーは、pseolint のルールに関するナレッジも読み取り専用のMCP リソースとして公開しているため、アシスタントは推測したりウェブから取得したりせずに、検出内容を説明できます。リソースは ruleId をキーとしており、これはすべての監査結果に表示される識別子（例：spam/thin-content）と同じなので、ツールの出力と 1 対 1 で対応します。

• pseolint://rules：ドキュメント化されたすべてのルールの JSON インデックス（ruleId、title、ルールごとのリソース URI）です。利用可能な内容を確認するため、まずこれを読み取ってください。
• pseolint://rules/<ruleId>：ルールごとの Markdown リソースです。例：pseolint://rules/spam/thin-content。各リソースには、ルールへのリンク、検出内容セクション、修正方法のチェックリストが含まれます。

一般的な流れ：pseolint_audit_site を実行し、検出結果から ruleId を取得してから、pseolint://rules/<ruleId> を読み取り、pseolint 独自のルールドキュメントに基づいて説明と修正方法のアドバイスを提示します。

リモートサーバー（ホスト型、インストール不要）

何もインストールしたくない場合は、MCP クライアントからホスト型エンドポイントに接続してください。

https://pseolint.dev/mcp

サインアップ不要で、読み取り専用の監査ツール 3 つ（pseolint_audit_site、pseolint_explain_score、 pseolint_check_page_technical）を提供します。匿名での利用にはレート制限があります。pseolint.dev のダッシュボードで API キーを作成し、Authorization: Bearer <key> として送信すると、上限を引き上げられます。AI がオーケストレーションする pseolint_orchestrate_audit ツールは、現在のところ stdio パッケージ（以下）または CLI からのみ利用できます。

クライアント設定の例：

{ "url": "https://pseolint.dev/mcp", "headers": { "Authorization": "Bearer <key>" } }

インストール

Claude Code

claude mcp add pseolint -- npx @pseolint/mcp

Claude Desktop

claude_desktop_config.json に追加します：

{
  "mcpServers": {
    "pseolint": {
      "command": "npx",
      "args": ["@pseolint/mcp"]
    }
  }
}

Cursor

.cursor/mcp.json に追加します：

{
  "mcpServers": {
    "pseolint": {
      "command": "npx",
      "args": ["@pseolint/mcp"]
    }
  }
}

Windsurf

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json に追加します：

{
  "mcpServers": {
    "pseolint": {
      "command": "npx",
      "args": ["@pseolint/mcp"]
    }
  }
}

VS Code（GitHub Copilot）

.vscode/mcp.json に追加します：

{
  "servers": {
    "pseolint": {
      "command": "npx",
      "args": ["@pseolint/mcp"]
    }
  }
}

チェック内容

65 のルールをテーマ別に分類しています（スコア対象の 4 カテゴリー：整合性、発見可能性、引用、データに集約されます）。

• SpamBrain リスク：類似コンテンツの検出、エンティティ差し替え型ドアウェイページ、内容の薄いコンテンツ、定型文の比率
• コンテンツ品質：ページごとの独自価値、見出し／メタデータの一意性、E-E-A-T のシグナル
• 内部リンク：孤立ページ、行き止まり、クラスターの接続性、リンク階層の深さ
• テクニカル SEO：canonical の一貫性、サイトマップの網羅性、robots.txt の競合
• 構造化データ：JSON-LD の検証、必須フィールド、スキーマの一貫性
• カニバリゼーション：URL パターンの競合（title-overlap と keyword-collision は、誤検出率が高かったため v0.4 で削除されました）

リンク

• GitHub
• npm: pseolint
• npm: @pseolint/core

ライセンス

MIT