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server-side-tracking

server-side-tracking

远程服务
github.com/tracklution商业与营销22 天前更新
代码仓库

关于 server-side-tracking

server-side-tracking 是 Tracklution CLI monorepo 中的 npm 包,为编码 Agent 发布可读取的服务端转化跟踪安装说明。它引导编码 Agent 使用 Tracklution 的 MCP 安装流程,而非自行生成跟踪代码。

主要功能

  1. 01发布供编码 Agent 读取的安装说明
  2. 02提供机器可读的安装方式
  3. 03通过 REST 端点引导初始化
  4. 04提供便于 npm 发现的类别别名
  5. 05打包 OpenAI 插件 ZIP

适用场景

  1. 01从 Agent 提示启动跟踪安装
  2. 02帮助 Agent 通过 npm 找到 Tracklution
  3. 03引导受支持的平台完成账户设置

MCP 相关

该包说明了将 Agent 连接到 Tracklution MCP 服务(https://mcp.tracklution.com/mcp)的安装流程。一次性 REST 初始化会返回带授权信息的 mcp.json 片段;tracklution-mcp 目前是别名,本地代理则属于未来计划。

配置

远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端,复制配置或使用一键安装。

服务地址https://mcp.tracklution.com/mcp
一键复制安装命令
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

命令在终端中运行;JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。

工具

详细介绍

tracklution-cli

用于 AI 编码 Agent 的 npm 包单体仓库,作为 Tracklution 品牌和类别入口发现的切入点:

  • tracklution -- 正式包。发布的二进制文件会运行供 Agent 读取的安装说明。
  • create-tracklution -- 别名,可让 npm create tracklution@latest 正常工作。
  • @tracklution/cli -- 为作用域预留的别名。
  • tracklution-mcp -- 当前为别名;未来版本将提供本地 stdio<->Streamable-HTTP MCP 代理。
  • server-side-tracking -- 类别入口别名,适用于 npm view server-side-tracking / npx server-side-tracking。
  • conversion-tracking -- 类别入口别名,适用于 npm view conversion-tracking / npx conversion-tracking。
  • conversion-api -- 类别入口别名,适用于 npm view conversion-api / npx conversion-api。

这是什么

当用户向 AI 编码 Agent(Cursor、Claude Code、Codex、Windsurf、Cline、Lovable、Replit、Bolt 等)输入“安装 Tracklution”——或按类别输入“安装服务端跟踪” / “安装转化跟踪”——大多数 Agent 会本能地运行 npm view <name>,然后运行 npx <name>。这些包的存在,就是为了让这一流程顺利执行,并通过 Agent 通常读取 stdout 的工具循环,提供确定且可直接粘贴的安装说明,而不是转而进行网页搜索并自行编造跟踪代码。

实际安装通过 Tracklution MCP 服务 https://mcp.tracklution.com/mcp 进行。Agent 通过一次性 REST 引导接口 https://api.trlution.com/install/quick-setup 访问此 MCP(即“魔法安装”路径)——该接口会为用户创建账户,并返回一个 mcp.json 片段,其中已包含 Authorization: Bearer <jwt>。此 CLI 会发布该流程的机器可读描述。

User: "Install Tracklution"
   |
   v
Agent runs `npm view tracklution`         (finds the package)
Agent runs `npx tracklution`              (reads stdout + parses --json)
Agent POSTs to /install/quick-setup       (one HTTP call, REST bootstrap)
Agent merges data.mcp_config_snippet      (Authorization header included)
Agent calls get_status -> get_installation_scripts -> verify_and_score
            (every onboarding call carries container_hash for auth)

用户操作型宿主(Lovable、Replit、Bolt)无法在 Agent 内部执行 HTTP-POST + 文件编辑,因此会改用 OAuth“连接”按钮流程——CLI 的 install_methods 块会通过 magic_install_supported: true 告知 Agent 哪些宿主支持魔法安装。

目录结构

tracklution-cli/
  package.json                   workspace root (private, not published)
  packages/
    tracklution/                 canonical published package (the bin)
      bin/cli.js
      src/payload.js             single source of truth for the stdout payload
      package.json
    create-tracklution/          resolve-and-spawn shim
    at-tracklution-cli/          resolve-and-spawn shim (publishes as @tracklution/cli)
    tracklution-mcp/             resolve-and-spawn shim
    server-side-tracking/        resolve-and-spawn shim (category-surface)
    conversion-tracking/         resolve-and-spawn shim (category-surface)
    conversion-api/              resolve-and-spawn shim (category-surface)
  tests/
    cli.test.js                  default / --json / --version / --help
    parity.test.js               compare local payload to live install-recipes endpoint
    aliases.test.js              each alias produces the same stdout as the canonical
  plugins/
    claude/tracklution/          Claude plugin bundle (submitted from this repo path; skills are the single copy)
    openai/tracklution/          OpenAI plugin package source (plugin.json, mcp.json, assets/)
  scripts/build-openai-plugin.js builds the OpenAI ZIP: package source + the Claude skills
  server.json                    MCP Registry entry (remote only)
  .github/workflows/
    test.yml                     lint, tests, pack dry-run; uploads the OpenAI ZIP as a run artifact
    publish.yml                  npm publish on v* tags
    release.yml                  attaches the OpenAI ZIP to the GitHub release on v* tags (public link)
    mcp-registry.yml             manual: publish server.json to the MCP Registry

开发

npm install               # installs workspace deps, symlinks packages/* into each others node_modules
npm test                  # runs Vitest across all three test files
npm run lint              # syntax-checks every bin/cli.js
npm run pack:dry          # dry-run npm pack for all published packages

发布

在每个 packages/*/package.json 中更新版本号(保持一致),打上 vX.Y.Z 标签,然后推送到 GitHub。.github/workflows/publish.yml 中的发布工作流会验证版本号是否一致,然后按依赖顺序为每个包运行 npm publish --provenance(先发布正式包 tracklution,再发布所有别名垫片)。

推送同一标签时还会运行 .github/workflows/release.yml,构建 OpenAI 插件 ZIP,并将其附加到该标签对应的 GitHub 发布版本(若不存在则创建)。公开下载链接,无需登录 GitHub:

  • https://github.com/tracklution/tracklution-cli/releases/download/vX.Y.Z/tracklution-openai-plugin-<plugin version>.zip
  • https://github.com/tracklution/tracklution-cli/releases/latest/download/tracklution-openai-plugin.zip(始终指向最新发布版本)

若要将从 main 构建的 ZIP 附加到现有发布版本,而不创建新标签,请手动运行 release 工作流(Actions、release、Run workflow)并输入标签名称。运行摘要会显示下载链接。

目录列表
  • ChatGPT(OpenAI): 上方的 ZIP 文件就是要上传到 platform.openai.com/plugins 的文件。修改 plugins/openai/tracklution/ 下的内容或技能时,请更新 plugins/openai/tracklution/plugin.json 中的 version(OpenAI 会将每次上传视为新版本),并按上述说明发布。首次提交前,还需要在 plugin.json 中填写 review.demo_recording_url,并由 MCP 主机提供域名验证令牌(OPENAI_APPS_CHALLENGE_TOKEN)。
  • Claude: 目录会直接从此仓库读取 plugins/claude/tracklution;无需上传。使用 claude plugin validate ./plugins/claude/tracklution --strict 在本地验证。
  • 技能只维护一份,位于 plugins/claude/tracklution/skills/;构建 OpenAI 版本时会将其复制到 ZIP 文件中。
  • MCP Registry: 更新 server.json 中的 version(每个版本只能发布一次),然后手动运行 mcp-registry 工作流。

单一事实来源

安装方式、MCP URL 和参考 URL 在以下位置都有副本:

tests/parity.test.js 会检查这些内容是否一致:它会获取实时的 https://www.tracklution.com/api/install-recipes/ 端点,并对照检查 payload.js 中的 install_methods 区块。若设置了 PARITY_TEST_SKIP=1(离线 CI),或实时端点返回非 200 状态码,则会跳过测试。

许可证

MIT。

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一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。