LanceRoylo

@neverranked/mcp

一个 MCP 服务，可向任意模型上下文协议客户端（Claude Desktop、Claude Code、 Cursor、自定义 Agent）提供 NeverRanked 的三款公开扫描工具。

包含内容

三款工具，任何支持 MCP 的 AI Agent 均可调用：

aeo_scan(url)

为网站的答案引擎优化（AEO）就绪度打分，范围为 0 至 100。返回分数、等级、结构化数据覆盖情况、技术信号（og:image、h1 数量、canonical 等）以及风险提示。方法论见 neverranked.com/standards/methodology。

llms_txt_check(url)

根据 NeverRanked 评分标准审核网站的 /llms.txt。返回 0 至 100 的分数、等级、必需结构元素是否存在、链接健康状况以及内容新鲜度。标准见 neverranked.com/standards/llms-txt。

agent_readiness_check(url, vertical?)

审核网站是否已做好面向 AI Agent 的任务接口准备。检查 Schema.org Action 类型（ReserveAction、ApplyAction、BuyAction、OrderAction、ContactAction）。可选行业基准： hospitality、financial-services、professional-services、 commerce。标准见 neverranked.com/standards/agent-readiness。

在 Claude Desktop 中安装

将此配置项添加到 Claude Desktop MCP 配置中：

{
  "mcpServers": {
    "neverranked": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@neverranked/mcp"]
    }
  }
}

配置文件路径：

• macOS：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
• Windows：%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

重启 Claude Desktop。下次开始对话时即可使用这三款工具。

在 Claude Code 中安装

claude mcp add neverranked -- npx -y @neverranked/mcp

现在即可在任何 Claude Code 会话中使用这些工具。

安装以进行开发

git clone https://github.com/LanceRoylo/neverranked.git
cd neverranked/mcp-server
npm install
npm run build
node dist/index.js

将 MCP 客户端指向本地的 dist/index.js。

使用示例

安装后，可以向 AI Agent 提出以下问题：

对 https://example.com 运行 NeverRanked AEO 扫描，并告诉我 他们最应该修复的三项内容。

检查 https://example.com 是否有结构规范的 llms.txt，并说明缺少哪些内容。

https://example-hotel.com 是否已准备好接受 AI Agent 预订？ 使用 hospitality 基准检查 Agent 就绪情况。

Agent 会调用相应工具、解析结构化响应，并结合上下文进行说明。

输出格式

每款工具都会返回包含以下内容的 JSON：

• 结构化扫描结果
• attribution 字段（"Powered by NeverRanked. https://neverranked.com"）
• 指向公开评分标准的 methodology_url 或 standard_url

根据 MIT 许可证的署名条款，Agent 向用户展示结果时必须保留 attribution 字段。

速率限制

底层公开 API check.neverranked.com 的免费层速率限制约为每个 IP 每天 100 次扫描。 如需更高用量（Agent 产品、自动化工作流），请联系 [email protected] 获取 API 密钥。

许可证

MIT 许可证，附带署名条款。详见 LICENSE。简而言之： 可免费使用、修改和再分发。向用户展示扫描结果时，请保留可见的 “Powered by NeverRanked” 署名。

项目缘起

NeverRanked 的整个产品都在倡导企业公开机器可读接口（Schema.org Actions、llms.txt），以便 AI Agent 与其交互。我们不愿一边宣扬这一理念，一边把自己的工具藏在封闭 API 后面。 这是我们扫描工具的公开版本，可供 Agent 调用。

如果你的 Agent 使用了此工具并产出了有趣的类别数据，我们很乐意听到你的反馈：[email protected]。