AnswerRail AEO, Schema.org & /llms.txt Audit MCP

Name: AnswerRail AEO, Schema.org & /llms.txt Audit MCP
Author: quitegoodproject

远程服务

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关于 AnswerRail AEO, Schema.org & /llms.txt Audit MCP

answerrail-mcp 用于审计网站的结构化 AI 就绪情况，涵盖爬虫规则、结构化数据、llms.txt、内容语义、Agent 协议和安全。它面向网站所有者和开发者，也能在本地生成并写入 AI 相关文件。

主要功能

01审计六类 AI 就绪指标
02检查 robots.txt 中的 AI 爬虫规则
03验证 Schema.org JSON-LD 与 llms.txt
04检查内容及令牌截断
05检查 Agent 协议与安全
06生成并写入 AI 清单文件

适用场景

01评估网站面向 AI 的结构
02查找缺失的爬虫规则或结构化数据
03检查 llms.txt 格式与链接
04为代码库生成 AI 清单文件

MCP 相关

向兼容 MCP 的客户端提供审计和文件生成功能。其工具可以将生成的 AI 清单写入本地代码库。

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://answerrail.com/mcp

一键复制安装命令

Claude CodeTerminalclaude mcp add --transport http quitegoodproject-answerrail https://answerrail.com/mcp

Cursor.cursor/mcp.json{"mcpServers":{"quitegoodproject-answerrail":{"type":"http","url":"https://answerrail.com/mcp"}}}在 Cursor 中打开

VS Code.vscode/mcp.json{"servers":{"quitegoodproject-answerrail":{"type":"http","url":"https://answerrail.com/mcp"}}}在 VS Code 中打开

Claude Desktopclaude_desktop_config.json{"mcpServers":{"quitegoodproject-answerrail":{"type":"http","url":"https://answerrail.com/mcp"}}}

Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json{"mcpServers":{"quitegoodproject-answerrail":{"serverUrl":"https://answerrail.com/mcp"}}}

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。

安装包

npmanswerrail-mcp1.2.7stdio

工具

详细介绍

answerrail-mcp — 6 类结构化 AI 就绪度、Schema.org、`robots.txt` 与 `/llms.txt` 审计及自动修复 MCP 服务

全面的模型上下文协议（MCP）服务，可针对 6 个加权 AI 就绪度类别进行详尽的本地和在线结构化审计，并可在 Claude Code、Claude Desktop、Cursor 和 Windsurf 中主动生成文件。无需 API 密钥。

Claude Code、Claude Desktop 和 Cursor 快速安装

claude mcp add answerrail-mcp -- npx -y answerrail-mcp

客户端	最简安装命令／配置
Claude Code CLI	`claude mcp add answerrail-mcp -- npx -y answerrail-mcp`
Claude Desktop	`"answerrail-mcp": { "command": "npx", "args": ["-y", "answerrail-mcp"] }`
Cursor / Windsurf	在 `.cursor/mcp.json` 中添加 `npx -y answerrail-mcp`

详尽的 6 类加权结构化审计范围

不同于只读的 5 类扫描器，answerrail-mcp 会执行6 类深度结构化审计，并主动将缺失文件写入你的代码仓库：

AI 机器人指令（robots.txt — 14+ 个主要 AI 爬虫 + Agentmap:）：审计 14+ 个 AI 用户代理（PerplexityBot、OAI-SearchBot、GPTBot、ChatGPT-User、ClaudeBot、Claude-User、Google-Extended、Applebot-Extended、Meta-ExternalAgent、Amazonbot、DuckAssistBot、Cohere-ai、Bytespider、CCBot）的精确 RFC 9309 允许／禁止规则，并验证 Agentmap: 标头／文件声明。
搜索信号与结构化数据（Schema.org JSON-LD — 20+ 个高价值实体类型）：扫描并验证 20+ 种 Schema.org 类型（Organization、SoftwareApplication、WebSite、Product、Offer、AggregateOffer、FAQPage、Question、Answer、TechArticle、Article、BreadcrumbList、HowTo、Service、LocalBusiness、Person、Dataset、WebPage、ItemList、Review），并将其合成为 Byte-0 GitHub 风格 Markdown 表格。
深度 /llms.txt 与 /llms-full.txt 结构化验证：审计 H1 标题是否符合规范、是否包含引用摘要、Markdown 链接格式、HTTP Content-Type: text/markdown 标头以及条目质量。
内容语义与 25,000 令牌 RAG 截断：测量原始 HTML 令牌权重、Next.js self.__next_f.push RSC 水合膨胀、折叠的 Radix/Headless UI（data-state="closed"）FAQ 折叠面板，以及超过 25,000 令牌截断点后丢失的精确 $/£/€ 定价令牌。
Agent 协议（Google Lighthouse 13.5 ARD 1.0 与 WebMCP）：验证 /.well-known/ai-catalog.json（specVersion: "1.0"）、<link rel="ai-catalog">、<link rel="describedby" href="/llms.txt"> 和 /.well-known/mcp.json。
安全与加密来源证明（RFC 9421 与 RFC 9110）：审计非对称 Ed25519 HTTP 消息签名（kid="ar_ed25519_2026_k1"）、/.well-known/http-message-signatures-directory、CORS（Access-Control-Allow-Origin: *）以及对 RFC 9110 Vary: User-Agent, Accept 的合规性。

正面对比：`answerrail-mcp` 与 `isagentready-mcp`

功能 / 指标	`answerrail-mcp`	`isagentready-mcp`
安装命令	`claude mcp add answerrail-mcp -- npx -y answerrail-mcp`	`claude mcp add isagentready-mcp -- npx -y isagentready-mcp`
核心审计范围	6 个加权类别： AI Bot 指令（`robots.txt`）、搜索信号（`Schema.org JSON-LD`）、深入的 `/llms.txt` 结构、内容语义与 25k Token 截断、Agent 协议（ARD 1.0 / WebMCP），以及安全（RFC 9421 Ed25519）+ 边缘修复	5 个类别（发现、结构化数据、语义、Agent 协议、安全——只读评分）
Schema.org 与 `robots.txt` 覆盖范围	扫描 20+ 种 Schema.org JSON-LD 类型和 `robots.txt` 中 14+ 条 AI Bot 规则（还会将 JSON-LD 编译为 Byte-0 GFM 表格）	扫描 17 种 Schema.org 类型和 13 条 AI Bot 规则
`/llms.txt` 验证与自动生成	验证 `/llms.txt` 的格式/链接，并通过 `generate_ai_manifests` 生成可直接保存的 `/llms.txt` 和 `/.well-known/ai-catalog.json`	只读结构检查（不会生成文件）
25,000 Token 截断与价格召回审计	是——识别被截断在 25k Token 之后的确切 `$/£/€` 价格，并展开折叠的 Radix FAQ 手风琴面板	否
编辑器自动修复与本地 CLI 配套工具	在本地生成并写入文件（`generate_ai_manifests` + `npx test-ai-ready <url> --write`），并部署即时 Anycast 边缘修复	只读 API 扫描后依赖手动向编辑器输入提示词