Onto

Onto MCP 服务

官方 Onto Model Context Protocol 服务。为 Claude Code、Cursor、Cline、Zed 或任何兼容 MCP 的 AI 客户端添加干净的网页内容读取功能和 AI 可读性评分。

功能介绍

Onto 的 MCP 服务向任何 AI Agent 提供以下工具：

• read_url — 读取任意 URL，并返回干净、适合 Agent 使用的 Markdown（通常比原始 HTML 小 10 倍）
• score_url — 获取任意 URL 的 AIO（AI 可读性）评分，并详细说明哪些因素有助于或妨碍 AI 获取内容
• read_and_score — 一次完成两项操作：返回干净的内容和质量评估，让 Agent 知道来源有多值得信赖
• batch — 一次调用即可读取、评分或提取多个 URL（显式列表或整个网站）
• map_site — 通过网站地图发现网站的 URL，而不读取这些 URL
• extract_data — 返回网页已声明的结构化数据（JSON-LD、OpenGraph、meta）

每个工具的响应末尾都会附上一行 ⚡ Onto 报告，展示缩减量、节省的 Token 和 AIO 评分，让每次调用都能直观呈现效果。

这是 Onto Read API 的官方 MCP 封装。它是一层轻量、确定性的封装：Onto 使用基于规则的引擎清理内容并评分（过程中不使用 LLM），因此 Agent 自己的模型无需解析原始 HTML。

为什么要使用？

如今，AI Agent 读取网站时，会解析数百 KB 的 React 冗余内容，才能找到几 KB 的实际内容。这会消耗 Token 并导致幻觉。

Onto 在服务端剔除冗余内容，返回适合 Agent 使用的格式，并报告来源的置信度评分。一次工具调用，获得准确答案。

快速开始

1. 获取 Onto API 密钥

在 app.buildonto.dev 注册，并前往 Read → Keys 创建 API 密钥。

免费套餐：每月 1,000 点数。无需信用卡。

2. 在 Claude Code 中安装

将以下内容添加到 Claude Code MCP 配置中：

{
  "mcpServers": {
    "onto": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@ontosdk/mcp@latest"],
      "env": {
        "ONTO_API_KEY": "onto_sk_live_your_key_here"
      }
    }
  }
}

重启 Claude Code。Onto 工具（read_url、score_url、read_and_score、batch、map_site、extract_data）将显示在可用工具列表中。

3. 在 Cursor 中安装

将 Onto 服务添加到 ~/.cursor/mcp.json（适用于所有项目）或 .cursor/mcp.json（适用于此仓库）。也可以使用界面：Customize（侧边栏）→ MCPs → 添加自定义服务，使用相同的 JSON。

{
  "mcpServers": {
    "onto": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@ontosdk/mcp@latest"],
      "env": {
        "ONTO_API_KEY": "onto_sk_live_your_key_here"
      }
    }
  }
}

完全退出 Cursor（Cmd+Q / Ctrl+Q）后重新打开。

Cline、Zed 和 Continue 的配置请参阅 examples/。

4. 开始使用

在 Claude Code 或 Cursor 中试试：

使用 Onto 读取 https://stripe.com/pricing，并总结各个定价档位。

Agent 会调用 read_url，获取干净的 Markdown，并返回准确的摘要，无需解析数百 KB 的布局 HTML。

工具

read_url

返回 URL 的干净 Markdown，以及有关提取过程的元数据（大小、缩减百分比、缓存状态）。

输入：

字段	类型	必填	描述
url	字符串	是	可公开访问的 HTTP(S) URL
fresh	布尔值	否	如果为 true，则绕过缓存（默认值：false）

score_url

返回 URL 的 AIO（AI 可读性）评分——0-100 分，包含字母等级、幻觉风险，以及结构化的扣分项、优点和建议列表。

输入：

字段	类型	必填	描述
url	字符串	是	要评分的 URL

read_and_score

一次调用即可返回干净的 Markdown 和 AIO 评分。推荐作为 Agent 工作流的默认选项。

**输入：**与 read_url 相同。

batch

在一次调用中处理多个 URL。N 个额度——已知列表后，列表中的每个 URL 消耗 1 个额度。失败的 URL（ok: false）会退还额度。默认模式 read-and-score 仍消耗 N 个额度，而非 2N 个。提供明确的列表，或提供一个可自动发现其页面的基础 URL。

输入：

字段	类型	必填	说明
urls	string[]	二选一	URL 的明确列表（最多 50 个）。使用此字段或 site。
site	string	二选一	基础 URL，通过站点地图自动发现页面。使用此字段或 urls。
mode	"read" | "read-and-score" | "extract"	否	对每个 URL 执行的操作（默认为 "read-and-score"）
limit	number	否	仅限站点模式：最多发现的页面数（默认 25，最多 50）

map_site

发现网站的 URL（站点地图 → 页面上的链接），但不读取这些页面。每次调用消耗 1 个额度（不是每个发现的 URL 消耗 1 个额度）——可用它规划接下来要读取或批量处理哪些页面。

输入：

字段	类型	必填	说明
url	string	是	要映射的网站基础 URL
limit	number	否	最多返回的 URL 数（默认 100，最多 1000）

extract_data

返回页面已声明的结构化数据——JSON-LD、OpenGraph 和 meta 标签——以及 AIO 评分。结果具有确定性；不会由模型推断任何字段。

输入：

字段	类型	必填	说明
url	string	是	要从中提取结构化数据的 URL

定价

套餐	每月额度	价格
Free	1,000	$0
Starter	10,000	$9
Growth	100,000	$49
Scale	500,000	$250
Enterprise	自定义	联系销售团队

MCP 工具的额度与实时 API 计量一致：

工具	额度
read_url	1
read_and_score	1
score_url	0（免费）
extract_data	1
map_site	每次调用 1 个（不是每个发现的 URL 消耗 1 个）
batch	N——已知列表后，列表中的每个 URL 消耗 1 个额度；失败的 URL（ok: false）会退还额度。默认模式 read-and-score 仍消耗 N 个额度，而非 2N 个

连接 / OAuth 不会扣除额度。

在 app.buildonto.dev/read/billing 管理订阅。付费套餐用户可购买额度包（$5–$200）以应对超额使用。

配置

环境变量：

• ONTO_API_KEY（必需）——从 app.buildonto.dev/read/keys 获取的 Onto API 密钥
• ONTO_API_BASE（可选）——覆盖 API 基础 URL（默认：https://api.buildonto.dev）

故障排除

“Onto API 密钥无效”

在 app.buildonto.dev/read/keys 验证密钥。如果你最近轮换了密钥，MCP 配置中可能仍是旧值。

“已超出每月配额”

你已用完每月额度。请前往 app.buildonto.dev/read/billing 升级，或等待每月额度重置。付费套餐也可以购买额度包补充额度。

工具未显示在 Claude Code / Cursor 中

1. 确认配置文件是有效的 JSON
2. 重启 MCP 主机（Claude Code、Cursor 等）
3. 检查主机的 MCP 日志，查看是否存在连接错误
4. 确认 npx 位于 PATH 中

“请求超时”

目标网站可能响应缓慢或无法访问。Onto 的请求超时时间为 15 秒。请重试，或尝试其他 URL。

链接

• Onto 主页：buildonto.dev
• API 文档：docs.buildonto.dev
• 控制台：app.buildonto.dev
• GitHub 问题：github.com/ravixalgorithm/onto-mcp/issues
• 联系方式：[email protected]

关于 Onto

Onto 是 Agent 网络的兼容层。三个产品共用一个引擎：

• Read（此 MCP 服务 + API）— AI 开发者可清晰地读取任意 URL
• Serve（Next.js SDK）— 网站所有者可向 AI 爬虫提供干净的 Markdown
• Act（将于 2026 年第三季度推出）— Agent 通过语义意图在网站上执行操作

为读取 Web 的 AI Agent 打造，也旨在让它们正确读取 Web。

许可证

MIT