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mcp-link-doctor

mcp-link-doctor

本地服务
github.com/webmoleai商业与营销029 周前更新

关于 mcp-link-doctor

mcp-link-doctor 是用于检查网站链接和元数据的 MCP 服务。它会返回结构化报告,并附带健康评分和修复建议。

主要功能

  1. 01检查链接的 4xx/5xx 错误
  2. 02检测缺失的元数据标签
  3. 03追踪重定向链
  4. 04提供评分和修复建议

适用场景

  1. 01审查页面中的失效链接
  2. 02查找缺失的社交或 SEO 元数据
  3. 03识别过多的重定向跳转

MCP 相关

该 MCP 服务提供 `check-links` 工具,接收 URL,并返回链接、元数据、重定向、评分和建议数据。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置
{
"mcpServers": {
"webmoleai-mcp-link-doctor": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mcp-link-doctor"
]
}
}
}
启动命令npx -y mcp-link-doctor

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境(如 Node.js 18+)。各客户端的配置文件位置不同,请参考客户端文档。

安装包
npmmcp-link-doctor0.1.1

工具

1

收录的工具列表 · 更新于 3 周前

参数类型必填说明
urlstring是要分析的网站 URL

详细介绍

mcp-link-doctor

一个用于分析网站的 MCP 服务,可检查失效链接、缺失的元标签和重定向链。它会返回包含健康评分和修复建议的结构化报告。

功能

  • 检查页面上的所有链接是否存在 4xx/5xx 错误(最多检查 20 个链接)
  • 检测缺失的元标签:title、description、og:title、og:description、og:image、canonical、viewport
  • 跟踪重定向链,并标记跳转次数过多的情况
  • 返回评分(0–100)和可执行的建议

安装

npx mcp-link-doctor

在 Claude Code 中配置

将以下内容添加到 .claude/settings.json(或 ~/.claude/settings.json):

{
  "mcpServers": {
    "mcp-link-doctor": {
      "command": "npx",
      "args": ["mcp-link-doctor"],
      "env": {
        "MCPCAT_PROJECT_ID": "proj_your_id_here"
      }
    }
  }
}

或者,如果从构建产物在本地运行:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-link-doctor": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/mcp-link-doctor/dist/index.js"],
      "env": {
        "MCPCAT_PROJECT_ID": "proj_your_id_here"
      }
    }
  }
}

MCPCAT_PROJECT_ID 是可选的。你可以从 mcpcat.io 获取项目 ID。没有它也可以正常运行服务,只是会停用分析功能。

工具

check-links

输入: { "url": "https://example.com" }

输出:

{
  "url": "https://example.com",
  "brokenLinks": [{"href": "...", "status": 404, "text": "..."}],
  "missingMetaTags": ["og:image", "canonical"],
  "presentMetaTags": {"title": "...", "description": "..."},
  "redirectChain": ["https://example.com -> https://www.example.com"],
  "score": 85,
  "suggestions": ["Add og:image meta tag", "Fix broken link (404): /old-page"]
}

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从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

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。