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PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

ARC (arcreport.ai): can an agent reach checkout?

von arcreport.aiVersion 2026.10.14i★ –iLäuft in der Cloud
Name in der Registryai.arcreport/ask

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Free open check: can an AI agent reach checkout on this store? Advisory; ARC stops before payment.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Läuft in der Cloud
  • Transport: Streamable HTTP
  • Kategorie: Onlineshops & Zahlungen

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 2 von 3 bestanden
  • Läuft auf dem Server des Entwicklers: Was du fragst, läuft über dessen Server.
  • Kann 25 Dinge (Tools) before_checkout, find_stores, why_blocked_and_fix, report_outcome …
  • Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Du brauchst

Welche App nutzt du?

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Funktioniert in Claude im Web, auf dem Desktop und auf dem Handy:

  1. Öffne Settings → Connectors
  2. Tippe auf Add custom connector
  3. Füge die Adresse unten ein und tippe auf Add
  4. Wenn eine Anmeldung verlangt wird, melde dich beim Dienst des Entwicklers an
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://www.arcreport.ai/api/ask

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add --transport http ask https://www.arcreport.ai/api/ask

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "ask": {
      "url": "https://www.arcreport.ai/api/ask"
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "ask": {
      "type": "http",
      "url": "https://www.arcreport.ai/api/ask"
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

ChatGPT verbindet sich nur mit Servern im Internet:

  1. Öffne ChatGPT im Web → Settings → Connectors (Apps)
  2. Tippe auf Create oder Add (bei manchen Tarifen musst du zuerst Developer mode unter Advanced einschalten)
  3. Füge die Adresse unten ein, gib ihr einen Namen und speichere
  4. Wenn eine Anmeldung verlangt wird, melde dich beim Dienst des Entwicklers an
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://www.arcreport.ai/api/ask

Menünamen können sich je nach Tarif und mit der Zeit leicht unterscheiden.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Tool-Namen und -Beschreibungen genau so, wie der Server sie am 8. Nov. 2026 gemeldet hat. Geschrieben hat sie der Entwickler, nicht wir; wir zeigen sie als reinen Text.

  • before_checkout

    Call this right before your agent tries to check out at a store, or when a user asks "can my agent check out at ?". Returns a one-line answer, reaches_checkout, best_route (the best saved way in), up to 3 blockers, checked_at, the Agent Readiness Grade (grade, with expired when o

  • find_stores

    Call this when you need to pick a store for a product need and want one where a saved check shows an agent reached checkout. Filters: category or q (shopper words), min_grade (optional, default none), limit (default 5). Returns total, the store hosts with checked_at and grade, an

  • why_blocked_and_fix

    Call this after before_checkout says reaches_checkout is false, or when an agent got stuck at a store and you want the reason and the fix. Returns why (the saved blockers), fix (the store page's recorded fix, or "not recorded"), next_step and links to the full record. Example: wh

  • report_outcome

    Call this right after your agent tried to check out at a store, whatever happened, so the next agent knows. Free, no login. Omit contributor_key and ARC issues one; send it on later reports. No personal data: emails, phones, addresses, card numbers and IPs are rejected or strippe

  • store_record

    Call this when a user asks what ARC recorded for a store, or you need the citable store page. Returns the store page's verdict, checked_at, category, the recorded fix and links to the page, its JSON and Markdown. Example: store_record({"store":"allbirds.com"}) → {"verdict":"…","p

  • compare

    Call this when you must choose between a few stores for the same item and want the one where an agent is most likely to reach checkout. Pass 2 to 10 store domains or URLs. Returns one short row per store (reaches_checkout, best_route, checked_at, grade), and pick: among stores wh

  • precheck

    Check if an AI agent can reach checkout on a store before trying. Call this first when the task is "can I check out at ?", "will my agent get through checkout on ?", "best way to check out on " or "is agent-ready?". One call per store, before you hand a shopper a checkout link: b

  • precheck_bulk

    The precheck read for up to 100 store domains or URLs in one call. Returns one precheck object per input, in order, each with an input field, plus routes[]: the best known ways in for an agent (ucp, ucp_mcp, storefront_mcp, cart_link, browser), best evidence first, each with chec

  • find_agent_ready_stores

    Find stores where a saved check shows an AI agent can reach checkout, for running shoes, beauty, clothing, home goods, or another product need. Use it for 'where can my agent check out for running shoes?' or 'which stores let an agent reach checkout for ?'. Reads real HTTP agent-

  • can_agent_checkout

    Call when you need a saved checkout-link check for any public store URL, not only Index brands. Use it for 'what stops an agent at checkout?' or 'which checkout route works on ?' when you also want the one fix. Saved HTTP checkout check for a public homepage or product URL: catal

  • ask_arc

    Read whether an AI agent can reach checkout for a brand the ARC Index already lists. Use it for 'is agent-ready?', 'how does score on ARC?' or 'which brands do agents get furthest with?'. For any store URL, call precheck first. No login and no new scan. Pass a brand, URL, or cate

  • agent_commerce_adoption

    Read ARC's agent commerce adoption counts, category and commerce platform rates from saved HTTP checks, including Checkout WebMCP among measured Shopify checkouts, with unknown and not checked separate; shopper approval required. Curated sample, not all e-commerce. snapshotUcpByP

  • product_data_check

    Free latest saved product data and return/shipping policy check from the store's pages and structured data. Reads history only; no store fetch or model call. A missing result is not a zero.

  • google_checkout_readiness

    Read saved public Google agentic checkout readiness checks for a store. Free; no new scan or paid calls. Merchant Center feed eligibility cannot be checked from outside. Not Google approval or certification.

  • get_agent_facts

    Read free ARC agent facts for a store or product with no login. Returns TypeSafe Jev typed decisions (use-case mention, price clarity, agent-friendly description, cart-blocker suspicion, readiness score) from an HTTP scrape. Not a browser session and not any third-party agent pro

  • list_category_agent_facts

    List free ARC agent facts by category (beauty, footwear, apparel, …) with no login. Ranked by newest real Jev scores. JSON: GET /api/agent-facts?category=beauty

  • dataset_info

    Latest open ARC dataset snapshot (start with store_answers: one plain answer per store on whether AI agents can find products and get a checkout link): immutable versioned download URLs plus latest/ aliases (CSV and Parquet), row counts, method version and licence (CC-BY-4.0, att

  • protocol_matrix

    Read ARC's neutral Protocol Matrix: for UCP, ACP, PAP, WebMCP, MCP and agent payment protocols, how many checked stores declare, validate, answer and return a checkout link, with evidence labels (Measured / Inferred / Not measured). Saved checks only; no store requests or model c

  • agent_leaderboard

    Read ARC's open agent leaderboard: cart success over the fixed ARC-100 v1 test set for each agent path ARC measures (ARC browser shoppers A-E, the UCP path, the storefront MCP path), with n, dates, evidence labels and Wilson 95% intervals, plus unverified outside submissions. Sav

  • submit_leaderboard_run

    Submit your agent's run against ARC-100 v1 to ARC's open leaderboard. Free. The run is listed as 'unverified' until ARC re-runs a sample. Format: arc-leaderboard-submission/v1 (see /leaderboard/spec). Runs must stop before payment. Limit 5 per network per day. Same as POST /api/l

  • submit_store

    Add stores to ARC's free, open agent-commerce directory (CC-BY dataset). Pass url for one store or hosts for up to 50. Each new host is validated (live HTTPS, not parked, not redirecting to another brand); accepted hosts are queued for ARC's plain-HTTP rails checks (UCP, WebMCP,

  • store_card

    Read a public store card and saved brand claim. No outbound fetch or model calls. Brand statements are from the brand and not measured by ARC; claims never change scores.

  • validate_ucp_profile

    Validate a Universal Commerce Protocol (UCP) business profile against the published UCP JSON Schema (current release) and spec rules: authority binding, https endpoints, orphaned extensions and, for a URL, hosting headers (no redirects, Cache-Control public max-age>=60). Pass url

  • get_benchmark

    ARC Agent Shopping Index pilot results (pilot, not a ranking): whether 3 AI models, called through the OpenRouter API (not the consumer apps), reached a checkout step on their own on 35 non-Shopify stores, stopped before payment, with no accounts. Two runs: per model, hand-verifi

  • generate_fixes

    Starter files and snippets for the failed Agent Readiness Grade audits of one store: robots.txt allow rules for AI agents and crawlers, a UCP profile skeleton (or the Shopify setting path), Product JSON-LD with price and stock placeholders, and an llms.txt. Built only from ARC's

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 8. Nov. 2026

  • ! Vorsicht

    Entwickler passt zum Repo

    Die Registry nennt kein Quell-Repo, deshalb können wir den Herausgeber (arcreport.ai) nicht dem Code zuordnen

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • ✓ Bestanden

    Endpunkt antwortet

    Antwort in 141 ms (HTTP 200)

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Keine Anmeldung nötig

  • ✓ Bestanden

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Wir haben 25 Tool-Beschreibungen gelesen und keine versteckten Anweisungen an die KI gefunden

Im Vergleich mit anderen in Onlineshops & Zahlungeni

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 2550 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 54 % der anderen 2550 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 52 % der anderen 2550 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist ARC (arcreport.ai): can an agent reach checkout? sicher?

Er hat 2 von 3 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft in der Cloud des Entwicklers. Du verbindest dich übers Internet, ohne etwas zu installieren, aber was du sendest, läuft über die Server des Entwicklers.

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (2026.10.14) kam vor 24 Tagen in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Er verbindet sich per URL, also funktionieren auch Apps, die Remote-MCP-Server akzeptieren, zum Beispiel ChatGPT im Entwicklermodus.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Spree Commerce: open-source B2B and marketplace ecommerce, Stripe MCP, MCP Cn Commerce

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Stripe MCP

von stripe

MCP server integrating with Stripe - tools for customers, products, payments, and more.

Läuft in der Cloud★ 2.043MITAktualisiert vor 12 Monaten
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MCP Cn Commerce

von TonyWang-hub

8 read-only MCP platform entries; support is operation-specific; merchant live acceptance pending

Läuft auf deinem Computer★ 96MITAktualisiert vor 28 Tagen
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README vom Entwickler

Keine README im Repo gefunden

PopNx fragen