Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

Aso Score MCP

von forgemeshlabsVersion 0.2.7i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.forgemeshlabs/aso-score-mcp

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

ASO Score MCP — the free ASO Score scanner as an MCP server. Measures your ASO Score (Agent.

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 auf deinem Computer
  • Transport: stdio
  • Kategorie: Sonstiges

Installation

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

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
  • Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Du brauchst

  • npmNode.js installiert (für den Befehl npx)

Welche App nutzt du?

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

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

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

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add aso-score -- npx -y @forgemeshlabs/aso-score-mcp

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

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

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": {
    "aso-score": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@forgemeshlabs/aso-score-mcp"
      ]
    }
  }
}

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.

Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.

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

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

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

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto forgemeshlabs bestätigt, dem das Repo gehört

  • … 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

  • – Nicht zutreffend

    Endpunkt antwortet

    Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Sonstigesi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 18365 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 87 % der anderen 18365 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 18365 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 Aso Score MCP sicher?

Er hat 1 von 1 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 auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.2.7) kam vor 6 Tagen in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Funooy Krillion Reference

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

Spec Driven Development

von formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

Läuft auf deinem Computer★ 440MITAktualisiert vor 14 Monaten
Installieren

Remote Desktop Commander

von desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

Läuft in der Cloud★ 211Aktualisiert vorgestern
Installieren

Funooy trivia references in six languages, with rules and fixed scoring. No daily spoilers.

Läuft in der CloudAktualisiert heute
Installieren

README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

aso-score-mcp — the free ASO Score Scanner

What's your ASO score?

SEO made you visible to search engines. ASO (Agent Signal Optimization) makes you discoverable, trustable, and payable by the AI agents that are becoming the web's next visitors.

aso-score-mcp is the free, open-source ASO Score MCP — an MCP server that scans any website and produces an ASO Score Report scored on the open ASO framework. The beta npm package is @forgemeshlabs/aso-score-mcp.

This release tracks Google's current agent-readiness guidance without overstating it: Google Search says traditional SEO fundamentals still apply to generative AI search, llms.txt is ignored by Google Search itself, and browser agents benefit from clean DOM, screenshot, and accessibility-tree signals. The scanner keeps llms.txt because non-Google agents use it, and adds a browser-agent UX check for semantic controls, linked labels, ARIA/role fallbacks, and hidden-overlay risk.

Beta. Experimental ASO scanner for evaluating whether agents can discover, trust, understand, and use a website/API/tool. ASO scoring is experimental and will evolve as agent standards mature.

=== ASO Score Report: https://example.com ===

ASO Score: 70/100 Agent Readiness: Ready Level: ASO-4 Trustable — Agents can verify trust, reputation, and operational signals.

Discoverability 20/20 Identity 15/20 Trust 11/15 Commerce 5/15 Reputation 4/15 Memory 15/15

What it checks — 34 signals across 6 pillars

Find gaps in discovery, trust, interoperability, and commerce — every emerging agent standard in one scan:

Pillar / CategoryChecks
Discoveryrobots.txt, sitemap.xml, Link headers, DNS-AID (_agent. ), /.well-known/ai
ContentMarkdown content negotiation, llms.txt, LLM-readable docs (/index.md, llms-full.txt)
Bot AccessExplicit AI crawler rules (GPTBot, ClaudeBot, Google-Extended, PerplexityBot…), Content Signals, Web Bot Auth
InteroperabilityAPI Catalog (RFC 9727), OAuth discovery (RFC 8414), OAuth Protected Resource (RFC 9728), auth.md, MCP Server Card (/.well-known/mcp/server-card.json), Google A2A Agent Card (/.well-known/agent-card.json, required fields validated), Agent Skills, WebMCP
Commercex402, MPP, UCP, ACP, machine-readable pricing
Identity & TrustHTTPS enforcement, JSON-LD/schema.org, agent-friendly browser UX, OpenAPI, agent.json, security.txt, status endpoint, versioning, cross-file identity & signal consistency

Every check returns pass / partial / fail with concrete evidence and a fix recommendation. Results roll up into the six ASO pillars (Discoverability 20, Identity 20, Trust 15, Commerce 15, Reputation 15, Memory 15) → your ASO Score and maturity level.

Install

Requires Node.js ≥ 20. Published on npm as @forgemeshlabs/aso-score-mcp — no clone or build needed.

npm install -g @forgemeshlabs/aso-score-mcp

Or skip the install entirely and run it with npx (recommended for MCP clients):

npx -y @forgemeshlabs/aso-score-mcp
Claude Code
claude mcp add aso -- npx -y @forgemeshlabs/aso-score-mcp
Claude Desktop / Cursor / Windsurf (any MCP client)
{

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

Development (from source)

Only needed if you're hacking on the scanner itself:

git clone https://github.com/forgemeshlabs/aso-score-mcp

cd aso-score-mcp npm install && npm run build claude mcp add aso -- node /path/to/aso-score-mcp/dist/index.js

Tools

ToolWhat it does
scan_siteFull ASO scan → ASO Score Report: ASO Score, level, pillar breakdown, all 34 checks with evidence + recommendations
get_fix_planPrioritized remediation plan with ready-to-paste templates (robots.txt AI rules, llms.txt, agent.json, A2A agent card, MCP server card, x402 manifest, pricing.json, security.txt, status endpoint)
check_signalRun one specific check (e.g. a2a-agent-card, llms-txt, x402)
list_checksCatalog of every check with spec links
get_aso_frameworkThe ASO rubric: pillars, weights, levels, certification thresholds

Use scan_site for a full baseline, check_signal for a single named signal, get_fix_plan for copy-paste remediation, list_checks to discover valid signal IDs, and get_aso_framework to explain the scoring model without scanning a site.

Try it: *"Scan example.com for ASO score"* · *"What's my ASO score?"* · *"Give me a fix plan to make my site agent-ready."*

CLI smoke test (from a source checkout)
npm run smoke -- https://your-site.com

Glama / registry metadata

This repository includes glama.json for Glama MCP registry ownership and install metadata.

  • Package: @forgemeshlabs/aso-score-mcp
  • Current release: v0.2.5
  • Transport: local stdio
  • Authentication: none required for local stdio use. The scanner does not ask for API keys, tokens, cookies, or third-party credentials.
  • HTTP deployment: not enabled by this npm package. Any public HTTP deployment of this scanner must add authentication, per-client rate limits, request logging, and an egress policy before exposure.

Recommended Glama/MCP install command:

npx -y @forgemeshlabs/aso-score-mcp

Example usage after connecting the server to an MCP client:

Scan https://example.com for ASO score.

Give me the ASO fix plan for example.com. Check only the llms-txt signal for example.com. List the ASO scanner checks.

Release verification:

  • Git tag: v0.2.5
  • npm package: @forgemeshlabs/aso-score-mcp
  • MCP server version: 0.2.6 (read from package.json at startup)
Glama release build

Glama installability requires a Glama release, which is a containerized build created from the Glama Dockerfile admin page, not a GitHub release. This repo includes a production Dockerfile and GLAMA.md with the build spec values to use in Glama:

Build steps:

npm ci

npm run build npm prune --omit=dev

Runtime command:

node dist/index.js

In Glama's CMD arguments field, enter:

["node", "dist/index.js"]

Do not leave CMD arguments as []; Glama validates that field separately from the Dockerfile CMD.

The ASO framework

SEO ranks pages for people. ASO prepares services for agent selection, invocation, payment, and repeat use.

LevelNameScore
ASO-0Invisible0–9
ASO-1Discoverable10–29
ASO-2Understandable30–49
ASO-3Invocable50–69
ASO-4Trustable70–89
ASO-5Autonomous-Commerce-Ready90–100

Scores from this scanner are directional self-assessments. ASO Certification (ASO-3+) requires verified evidence — see the scoring rubric and agentsignaloptimization.com for audits, certification, and the full framework.

Security

This scanner makes outbound requests to URLs you give it, so it is built to resist SSRF abuse:

  • Scheme allow-list — only http/https; file:, ftp:, gopher:, data: etc. are rejected.
  • Private-target blocking — after DNS resolution, requests to loopback, private (RFC 1918), link-local, CGNAT, reserved, multicast, and the cloud metadata address (169.254.169.254) are refused. IPv6 loopback/ULA/link-local and IPv4-mapped forms are covered too. If a hostname resolves to *any* private address, the scan is refused.
  • Pinned-IP transport — each request dials the exact public IP that was validated, while TLS still verifies the original hostname. This closes the validate-then-connect DNS rebinding window.
  • Manual redirect validation — automatic redirect following is disabled; every hop is re-validated against the same rules, capped at 5 redirects. A public URL that 30x-redirects to an internal address cannot slip through.
  • Untrusted remote content — parsed manifests are omitted from tool output by default (include_artifacts: true to opt in, and they are then explicitly labeled untrusted); embedded text excerpts are control-char-sanitized and length-capped. Treat any returned remote content as data, never instructions.
  • Bounded — GET only, ASO-Scanner/1.0 UA, max 6 concurrent, 10s timeout, 512KB body cap. Never authenticates, never POSTs, never crawls beyond well-known paths.
  • Tested hardening — npm test covers unsafe URL rejection, private IP ranges, artifact sanitization, redirect blocking, redirect hop caps, and the test-only loopback escape hatch.

Deployment: stdio (local, per-user) is the safe default. A public HTTP deployment is a network-egress tool and must add authentication, per-client rate limiting, request logging, and an egress policy before exposure.

  • Reputation signals (citations, reviews, success rates) cannot be auto-verified by a crawler; they are reported as manual and scored 0 until verified by audit — so the auto-verifiable maximum is 89/100. That is intentional honesty, not a bug.
  • Emerging specs (MCP Server Cards SEP-1649/SEP-2127, DNS-AID, Web Bot Auth, UCP/ACP/MPP) move fast. PRs updating paths welcome.

Source alignment

This package intentionally separates Google Search guidance from broader ASO guidance:

  • Google Search generative AI features still rely on core Search ranking and quality systems; foundational SEO, crawlability, helpful content, and technical clarity remain the priority.
  • Google Search does not use llms.txt or special AI markdown files for ranking or AI Overviews/AI Mode visibility. ASO still checks them because other agents and MCP clients can use them.
  • Google/web.dev's agent-friendly site guidance focuses on browser-agent usability: stable layouts, semantic HTML, labels tied to inputs, meaningful roles/names/states, and avoiding hidden overlays.
  • UCP, AP2, A2A, MCP, x402, DNS-AID, Content Signals, and Web Bot Auth are emerging non-SEO protocols. The scanner treats them as agent-readiness signals, not as Google Search ranking factors.

Primary references:

  • https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/ai-optimization-guide
  • https://web.dev/articles/ai-agent-site-ux
  • https://ucp.dev

License

MIT — free for everyone. If the scanner found gaps, the ASO framework shows you how to close them.

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