Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Audit whether an AI agent can read a site: llms.txt, robots AI rules, structured data.
Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.
Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
APIFY_TOKENAls geheim markierte Werte sind Schlüssel zu deinem Konto. Gib sie nie weiter und füge sie nie in einen Chat ein.
Du brauchst
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": {
"agent-accessibility-auditor": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@mambalabsdev/mcp-agent-accessibility-auditor"
],
"env": {
"APIFY_TOKEN": "your-value"
}
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add agent-accessibility-auditor --env APIFY_TOKEN=your-value -- npx -y @mambalabsdev/mcp-agent-accessibility-auditorTrag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.
In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"agent-accessibility-auditor": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@mambalabsdev/mcp-agent-accessibility-auditor"
],
"env": {
"APIFY_TOKEN": "your-value"
}
}
}
}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 .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"agent-accessibility-auditor": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@mambalabsdev/mcp-agent-accessibility-auditor"
],
"env": {
"APIFY_TOKEN": "your-value"
}
}
}
}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.
Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.
Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 7. Nov. 2026
Der Herausgeber (mambabuilt.com) ist nicht der Repo-Inhaber (mambalabsdev); vielleicht hat jemand anderes ihn eingetragen
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
Er hat 0 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.
Das musst du eintragen: APIFY_TOKEN
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).
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (1.3.1) kam vorgestern in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.
In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Kanal Varna — drains, leaks & plumbing (Varna, BG)
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So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.
Drain unblocking, leak detection & plumbing in Varna, Bulgaria: services, prices, areas, contact
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.
MCP server for the Mamba Labs Agent Accessibility Auditor actor on Apify.
Can an AI agent read this site? Give it a domain and it returns one flat row of 42 fields covering five families of fact: the llms.txt family, robots AI crawler policy including the newer Content Signal directives, structured data presence and health, render mode, and machine readable endpoint discovery.
npx -y @mambalabsdev/mcp-agent-accessibility-auditor
{
"mcpServers": { "mamba-agent-accessibility-auditor": { "command": "npx", "args": ["-y", "@mambalabsdev/mcp-agent-accessibility-auditor"], "env": { "APIFY_TOKEN": "your-apify-token" } } } }
Get an Apify token at console.apify.com/account/integrations.
audit_agent_accessibilityDomain in, whether an AI agent can read that site out.
| Input | Type | Required | Notes |
|---|---|---|---|
domain | string | yes | One company domain, for example vercel.com. A full URL is accepted: the protocol and path are stripped. One domain per call. |
checks | array | no | Run only these checks: llms_txt, robots_ai, sitemap, openapi, security_txt, feeds, json_ld, microdata, open_graph, canonical, render_mode. Omit for all of them. A check you did not run reports null, never false, and the score is rescaled over what you selected. |
check_endpoints | boolean | no | Alias for the checks array: false removes sitemap, openapi, security_txt and feeds. Ignored when checks is set. Default true. |
check_structured_data | boolean | no | Alias for the checks array: false removes json_ld, microdata, open_graph and canonical. Ignored when checks is set. Default true. |
skipCache | enum | no | Leave as false to use the 7 day cache. Set to true to re-audit the domain from scratch. Default false. |
max_charge_usd | number | no | Optional cost cap in USD for this run. The actor stops before an item that could take its charges past this amount. Omit to rely on the maximum cost per run set in Apify. |
Every field is a fact read off a fetch. No model is called at any point, so the same domain returns the same row today and next month unless the site actually changed.
has_llms_txt is true only when /llms.txt returns 200 and the body is real markdown, and llms_txt_reject_reason says why a 200 was not counted. Twelve requests per domain, robots.txt first and then the homepage and ten probes concurrently. Typical wall clock is 2 to 4 seconds.
Built for a technical SEO or growth engineer preparing a site for AI crawlers and agent traffic, or an agency selling that work and needing a before and after audit across a client list.
You are charged per domain analyzed, plus a small actor start fee. A repeat run inside the 7 day cache window costs nothing new.
Price per event on the Apify FREE plan, from the live pricing record; paid Apify plans pay less per event.
| Event | Price (USD) |
|---|---|
Domain analyzed (domain-analyzed) | 0.005 |
Actor Start (apify-actor-start) | 0.00005 |
Pricing is on the actor's Apify page. Running this server consumes Apify credits.
It is a thin client for the Apify actor. It passes your input through and returns the actor's output unchanged. Every behavior described above lives in the actor, not here.
The tool starts the actor run and polls it to a finished status, so a long run is not cut off at 300 seconds. The run is allowed 1,800 seconds. If it is still going two minutes after that, the call stops waiting and returns the run ID with a link to it in the Apify Console, where the results land when it finishes. A run that does not succeed comes back as an error with its run ID and status.
Errors are surfaced, never swallowed. An invalid input, an invalid token, an exhausted balance, a timeout, or a run that returns anything other than a dataset all come back as an explicit tool error rather than as an empty result.
The actor is on the Apify Store. This wrapper is MIT licensed.
Built by Mamba Labs