Prototipo · Versión preliminar: todos los servidores del registro oficial, sincronizados cada 30 minutos. Las reseñas y las cuentas llegarán en una etapa posterior.
PopNx MCPServidores MCP para quienes usan IA · explicados con palabras sencillas

AnswerRail AEO, Schema.org & /llms.txt Audit MCP

de quitegoodprojectversión 1.2.7i★ –iComputadora o nube
Nombre en el registroio.github.quitegoodproject/answerrail-mcp

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Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

6-category AI readiness, Schema.org, robots.txt, /llms.txt & 25k-token audit + auto-fix MCP server

Los tres pilares de PopNx MCP

Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.

Qué puedes hacer con él

Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.

Instalación

Elige la app de IA que usas y copia la configuración.

Antes de instalar

Necesitas

¿Qué app usas?

Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.

Funciona en Claude para web, escritorio y móvil:

  1. Abre Settings → Connectors
  2. Presiona Add custom connector
  3. Pega la dirección de abajo y presiona Add
  4. Si te pide iniciar sesión, inicia sesión en el servicio del creador
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://answerrail.com/mcp

O ejecútalo en tu computadora

Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "answerrail": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "answerrail-mcp"
      ]
    }
  }
}

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add --transport http answerrail https://answerrail.com/mcp

O ejecútalo en tu computadora

claude mcp add answerrail -- npx -y answerrail-mcp

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "answerrail": {
      "url": "https://answerrail.com/mcp"
    }
  }
}

O ejecútalo en tu computadora

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "answerrail": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "answerrail-mcp"
      ]
    }
  }
}

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Abrir en VS Code

O copia la configuración tú

Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto

{
  "servers": {
    "answerrail": {
      "type": "http",
      "url": "https://answerrail.com/mcp"
    }
  }
}

O ejecútalo en tu computadora

Abrir en VS Code

O copia la configuración tú

Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto

{
  "servers": {
    "answerrail": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "answerrail-mcp"
      ]
    }
  }
}

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

ChatGPT solo se conecta a servidores en internet:

  1. Abre ChatGPT en la web → Settings → Connectors (Apps)
  2. Presiona Create o Add (en algunos planes primero hay que activar Developer mode en Advanced)
  3. Pega la dirección de abajo, ponle un nombre y guarda
  4. Si te pide iniciar sesión, inicia sesión en el servicio del creador
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://answerrail.com/mcp

Los nombres de los menús pueden variar un poco según el plan y con el tiempo.

Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.

Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.

Qué puede hacer

Nombres y descripciones de las herramientas tal como los informó el servidor el 7 nov 2026. Los escribió el creador, no nosotros; los mostramos como texto sin formato.

  • audit_ai_readiness

    Audits a website URL or domain for AI crawler access (GPTBot, OAI-SearchBot, PerplexityBot, ClaudeBot), 25,000-token HTML RAG truncation, /llms.txt presence, Schema.org JSON-LD entities, and Google Lighthouse 13.5 Agentic Browsing (/.well-known/ai-catalog.json ARD 1.0). Use this

  • generate_ai_manifests

    Compiles ready-to-save /llms.txt documentation index and Google Lighthouse 13.5 /.well-known/ai-catalog.json (ARD 1.0) JSON manifests from a live domain, plus HTML and robots.txt Agentmap snippets. Use this tool when a developer wants to remediate missing discovery manifests iden

  • extract_byte0_markdown

    Strips React/Next.js hydration scripts, Shopify Liquid/WordPress DOM bloat, and inline SVGs/CSS from any URL, returning clean Byte-0 GitHub-Flavored Markdown (GFM) with front-loaded Schema.org tables. Use this tool when you need to read a web page or pricing table inside an LLM c

  • query_truncation_benchmark

    Retrieves empirical benchmark telemetry from the 2026 50-Site SaaS & E-Commerce AI Truncation Study (measuring raw HTML token weight, 25,000-token Perplexity/ChatGPT cutoff truncation, visible price omission, /llms.txt adoption, and Lighthouse 13.5 ARD 1.0 adoption). Use this too

Revisiones básicasi

Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 7 nov 2026

  • ✓ Superada

    El creador coincide con el repo

    El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub quitegoodproject, dueña del repo

  • … Aún sin revisar

    Sigue en mantenimiento

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • … Aún sin revisar

    Tiene licencia

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • ✓ Superada

    El endpoint responde

    Respondió en 464 ms (HTTP 200)

  • – No aplica

    Inicio de sesión con OAuth

    No hace falta iniciar sesión

  • ✓ Superada

    Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

    Leímos 4 descripciones de herramientas y no encontramos instrucciones ocultas para la IA

Comparado con otros en Otrosi

  • Más estrellas que el 0% de los otros 32684 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 80% de los otros 32684 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 32684 servidores de esta categoría

Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.

Preguntas frecuentes

¿Es seguro AnswerRail AEO, Schema.org & /llms.txt Audit MCP?

Superó 3 de 3 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.

¿Qué claves o códigos necesita?

El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.

¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?

Funciona de las dos formas: instálalo en tu computadora o conéctate a la versión en la nube.

¿Sigue en mantenimiento?

El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (1.2.7) llegó al registro hace 9 días.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. Se conecta por URL, así que también funcionan las apps que aceptan servidores MCP remotos, como ChatGPT en modo desarrollador.

¿Qué puedo usar en su lugar?

En la misma categoría: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Master CSS

Alternativas

Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.

Cómo leer una tarjeta:★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi

Spec Driven Development

de formulahendry

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

Se ejecuta en tu computadora★ 440MITActualizado hace 14 meses
Instalar

Remote Desktop Commander

de desktop-commander

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

Se ejecuta en la nube★ 211Actualizado anteayer
Instalar

Master CSS

de master-co

Inspect Master CSS classes, generated CSS, and project stylesheets from your AI client.

Se ejecuta en tu computadoraActualizado hoy
Instalar

README del creador

Abrir el README

Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.

answerrail-mcp — 6-Category Structural AI Readiness, Schema.org, robots.txt & /llms.txt Audit + Auto-Remediation MCP Server

Comprehensive Model Context Protocol (MCP) server for exhaustive local and live structural audits across 6 weighted AI readiness categories—plus active file generation inside Claude Code, Claude Desktop, Cursor, and Windsurf. No API key required.

Quick Install for Claude Code, Claude Desktop & Cursor

claude mcp add answerrail-mcp -- npx -y answerrail-mcp
ClientEasiest Install Command / Config
Claude Code CLIclaude mcp add answerrail-mcp -- npx -y answerrail-mcp
Claude Desktop"answerrail-mcp": { "command": "npx", "args": ["-y", "answerrail-mcp"] }
Cursor / WindsurfAdd npx -y answerrail-mcp in .cursor/mcp.json

Exhaustive 6-Category Weighted Structural Audit Scope

Unlike read-only 5-category scanners, answerrail-mcp performs a 6-category deep structural audit and actively writes the missing files into your repository:

  1. AI Bot Directives (`robots.txt` — 14+ Major AI Crawlers + `Agentmap:`): Audits exact RFC 9309 allow/disallow rules for 14+ AI user-agents (PerplexityBot, OAI-SearchBot, GPTBot, ChatGPT-User, ClaudeBot, Claude-User, Google-Extended, Applebot-Extended, Meta-ExternalAgent, Amazonbot, DuckAssistBot, Cohere-ai, Bytespider, CCBot) and verifies Agentmap: header/file declarations.
  2. Search Signals & Structured Data (`Schema.org JSON-LD` — 20+ High-Value Entity Types): Scans and validates 20+ Schema.org types (Organization, SoftwareApplication, WebSite, Product, Offer, AggregateOffer, FAQPage, Question, Answer, TechArticle, Article, BreadcrumbList, HowTo, Service, LocalBusiness, Person, Dataset, WebPage, ItemList, Review) and synthesizes them into Byte-0 GitHub-Flavored Markdown tables.
  3. Deep `/llms.txt` & `/llms-full.txt` Structural Validation: Audits H1 title conformance, blockquote summary presence, Markdown link formatting, HTTP Content-Type: text/markdown headers, and entry quality.
  4. Content Semantics & 25,000-Token RAG Truncation: Measures raw HTML token weight, Next.js self.__next_f.push RSC hydration bloat, collapsed Radix/Headless UI (data-state="closed") FAQ accordions, and exact $/£/€ pricing tokens dropped past the 25,000-token cutoff.
  5. Agent Protocols (Google Lighthouse 13.5 ARD 1.0 & WebMCP): Validates /.well-known/ai-catalog.json (specVersion: "1.0"), , , and /.well-known/mcp.json.
  6. Security & Cryptographic Provenance (RFC 9421 & RFC 9110): Audits asymmetric Ed25519 HTTP Message Signatures (kid="ar_ed25519_2026_k1"), /.well-known/http-message-signatures-directory, CORS (Access-Control-Allow-Origin: *), and RFC 9110 Vary: User-Agent, Accept compliance.

Head-to-Head Comparison: answerrail-mcp vs isagentready-mcp

Feature / Metricanswerrail-mcpisagentready-mcp
Install Commandclaude mcp add answerrail-mcp -- npx -y answerrail-mcpclaude mcp add isagentready-mcp -- npx -y isagentready-mcp
Core Audit Scope6 Weighted Categories: AI Bot Directives (robots.txt), Search Signals (Schema.org JSON-LD), Deep /llms.txt Structure, Content Semantics & 25k-Token Truncation, Agent Protocols (ARD 1.0 / WebMCP), and Security (RFC 9421 Ed25519) + Edge Remediation5 Categories (Discovery, Structured Data, Semantics, Agent Protocols, Security — Read-only score)
Schema.org & `robots.txt` CoverageScans 20+ Schema.org JSON-LD types & 14+ AI bot rules in `robots.txt` (plus compiles JSON-LD into Byte-0 GFM tables)Scans 17 Schema.org types & 13 AI bot rules
`/llms.txt` Validation & Auto-GenerationValidates `/llms.txt` formatting/links AND generates ready-to-save `/llms.txt` + `/.well-known/ai-catalog.json` via `generate_ai_manifests`Read-only structural check (Does not generate files)
25,000-Token Truncation & Price Recall AuditYes — Identifies exact `$/£/€` prices cut off past 25k tokens & unrolls collapsed Radix FAQ accordionsNo
Editor Auto-Fix & Local CLI CompanionGenerates & writes files locally (`generate_ai_manifests` + `npx test-ai-ready --write`) AND deploys instant Anycast edge fixesRelies on manual editor prompts after read-only API scan
Pregunta a PopNx