Specularis AI Visibility Audit

Name: Specularis AI Visibility Audit
Author: AdevAarons

作者：AdevAaronsバージョン 1.0.1i★ –iクラウドで動く

レジストリ名io.github.AdevAarons/specularis-mcp-audit

インストール

概要

作者による説明（英語の原文）

Free AI visibility (GEO/AEO) audit: can ChatGPT, Claude and Perplexity find and cite your website?

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

利用者の声iレビューはまだありませんレビューは今後のステップで、アカウント機能と一緒に始まります
私たちの基本チェックi1項目中1項目に合格公開情報からチェック。コードはまだスキャンしていません
利用状況iとても新しい★ –

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

接続方法: クラウドで動く
トランスポート: Streamable HTTP
カテゴリ: ウェブ・ブラウザ

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

基本チェック：1項目中1項目に合格
作者のサーバーで動きます。あなたが頼んだ内容は、作者のサーバーを通ります。
レジストリには、入力が必要なキーは載っていません。

必要なもの

クラウドで動くインストール不要。インターネット経由でつながります

どのアプリを使っていますか？

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

ウェブ、デスクトップ、モバイルのClaudeで使えます：

Settings → Connectors を開く
Add custom connector を押す
下のアドレスを貼り付けて Add を押す
サインインを求められたら、作者のサービスにサインインする

https://specularis-mcp-audit-production.up.railway.app/mcp

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add --transport http specularis-audit https://specularis-mcp-audit-production.up.railway.app/mcp

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "specularis-audit": {
      "url": "https://specularis-mcp-audit-production.up.railway.app/mcp"
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "servers": {
    "specularis-audit": {
      "type": "http",
      "url": "https://specularis-mcp-audit-production.up.railway.app/mcp"
    }
  }
}

ChatGPTがつなげるのは、インターネット上のサーバーだけです：

ウェブ版のChatGPTを開き → Settings → Connectors (Apps)
Create または Add を押す（プランによっては、先に Advanced で Developer mode をオンにする必要があります）
下のアドレスを貼り付け、名前を付けて保存する
サインインを求められたら、作者のサービスにサインインする

https://specularis-mcp-audit-production.up.railway.app/mcp

メニューの名前は、プランや時期によって少し違うことがあります。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

このサーバーのツール一覧はまだ読み取っていません。エンドポイントは順番にチェックしています。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月8日にチェック

✓ 合格
作者とリポジトリが一致
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント AdevAarons で確認済みです
… 未チェック
今もメンテナンスされている
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
… 未チェック
ライセンスがある
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
… 未チェック
エンドポイントが応答する
まだチェックしていません。エンドポイントは順番にチェックしています
… 未チェック
OAuthでサインイン
まだチェックしていません。エンドポイントは順番にチェックしています
… 未チェック
ツールの説明に隠れた指示がない
まだチェックしていません。エンドポイントをチェックするときにツール一覧を読み取ります

ウェブ・ブラウザのほかのサーバーとの比較i

このカテゴリのほかの1380件のうち0%よりスターが多い
このカテゴリのほかの1380件のうち21%より最近レジストリに公開
基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの1380件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

Specularis AI Visibility Auditは安全ですか？

当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか？

レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか？

作者のクラウドで動きます。インストール不要でインターネット経由でつながりますが、送った内容は作者のサーバーを通ります。

今もメンテナンスされていますか？

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン（1.0.1）がレジストリに届いたのは3 か月前です。

どのアプリで使えますか？

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。URLでつながるので、リモートMCPサーバーに対応したアプリ（開発者モードのChatGPTなど）でも使えます。

代わりに使えるものは？

同じカテゴリには：Browser Use, Chrome DevTools MCP, MCP Server Browser

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方：↓ 週あたりのダウンロードi★ GitHubスターi3つの柱：レビュー · チェック · 利用状況i更新＝最新バージョンをレジストリに公開した日i

Browser Use

Browser agents and stealth cloud browsers for AI: run web tasks, fill forms, extract data.

作者：browser-use広く使われている↓ 155.2万/週★ 12万18 日前更新

パソコンでもクラウドでも✓ browser-use.com

インストール

Chrome DevTools MCP

MCP server for Chrome DevTools

作者：ChromeDevTools広く使われている↓ 188.4万/週★ 5.5万17 日前更新

パソコンで動く

インストール

MCP Server Browser

MCP server for browser use access

作者：bytedance広く使われている↓ 792/週★ 4万14 か月前更新

パソコンで動く

インストール

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

Specularis AI Visibility Audit — MCP Server

Run a free AI visibility (GEO/AEO) audit on any website from inside Claude, ChatGPT, or any MCP client — check whether ChatGPT, Claude, Perplexity and Gemini can reach, read and cite it, and find the sources they cite instead.

Hosted endpoint (Streamable HTTP):

https://specularis-mcp-audit-production.up.railway.app/mcp

No installation needed — it's a remote MCP server. Add the URL above and you're done.

Connect it

Claude (claude.ai or Claude Desktop): Settings → Connectors → Add custom connector → paste the URL above.

Claude Code:

claude mcp add --transport http specularis-audit https://specularis-mcp-audit-production.up.railway.app/mcp

Then in any chat: *"Audit example.com for AI visibility"* — the tool runs.

Tools

Tool	What it does
`run_ai_visibility_audit(website_url, email?, name?, role?)`	Instant in-chat snapshot: AI crawler access (GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot, CCBot, Google-Extended), JSON-LD structured data, and `llms.txt`. Include an email to also receive the full scored report — 0–100 across six pillars — as a PDF. `role` accepts `Real Estate Agent`, `Attorney`, `Founder` or `Other` and tilts the scoring toward local entity signals, reviews and directories.
`find_ai_citations(query, domain)`	Given a buyer question ("best personal injury lawyer in Miami") and a domain, returns the sources AI engines actually cite when answering it, tagged by engine, plus an `appears in X of N` count for the domain. The ranked source list is the off-site target list.
`book_strategy_call()`	Returns a link to book a strategy call with Specularis.

Passing email to run_ai_visibility_audit sends a report and registers the person as a Specularis lead. Omit it for the snapshot alone.

Without an MCP client

The same scan engine is reachable over plain HTTP, with no key and no connector:

curl -s "https://specularis-mcp-audit-production.up.railway.app/api/scan?d=example.com"

Pass a bare hostname — no scheme, no path. It returns the full structured scan: per-bot fetch results, browser-vs-bot word counts for render-gap detection, parsed schema types, llms.txt, sitemap, and the six pillar scores. Useful for scanning domains in bulk.

If inconclusive is true, the scan could not complete — read inconclusiveReason and don't report a score.

What the full audit measures

Each bot is fetched with its real published user agent, so the result is what the engine itself would receive — not what a browser sees.

The report scores six pillars out of 100:

Pillar	Max	What it covers
`access`	20	Whether GPTBot, ClaudeBot and PerplexityBot can actually reach and receive the page
`entity`	15	Organization / Person / LocalBusiness schema, `sameAs`, address
`content`	15	Whether the text answers the questions buyers actually ask
`offsite`	30	The directories, review platforms and threads AI engines cite
`freshness`	10	Whether the content is maintained
`technical`	10	Sitemap, `llms.txt`, render gaps, crawlability

offsite is deliberately the largest pillar — more than access and entity combined. That reflects how the engines behave: they cite third-party corroboration far more often than a company's own marketing pages, so a technically flawless site can still be invisible.

A note on measuring "blocked". A real block is a 403, or a genuine interstitial with under 80 words of page text. Bot-protection layers return challenge pages intermittently, and counting those as blocks inflates the result — we published numbers once that were wrong for exactly this reason, and corrected them. Re-run before reporting a block.

Across 561 US businesses scanned in 2026, roughly half were effectively invisible to AI engines.

Use it as an agent skill

SKILL.md packages this as a portable agent skill in the open SKILL.md format — when to run an audit, how to read every field it returns, and the order to apply the fixes in. It works against either the MCP tools or the HTTP endpoint above.

Self-hosting

The server is a single-file Node app (Streamable HTTP transport).

npm install

npm start

Point any MCP client at http://localhost:3000/mcp.

Variable	Purpose
`N8N_WEBHOOK_URL`	Backend audit engine endpoint for the full PDF report
`CONTACT_URL`	Booking link returned by `book_strategy_call`
`AUDIT_URL`	Web-form fallback link included in responses
`PORT`	Listen port (default 3000)
`PERPLEXITY_API_KEY`	Primary engine for `find_ai_citations`
`ANTHROPIC_API_KEY`	Adds Claude as a second engine
`GEMINI_API_KEY`	Adds Gemini as a third engine
`OPENAI_API_KEY`	Adds ChatGPT as a fourth engine
`OPENAI_MODEL`	Model for the ChatGPT engine (default `gpt-5-mini`)
`FINDER_DAY_MAX`	Global daily cap on citation-finder runs (default 250)

find_ai_citations needs at least one engine key. The engines array in each response reports which ones actually ran, so only claim the engines it names.

Who's behind it

Built by Specularis — a GEO/AEO agency helping businesses get found and cited by AI engines. The audit is free; the report is the real deliverable.

Free audit (web form): https://specularisinc.com/free-audit
Contact: https://specularisinc.com/contact

License

MIT

Specularis AI Visibility Audit

概要

PopNx MCPの3つの柱

できること

インストール

インストールの前に

できること

基本チェックi

作者とリポジトリが一致

今もメンテナンスされている

ライセンスがある

エンドポイントが応答する

OAuthでサインイン

ツールの説明に隠れた指示がない

ウェブ・ブラウザのほかのサーバーとの比較i

よくある質問

代わりの候補

Browser Use

Chrome DevTools MCP

MCP Server Browser

作者のREADME

Specularis AI Visibility Audit — MCP Server

Connect it

Tools

Without an MCP client

What the full audit measures

Use it as an agent skill

Self-hosting

Who's behind it

License