プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

Agentfit

作者:CloudCorpRecordsバージョン 0.1.0i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.CloudCorpRecords/agentfit

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Is your website ready for AI agents? Free preview: 0-100 score, A-F grade and category scores.

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。

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: パソコンで動く
  • トランスポート: stdio
  • カテゴリ: その他

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
  • あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限(ファイル、ネットワーク、アプリ)で動きます。
  • 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

  • npmNode.jsのインストール(npxコマンドに必要)

どのアプリを使っていますか?

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。

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "agentfit": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@reneturcios/agentfit",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add agentfit -- npx -y @reneturcios/agentfit 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": {
    "agentfit": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@reneturcios/agentfit",
        "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": {
    "agentfit": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@reneturcios/agentfit",
        "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。

これはパソコンで動くサーバーですが、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。ほかのアプリを選んでください。

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

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

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7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 CloudCorpRecords 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

  • – 対象外

    エンドポイントが応答する

    これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

その他のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの32558件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの32558件のうち92%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32558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

Agentfit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?

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。

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(0.1.0)がレジストリに届いたのは3 日前です。

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。パソコンにNode.js, Dockerも必要です。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, FactLot

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:★ 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

Remote Desktop Commander

作者:desktop-commander

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

クラウドで動く★ 211昨日更新
インストール

FactLot

作者:9mp96ygnbk-alt

Cited CRE facts and deterministic calculators for agents: rent, CAM, debt sizing, IRR, parcel IDs.

パソコンでもクラウドでも今日更新
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。

agentfit

Is your website ready for AI agents? agentfit asks the AgentReady service for its free preview of a site: a 0-100 score, an A-F grade and category scores covering things like agent access, readable content, discovery and agent interfaces. The score is the upstream's — nothing is computed, trimmed, renamed or summarised locally; the response body comes back exactly as the service returned it.

Free tier only — the paid surface is omitted

AgentReady also offers x402-paid routes (/v1/lite at $0.005 and /v1/audit at $0.03, paid in USDC), and its original stdio server pays for the full audit per call when a wallet private key is supplied through AGENTREADY_X402_PRIVATE_KEY. This rebuild implements none of that. It calls only the documented free route, GET /v1/preview?url=, which is the original server's own default behaviour without the key. The paid routes and the wallet-key mode are omitted entirely: this build holds no payment instrument, never reads AGENTREADY_X402_PRIVATE_KEY or any other wallet or payment environment variable, and never sends an Authorization header.

The free preview is limited upstream to 10 requests per minute per IP; a 429 (like any other non-2xx reply) surfaces as agentready error: HTTP 429.

Configuration

Two environment variables control the client (both are this rebuild's own, labelled):

  • AGENTREADY_API_URL (optional) — API base URL. Defaults to https://api.youraitools.co/agentready; a trailing slash is stripped.
  • AGENTREADY_TIMEOUT_MS (optional) — per-request timeout in milliseconds, enforced with an AbortController. Defaults to 30000.

Tools

  • audit_website — is this website ready for AI agents? Returns the free preview: a 0-100 score, an A-F grade and category scores. Takes one required argument, url (the documented REST parameter; the MCP-layer argument name is a labelled reconstruction, because the hosted MCP endpoint did not answer during spec capture).

An upstream non-2xx reply fails with agentready error: HTTP — that is how the upstream's 400 (bad, private or internal URL), 422 (unresolvable host) and 429 (preview rate limit) answers surface. An unreachable service, including a timeout, fails with agentready unreachable.

CLI

The tool is a subcommand taking one JSON argument string:

npx @reneturcios/agentfit audit_website '{"url":"https://example.com"}'

npx @reneturcios/agentfit --version

Output is the tool's result text (the upstream body on success). Exit codes: 0 on success, 1 on a runtime error, 2 on a usage error.

MCP server

npx -y @reneturcios/agentfit mcp

MCP client config:

{

"mcpServers": { "agentfit": { "command": "npx", "args": ["-y", "@reneturcios/agentfit", "mcp"] } } }

Docker

docker run -i ghcr.io/cloudcorprecords/agentfit

docker run --rm ghcr.io/cloudcorprecords/agentfit audit_website '{"url":"https://example.com"}'

Development

npm install

npm run build # tsc -> dist/ npm test # tsx --test test/*.test.ts (fake fetch only, no network) npm run dev # run the CLI from source

License

MIT — Copyright (c) 2026 Rene Turcios

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