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

Name: AnswerRail AEO, Schema.org & /llms.txt Audit MCP
Author: quitegoodproject

作者：quitegoodprojectバージョン 1.2.7i★ –iパソコンでもクラウドでも

レジストリ名io.github.quitegoodproject/answerrail-mcp

インストール

概要

作者による説明（英語の原文）

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

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i3項目中3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未計測★ –

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: パソコンでもクラウドでも
トランスポート: stdio, Streamable HTTP
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：3項目中3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。
できること：4件（ツール） audit_ai_readiness, generate_ai_manifests, extract_byte0_markdown, query_truncation_benchmark
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
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？

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://answerrail.com/mcp

または、パソコンで動かす

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

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

ターミナルでこれを実行します

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

または、パソコンで動かす

claude mcp add answerrail -- npx -y answerrail-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": {
    "answerrail": {
      "url": "https://answerrail.com/mcp"
    }
  }
}

または、パソコンで動かす

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": {
    "answerrail": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "answerrail-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": {
    "answerrail": {
      "type": "http",
      "url": "https://answerrail.com/mcp"
    }
  }
}

または、パソコンで動かす

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": {
    "answerrail": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "answerrail-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://answerrail.com/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

ツールの名前と説明は、サーバーが2026年11月7日に返したそのままの内容です。書いたのは作者で、私たちではありません。プレーンテキストとして表示しています。

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

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 quitegoodproject 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
✓ 合格
エンドポイントが応答する
464ミリ秒で応答（HTTP 200）
– 対象外
OAuthでサインイン
サインイン不要
✓ 合格
ツールの説明に隠れた指示がない
4件のツールの説明を読み、AIへの隠れた指示は見つかりませんでした

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32684件のうち0%よりスターが多い
このカテゴリのほかの32684件のうち80%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32684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

AnswerRail AEO, Schema.org & /llms.txt Audit MCPは安全ですか？

当てはまる基本チェック3項目のうち3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？

どちらでも使えます。パソコンにインストールしても、クラウド版につないでもかまいません。

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（1.2.7）がレジストリに届いたのは9 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。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：Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Master CSS

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

Spec Driven Development

作者：formulahendry

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

パソコンで動く★ 440MIT14 か月前更新

インストール

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★ 211一昨日更新

インストール

Master CSS

作者：master-co

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

パソコンで動く今日更新

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。

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

Client	Easiest Install Command / Config
Claude Code CLI	`claude mcp add answerrail-mcp -- npx -y answerrail-mcp`
Claude Desktop	`"answerrail-mcp": { "command": "npx", "args": ["-y", "answerrail-mcp"] }`
Cursor / Windsurf	Add `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:

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.
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.
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.
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.
Agent Protocols (Google Lighthouse 13.5 ARD 1.0 & WebMCP): Validates /.well-known/ai-catalog.json (specVersion: "1.0"), , , and /.well-known/mcp.json.
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 / Metric	`answerrail-mcp`	`isagentready-mcp`
Install Command	`claude mcp add answerrail-mcp -- npx -y answerrail-mcp`	`claude mcp add isagentready-mcp -- npx -y isagentready-mcp`
Core Audit Scope	6 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 Remediation	5 Categories (Discovery, Structured Data, Semantics, Agent Protocols, Security — Read-only score)
Schema.org & `robots.txt` Coverage	Scans 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-Generation	Validates `/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 Audit	Yes — Identifies exact `$/£/€` prices cut off past 25k tokens & unrolls collapsed Radix FAQ accordions	No
Editor Auto-Fix & Local CLI Companion	Generates & writes files locally (`generate_ai_manifests` + `npx test-ai-ready --write`) AND deploys instant Anycast edge fixes	Relies on manual editor prompts after read-only API scan

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

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

または、パソコンで動かす

または、パソコンで動かす

または、パソコンで動かす

または、パソコンで動かす

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

その他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

Spec Driven Development

Remote Desktop Commander

Master CSS

作者のREADME

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

Quick Install for Claude Code, Claude Desktop & Cursor

Exhaustive 6-Category Weighted Structural Audit Scope

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

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

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