프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. 리뷰와 계정 기능은 다음 단계에서 열려요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

WebAnatomy

제작자: GabrielAmz버전 0.1.1i★ –i클라우드에서 실행
레지스트리 이름ai.webanatomy/webanatomy

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Help your AI improve landing pages, grounded in 3,500+ scored sections and 500 real pages.

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

  • 연결 방식: 클라우드에서 실행
  • 전송 방식: Streamable HTTP
  • 카테고리: 기타
  • 입력해야 할 값: Authorization

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

비밀로 표시된 값은 내 계정의 열쇠예요. 절대 다른 사람과 공유하거나 채팅에 붙여 넣지 마세요.

필요한 것

어떤 앱을 쓰세요?

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

이 주소는 요청 header에 키가 필요한데, 커넥터 추가 메뉴에서는 넣을 수 없어요. 대신 Claude Code, Cursor, VS Code를 쓰세요.

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add --transport http webanatomy https://mcp.webanatomy.ai/mcp --header 'Authorization: your-value'

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "webanatomy": {
      "url": "https://mcp.webanatomy.ai/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "your-value"
      }
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "servers": {
    "webanatomy": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.webanatomy.ai/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "your-value"
      }
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 주소는 요청 header에 키가 필요한데, 커넥터 추가 메뉴에서는 넣을 수 없어요. 대신 Claude Code, Cursor, VS Code를 쓰세요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

직접 입력할 값

  • Authorization 비밀 필수 HTTP header
    Bearer token from the WebAnatomy dashboard. WebAnatomy is in private beta: request access and generate a free token at https://www.webanatomy.ai/dashboard/mcp, then send it as 'Bearer '.

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

아직 이 서버의 도구 목록을 읽지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 6일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 도메인 webanatomy.ai 기준으로 확인되었어요(레지스트리가 도메인 소유를 확인해요)

  • … 아직 점검 안 함

    계속 관리되고 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • … 아직 점검 안 함

    라이선스 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • … 아직 점검 안 함

    엔드포인트 응답

    아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요

  • … 아직 점검 안 함

    OAuth로 로그인

    아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트를 점검할 때 도구 목록을 읽어요

기타 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 32417개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 32417개 중 13%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 32417개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

WebAnatomy, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

입력해야 할 값: Authorization

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

제작자의 클라우드에서 실행돼요. 설치 없이 인터넷으로 연결하지만, 보내는 내용은 제작자의 서버를 거쳐요.

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.1.1)은 5개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. URL로 연결되기 때문에, 원격 MCP 서버를 지원하는 앱(예: 개발자 모드의 ChatGPT)에서도 쓸 수 있어요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, FOGA node

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Spec Driven Development

제작자: formulahendry

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

내 컴퓨터에서 실행★ 440MIT14개월 전 업데이트
설치

Remote Desktop Commander

제작자: desktop-commander

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

클라우드에서 실행★ 211어제 업데이트
설치

FOGA node

제작자: garyyang-finchip

A Finch OG Agent cell as an MCP server: read the world, dry-run and take ERC-8414 tenders by policy.

컴퓨터 또는 클라우드오늘 업데이트
설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

Web Anatomy

Skills for your AI agent that ship landing pages that work. Built from the plays the best SaaS companies actually shipped, grounded in a scored benchmark library so every recommendation cites a real page instead of generic advice.

$ npx skills add GabrielAmz/web-anatomy

Installs the Web Anatomy skill pack for Claude Code, OpenAI Codex, Cursor, Windsurf, and any agent that supports the Agent Skills spec.

What Web Anatomy is

Most AI agents rework a page from generic advice: add social proof, make the CTA stronger, tighten the headline. Web Anatomy gives the agent evidence instead. The skills read a page as a structure of known sections (hero, value proposition, trust, testimonial, pricing, FAQ, CTA), then ground every move in a benchmark library of real pages scored section by section.

The benchmark behind the skills (numbers to confirm before release):

  • 3,500+ scored sections
  • 500+ landing pages
  • 290+ companies

The skills run standalone with built-in patterns. Connecting the hosted MCP (highly recommended) pulls the live benchmark data and real reference screenshots into every report. See Live benchmark data.

The four altitudes

Web Anatomy works at four zoom levels. The altitude matches the question being asked.

AltitudeThe questionSkill
PageWhat do the strongest pages in this market do, and how does mine compare?find-examples
AuditHow does my whole page stack up, and what should I change first?audit-page
SectionHow do I level up one section, from foundational to best-in-class?research-best-practices
FixWrite the grounded copy to rework a page or build a new one.write-page

After the copy is written, `build-page` assembles the structure + copy into a shareable wireframe with a coherent, single-exemplar design system. It is the terminal step on both branches (improve and create), so it sits above the altitudes rather than inside one.

Run webanatomy-setup once first. It captures product, ICP, industry, competitors, and proof assets into .agents/webanatomy-context.md, so every skill gives sharper, on-brand recommendations.

Two flows
  • Improve an existing page: audit-page (diagnose) -> write-page (rewrite the weak sections) -> build-page (optional: assemble the improved page as a shareable wireframe, in your page's own look).
  • Create a new page: find-examples (pick one exemplar homepage) -> write-page build mode (a light outline adopts the exemplar's section order, then writes the copy) -> build-page (assemble the wireframe in the exemplar's look).

The skills

SkillAltitudeWhat it does
webanatomy-setupFoundationRun once. Captures product, ICP, industry, competitors, proof assets, and priority pages into .agents/webanatomy-context.md.
find-examplesPageThe market scan. Pulls the top-ranked pages and sections in a market, shows what to steal, and when you share your page, labels how it compares. Absorbs the old benchmark-compare.
audit-pageAuditScores the current page against a CRO rubric, diagnoses it section by section, and returns a prioritized fix list. Runs standalone, no MCP required.
research-best-practicesSectionThe section deep-dive. Takes one section and returns a tiered improvement ladder (foundational, competitive, best-in-class), each grounded in real benchmark sections.
write-pageFixThe copy engine. Turns a diagnosis, a tier, or a chosen structure into grounded copy-paste sections; reworks an existing page or writes a new one.
build-pageAssembleThe terminal assembler. Takes a structure + its copy and lays them out as a shareable wireframe with a single-exemplar design system (a benchmark page for a new page, your own page when improving).
moodboardPageThe section-by-section visual board. Captures the live page section by section and pulls benchmarks from the MCP, then composes each section as current-state-large + problems + a benchmark screenshot grid + discipline-tagged practices + recommendation. Where find-examples shows what to steal, moodboard composes the whole page as a visual reference you build from.

Visual Reports

Web Anatomy does not rely on chat to render screenshots. The output skills write local visual artifacts:

.webanatomy/

├── find-examples/ ├── audit-page/ ├── research-best-practices/ ├── moodboard/ │ └── page-date/ │ ├── report.md │ ├── report.html │ └── references/ ├── write-page/ │ └── topic-date/ │ ├── report.md │ ├── report.html │ └── references/ │ ├── current.png │ └── company-section.png └── build-page/ └── page-date/ ├── wireframe.html ├── design-system.md └── references/

The chat response should stay short: top findings, report path, and any screenshot or MCP limitations. report.html is the product experience.

Live benchmark data (optional, highly recommended)

The skills work on their own, so install them and start immediately. Connecting the hosted Web Anatomy MCP is never mandatory, but highly recommended: it grounds every recommendation in live benchmark data and real reference examples instead of static guidance, which is where the skills are at their best. It needs a beta token and one config command per IDE:

Sign in at https://www.webanatomy.ai/dashboard/mcp to get your token + per-IDE config. You must be signed in, because the page generates your personal token there.

The skills use MCP tools such as search_pages, get_page, search_sections, and get_section when connected, and degrade gracefully to static guidance when not. Scores, thresholds, raw marker coordinates, and benchmark field names stay internal; user-facing reports translate them into plain-English patterns and gap labels.

Want to see the benchmark first? Browse the public scored sections gallery at https://www.webanatomy.ai/best-landing-pages/sections — real landing-page sections, scored, with what makes each one work. It is the same library the MCP serves to your agent, so you can explore it before connecting anything.

Why "Anatomy"

Most AI-agent skill packs frame pages as a job (CRO, copywriting, SEO). Web Anatomy frames them as a structure: hero, proof, problem, solution, pricing, FAQ, CTA. Every section has known patterns, known anti-patterns, and known reference companies.

Every Web Anatomy skill turns a page into parts: hero, proof, problem, solution, pricing, FAQ, CTA. Each part has known patterns, anti-patterns, and benchmark examples. The framework and the evidence travel together.

Compatibility

  • ✅ Claude Code
  • ✅ OpenAI Codex
  • ✅ Cursor
  • ✅ Windsurf
  • ✅ Any agent that reads .agents/skills/ /SKILL.md per the Agent Skills spec

Install options

Option 1 — CLI (any agent):

# Installs the whole pack to .agents/skills/

npx skills add GabrielAmz/web-anatomy

Update later (or just re-run the command above, it's idempotent)

npx skills update GabrielAmz/web-anatomy

Option 2 — Claude Code plugin (version-aware updates):

/plugin marketplace add GabrielAmz/web-anatomy

/plugin install web-anatomy

Claude Code knows the installed version and when a newer one ships. Update with /plugin marketplace update web-anatomy then /plugin update web-anatomy, or turn on auto-update for the marketplace to make it hands-off. Skills install namespaced: /web-anatomy:write-page, /web-anatomy:build-page, and so on.

Option 3 — clone and copy manually:

git clone https://github.com/GabrielAmz/web-anatomy

cp -r web-anatomy/skills/* .agents/skills/

After install, start with webanatomy-setup. The benchmark-backed workflows degrade gracefully when MCP isn't connected, falling back to static/reference guidance, but they are at their best with live benchmark data, so connecting MCP is highly recommended.

Repo layout

skills/ holds the skill pack, the source of truth installed by npx skills add.

Contributing

PRs welcome. See CONTRIBUTING.md for the new-skill recipe: kebab-case, YAML front matter, clear workflow names, and body under 5K tokens.

License

MIT. Use it, fork it, sell it, ship it.


Built by Gabriel Amzallag. The Web Anatomy pack is a public extraction of the patterns powering a private landing-page benchmark and audit tool. The skills give you the framework; the analyzer gives you the data.

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