ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

ai tag debugger

โดย analitikislerรุ่น 0.22.8i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.analitikisler/ai-tag-debugger

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

QA-tests your site analytics, ad and consent tags (GA4, GTM, Ads, Meta, TikTok) from chat.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: การตลาดและโซเชียล

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "ai-tag-debugger": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@analitikisler/ai-tag-debugger",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add ai-tag-debugger -- npx -y @analitikisler/ai-tag-debugger mcp

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "ai-tag-debugger": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@analitikisler/ai-tag-debugger",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "ai-tag-debugger": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@analitikisler/ai-tag-debugger",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub analitikisler ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

เทียบกับตัวอื่นในหมวด การตลาดและโซเชียลi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 3558 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 92% ของอีก 3558 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 3558 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

ai tag debugger ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.22.8) เข้า registry เมื่อวานซืน

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี MCP YouTube Transcript, Google Analytics MCP, BibiGPT YouTube Video Summarizer

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

MCP YouTube Transcript

โดย jkawamoto

An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos

รันบนเครื่อง★ 495MITอัปเดต 10 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Google Analytics MCP

โดย surendranb

GA4 MCP server for AI agents: schema discovery, server-side aggregation, analysis-ready defaults.

รันบนเครื่อง★ 244MITอัปเดต 10 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

AI video summarizer: summarize and transcribe YouTube, Bilibili, TikTok and podcast videos.

รันบนคลาวด์★ 137MITอัปเดต 10 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

English | Türkçe

An open-source AI agent that QA-tests your website's analytics and ad tracking.

An AI model drives a real browser through your key journeys (product → cart → checkout, lead forms) like a real visitor. While it browses, ai-tag-debugger records every tracking hit (GA4, Google Ads, Meta Pixel, TikTok and about a dozen more platforms) and every dataLayer push. It then checks them against your measurement plan and Consent Mode setup and writes a plain-language report of what broke and how to fix it, in English or Turkish.

Use it in two ways:

  • From your terminal or CI, with your own API key for Anthropic (Claude), OpenAI, Google Gemini, or any OpenAI-compatible API (Kimi, GLM, DeepSeek, OpenRouter, a local Ollama and more).
  • From your AI chat app (Claude, ChatGPT, Gemini and other apps that support MCP). The app's own model drives the audit, so you don't need a separate API key.

Built by Analitik İşler. MIT licensed.

▶ checkout (mobile)

Accept cookies Open the first product Add to cart Open the cart Go to checkout … Place the order ✓ All scripted steps completed. · 20 tracking hits captured

2 broken · 1 risk · 1 warning · 4 ok Report: reports/demo/localhost/runs/2026-10-16_0800/report.html

Why

Tracking breaks silently. A redesign renames a button, a new template forgets a field, a consent banner update lets pixels fire too early. Nobody gets an alert. You find out weeks later, after ad platforms have optimized on bad conversions.

Manual tag QA catches this, but it's tedious, so it rarely happens after every release. ai-tag-debugger makes it a command you can run in CI.

What it checks

CheckExample finding
Missing eventspurchase never fired on the checkout journey
Missing parameterspurchase sent without value and currency on mobile
Invalid purchase valuepurchase sent with value 0, a negative number or text such as "free"
Invalid purchase currencypurchase sent with currency usd or TL instead of a 3-letter ISO code such as USD or TRY
Empty purchase itemspurchase sent with an empty items list
Purchase mismatchGA4 sends value 120 and Meta sends 115 for the same order ID
Duplicatesadd_to_cart sent twice by one click
ConsentMeta PageView fired before the visitor accepted cookies, Consent Mode default missing or set too late, Consent Mode v2 signals (ad_user_data, ad_personalization) missing, tracking cookies set before consent, tags or cookies still active after the decline_cookies journey rejects the banner, a reject button that does nothing, a Consent Mode default the page pushed that the Google tag never applied (for example pushed as a plain array instead of through gtag()). Defaults and updates a consent platform sets inside GTM, which never show in the dataLayer, are read from the Google tag's own state
Personal dataAn email address sent to an ad platform in plain text
Unplanned eventsEvents firing that aren't in your measurement plan. GA4's automatic events (first_visit, session_start, user_engagement) and enhanced measurement events (page_view, scroll, click, view_search_results, video_*, file_download, form_start, form_submit) never count, since no tag sends them. When one of them is planned and missing, the finding names the enhanced measurement setting that sends it; first_visit and session_start are read from the flags GA4 puts on its other hits.
Plan coverageEach planned event sorted into implemented, missing, missing parameters, wrong values or not checked (see Plan vs. site)
Campaign parametersutm_campaign or gclid on the landing address dropped by a redirect, or missing from the page address the hits report. The visit would be credited to direct traffic
Click id and client id cookiesA Google Ads tag ran with ad storage granted, but _gcl_aw never held the landing page's gclid, so conversions can't be tied to the click; or the GA4 client id in _ga changed mid-visit, which splits one visitor into two users
Pages that aren't the siteA bot challenge (Cloudflare, DataDome, HUMAN, Akamai) shown instead of the page, or a page that crashed in the browser, such as a Next.js "Application error" after its own scripts came back as HTML. Events not seen on such a run are unverified rather than missing
Server-side trackingOne event ID used for two different events, or a Meta event ID that doesn't match the event_id on the GA4 hit a server container turns into a Conversions API event
Logged-in trackingAfter logging in with the test account, GA4 hits went out without the site's user ID (uid), so GA4 can't tie the visit to the account

Platforms: GA4 (including server-side GTM endpoints and Google tag gateway paths on the site's own domain; hits to a server container are marked server-side, and Stape and Elevar requests are recognised), Google Ads conversions, Meta Pixel, TikTok Pixel, basic X Pixel events, LinkedIn Insight Tag, Microsoft Advertising UET, Criteo OneTag, and Pinterest, Snapchat and Klaviyo events. Adobe Analytics, Matomo and Piwik PRO events are read too (page views, links, goals, site search and ecommerce orders), and Microsoft Clarity and Hotjar tag loads name the project or site id.

When GA4 hits go to a server container on another host, or its loader is served from one, the report adds an info finding: the events it forwards to ad platforms never pass through the browser, so they can't be seen here.

With a gtm_container export, each broken event also names the GTM tag that sends it and the trigger it fires on, or says that no tag sends it. Each tag then says whether its trigger fired in that journey and, when it did not, why: the tag is paused, no dataLayer push carried the trigger's event, a trigger condition failed (with the value the push had, read from the cumulative dataLayer the way GTM's Data Layer Variables read it), an exception trigger blocked it, or the consent it needs was denied when the event fired. When everything fired and the hit is still wrong, it says so, pointing at the tag's own setup. Click, form, visibility and timer triggers are evaluated by GTM in the page, so they are reported as not evaluable unless their gtm.click-style event reached the dataLayer. All of this is evaluated from the captured dataLayer, with no AI model.

Choose the platforms to check

By default an audit checks GA4, Google Ads, Meta and TikTok, and also any other platform the site turns out to use. That platform is checked from its first request, with no setting needed. Choosing platforms turns this detection off. Pick a fixed list with --platforms ga4,meta,x, "providers" in the config, or providers on the MCP start_audit and run_audit tools. You can choose from ga4, google_ads, meta, tiktok, x, linkedin, microsoft_ads, pinterest, snapchat, criteo, klaviyo, adobe, matomo, piwik_pro, clarity, hotjar, doubleclick and adsense. Events are parsed for GA4, Google Ads, Meta, TikTok, X, LinkedIn, Microsoft Ads, Pinterest, Snapchat, Criteo, Klaviyo, Adobe Analytics, Matomo and Piwik PRO. Clarity and Hotjar show their tag loads, and the others show their network requests. --providers still works as the old name of --platforms for one more minor version and prints a note.

Requests to platforms you didn't choose are still answered locally, so they never reach those accounts either. They are left out of the timeline, the CSV and the checks, and only counted: the report lists them with their request counts (for example "61 out-of-scope requests were skipped: Microsoft Clarity, DoubleClick"), and each step says how many it skipped. Without --platforms, any platform your measurement plan names or the site sends to is added to the default list. Planned events for platforms you did leave out are listed in one info finding instead of being reported as missing. Tag manager and consent platform requests are always shown.

Consent scenarios

Each audit also opens the start page once per consent choice, each time in a fresh browser and like an ad click (with the same test campaign parameters as the journeys, unless campaign_checks is false): no choice and on to the next page, accept all, reject all and analytics only. The choice goes through the consent platform's own API (OneTrust, Cookiebot, Usercentrics, Didomi or Efilli) or, for CookieYes, its named buttons and switches, or else by clicking the banner's buttons. The report then shows how many hits each tag sent after each choice. Analytics only works with OneTrust (it turns on the group OneTrust's Consent Mode setting gives analytics_storage), Cookiebot and CookieYes, and with Efilli when its own Consent Mode integration is on (it turns on the category Efilli maps analytics_storage to); with other platforms that column says "Not supported here". A tag that sends after reject all, or on the next page when the visitor made no choice (browsing on is no consent under the GDPR or KVKK), is flagged, except cookieless Consent Mode pings. An advertising tag that sends after analytics only is flagged unless it was sent with ad storage denied. The table is at the top of the Journeys tab and above the findings in report.md. It is skipped when the page shows no banner the tool can answer, and when a saved site is replayed.

Under it, the Consent matrix puts the choices side by side, from the page each one leads to: the first Google hit and the consent it carries, whether the campaign parameters reached it, whether the GA4 client id the visitor had before choosing was kept, whether _gcl_aw holds the landing gclid, the cookies set, how long after the page started each tag was called, and the Google tag's own consent. What should not happen with a choice is marked: tracking cookies before a choice, without one or after reject all, a client id that changes on accept, and a UTM parameter lost from the first hit. The same matrix is in report.md, and the consent_matrix MCP tool runs it on its own.

The Consent section also names the consent platform the site runs. For Efilli it says when the site's bundle was compiled, which language's setup is in force, its categories, whether Efilli's own Consent Mode integration is on and the category each signal maps to (and, when it is off, that the signals come from somewhere else, such as a GTM template), and whether auto-blocking and IAB TCF are on. For CookieYes it gives the law its banner follows, its categories, how it maps them to Consent Mode (the same on every site: advertisement to ad_storage, ad_user_data and ad_personalization, analytics to analytics_storage, functional to functionality_storage and personalization_storage, necessary to security_storage), how many providers it holds back, and when its site script last changed. For OneTrust: its version, the consent model and region it applied to the visit, its groups, whether its Consent Mode setting is on and which group grants each signal, ads data redaction, IAB TCF, and when the site last published its setup. For Cookiebot: its version, consent model and region, its fixed mapping (marketing to the three ad signals, statistics to analytics_storage, preferences to functionality_storage and personalization_storage), whether its Consent Mode integration is on, ads data redaction, auto-blocking, IAB TCF, and when its setup was last published.

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx