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

Aso Audit MCP

โดย forgemeshlabsรุ่น 0.4.6i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.forgemeshlabs/aso-audit-mcp

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

ASO Scanner — the free Agent Readiness scanner as an MCP server. Measures your ASO Score (Agent.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: อื่น ๆ

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": {
    "aso-audit": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@forgemeshlabs/aso-audit-mcp"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add aso-audit -- npx -y @forgemeshlabs/aso-audit-mcp

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "aso-audit": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@forgemeshlabs/aso-audit-mcp"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "aso-audit": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@forgemeshlabs/aso-audit-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 8 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub forgemeshlabs 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 อื่น ๆi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 18365 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 87% ของอีก 18365 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 18365 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Aso Audit MCP 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 (0.4.6) เข้า registry 6 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

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

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Funooy Krillion Reference

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

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

Spec Driven Development

โดย formulahendry

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

รันบนเครื่อง★ 440MITอัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Remote Desktop Commander

โดย desktop-commander

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

รันบนคลาวด์★ 211อัปเดต เมื่อวานซืน
ติดตั้ง

Funooy Krillion Reference

โดย funooy.com

Funooy trivia references in six languages, with rules and fixed scoring. No daily spoilers.

รันบนคลาวด์อัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

aso-mcp — the free Agent Readiness Scanner

What's your ASO score?

SEO made you visible to search engines. ASO (Agent Signal Optimization) makes you discoverable, trustable, and payable by the AI agents that are becoming the web's next visitors.

aso-mcp is the free, open-source ASO Scanner — an MCP server that scans any website and produces an Agent Readiness Report scored on the open ASO framework. The beta npm package is @forgemeshlabs/aso-audit-mcp.

This release tracks Google's current agent-readiness guidance without overstating it: Google Search says traditional SEO fundamentals still apply to generative AI search, llms.txt is ignored by Google Search itself, and browser agents benefit from clean DOM, screenshot, and accessibility-tree signals. The scanner keeps llms.txt because non-Google agents use it, and adds a browser-agent UX check for semantic controls, linked labels, ARIA/role fallbacks, and hidden-overlay risk.

Beta. Experimental ASO scanner for evaluating whether agents can discover, trust, understand, and use a website/API/tool. ASO scoring is experimental and will evolve as agent standards mature.

=== Agent Readiness Report: https://example.com ===

ASO Score: 70/100 Agent Readiness: Ready Level: ASO-4 Trustable — Agents can verify trust, reputation, and operational signals.

Discoverability 20/20 Identity 15/20 Trust 11/15 Commerce 5/15 Reputation 4/15 Memory 15/15

What it checks — 34 signals across 6 pillars

Find gaps in discovery, trust, interoperability, and commerce — every emerging agent standard in one scan:

Pillar / CategoryChecks
Discoveryrobots.txt, sitemap.xml, Link headers, DNS-AID (_agent. ), /.well-known/ai
ContentMarkdown content negotiation, llms.txt, LLM-readable docs (/index.md, llms-full.txt)
Bot AccessExplicit AI crawler rules (GPTBot, ClaudeBot, Google-Extended, PerplexityBot…), Content Signals, Web Bot Auth
InteroperabilityAPI Catalog (RFC 9727), OAuth discovery (RFC 8414), OAuth Protected Resource (RFC 9728), auth.md, MCP Server Card (/.well-known/mcp/server-card.json), Google A2A Agent Card (/.well-known/agent-card.json, required fields validated), Agent Skills, WebMCP
Commercex402, MPP, UCP, ACP, machine-readable pricing
Identity & TrustHTTPS enforcement, JSON-LD/schema.org, agent-friendly browser UX, OpenAPI, agent.json, security.txt, status endpoint, versioning, cross-file identity & signal consistency

Deterministic x402 v2 endpoint audit

The MCP tool audit_x402_endpoint complements the origin-wide ASO scan with a no-spend protocol audit of one paid endpoint. It returns a 0-100 score, A-F grade, compliance verdict, per-check booleans, failed checks, and observed schemes/networks/extensions. It validates the live 402 challenge but never sends PAYMENT-SIGNATURE, so it cannot authorize or settle a payment.

Checks: HTTPS/TLS, HTTP 402, PAYMENT-REQUIRED, Base64 JSON, x402Version: 2, non-empty accepts, CAIP-2 networks, required payment fields, and JSON content type. For body-gated routes, pass method, body, and optionally content_type.

This is deliberately reported separately from the ASO Score: protocol compliance does not prove discoverability, trust, settlement, idempotency, or paid-response quality.

Living standards model

Agent protocols are changing quickly. The scanner is maintained as part of a living framework: checks are versioned, and stable standards, optional capabilities, release candidates, drafts, and vendor conventions are labeled separately. See the dated scanner source list and the canonical ASO source registry.

Every check returns pass / partial / fail with concrete evidence and a fix recommendation. Results roll up into the six ASO pillars (Discoverability 20, Identity 20, Trust 15, Commerce 15, Reputation 15, Memory 15) → your ASO Score and maturity level.

Install

Requires Node.js ≥ 20. Published on npm as @forgemeshlabs/aso-audit-mcp — no clone or build needed.

npm install -g @forgemeshlabs/aso-audit-mcp

Or skip the install entirely and run it with npx (recommended for MCP clients):

npx -y @forgemeshlabs/aso-audit-mcp
Claude Code
claude mcp add aso -- npx -y @forgemeshlabs/aso-audit-mcp
Claude Desktop / Cursor / Windsurf (any MCP client)
{

"mcpServers": { "aso": { "command": "npx", "args": ["-y", "@forgemeshlabs/aso-audit-mcp"] } } }

Development (from source)

Only needed if you're hacking on the scanner itself:

git clone https://github.com/forgemeshlabs/aso-audit-mcp

cd aso-audit-mcp npm install && npm run build claude mcp add aso -- node /path/to/aso-audit-mcp/dist/index.js

Tools

ToolWhat it does
list_toolsFree menu: every tool below with its price (all $0) — for agents that pick before calling
scan_siteFull ASO scan → Agent Readiness Report: ASO Score, level, pillar breakdown, all 34 checks with evidence + recommendations
get_fix_planPrioritized remediation plan with ready-to-paste templates (robots.txt AI rules, llms.txt, agent.json, A2A agent card, MCP server card, x402 manifest, pricing.json, security.txt, status endpoint)
check_signalRun one specific check (e.g. a2a-agent-card, llms-txt, x402)
list_checksCatalog of every check with spec links
get_aso_frameworkThe ASO rubric: pillars, weights, levels, certification thresholds

Try it: *"Scan example.com for agent readiness"* · *"What's my ASO score?"* · *"Give me a fix plan to make my site agent-ready."*

CLI smoke test (from a source checkout)
npm run smoke -- https://your-site.com

Glama / registry metadata

This repository includes glama.json for Glama MCP registry ownership and install metadata.

  • Package: @forgemeshlabs/aso-audit-mcp
  • Current release: v0.4.4
  • Transport: local stdio
  • Authentication: none required for local stdio use. The scanner does not ask for API keys, tokens, cookies, or third-party credentials.
  • HTTP deployment: not enabled by this npm package. Any public HTTP deployment of this scanner must add authentication, per-client rate limits, request logging, and an egress policy before exposure.

Recommended Glama/MCP install command:

npx -y @forgemeshlabs/aso-audit-mcp

Example usage after connecting the server to an MCP client:

Scan https://example.com for agent readiness.

Give me the ASO fix plan for example.com. Check only the llms-txt signal for example.com. List the ASO scanner checks.

Release verification:

  • Git tag: v0.4.4
  • npm package: @forgemeshlabs/aso-audit-mcp
  • MCP server version: 0.4.5 (read from package.json at startup)

Since v0.2.0 the server includes the deterministic no-spend x402 v2 endpoint compliance audit while preserving the broader ASO Agent Readiness score as a separate metric.

Glama release build

Glama installability requires a Glama release, which is a containerized build created from the Glama Dockerfile admin page, not a GitHub release. This repo includes a production Dockerfile and GLAMA.md with the build spec values to use in Glama:

Build steps:

npm ci

npm run build npm prune --omit=dev

Runtime command:

node dist/index.js

In Glama's CMD arguments field, enter:

["node", "dist/index.js"]

Do not leave CMD arguments as []; Glama validates that field separately from the Dockerfile CMD.

The ASO framework

SEO ranks pages for people. ASO prepares services for agent selection, invocation, payment, and repeat use.

LevelNameScore
ASO-0Invisible0–9
ASO-1Discoverable10–29
ASO-2Understandable30–49
ASO-3Invocable50–69
ASO-4Trustable70–89
ASO-5Autonomous-Commerce-Ready90–100

Scores from this scanner are directional self-assessments. ASO Certification (ASO-3+) requires verified evidence — see the scoring rubric and agentsignaloptimization.com for audits, certification, and the full framework.

Sponsored cards (Lulu Ads)

There is no paid ForgeMesh server behind this MCP — every tool fetches the scanned site directly — so a Lulu Ads card can only attach client-side, and only to list_tools. It is a plain, labelled data field on the JSON result, never text the model could read as an instruction:

"sponsored": { "label": "Sponsored", "text": "...", "url": "https://..." }
  • This package ships no ad credentials. A card renders only when the operator running the MCP sets LULU_ADS_PUBLISHER_ID and LULU_ADS_API_KEY (both required). For an end user running npx -y @forgemeshlabs/aso-audit-mcp with no creds, the package makes zero calls to the ads network and no card ever appears.
  • LULU_ADS_ENABLED=false is a kill switch. Scan/audit tools never touch the SDK.
  • Fail-open: any SDK error or timeout (hard budget 2s) returns the original response unchanged. The only external host contacted by this package, other than the sites you ask it to scan, is ads.getlulu.dev. Scanned-site requests all go through the SSRF-guarded client (private-IP refusal, pinned DNS, 10 s timeout, 512 KB response cap, revalidated redirects).
  • Strip it: delete result.sponsored.

Security

This scanner makes outbound requests to URLs you give it, so it is built to resist SSRF abuse:

  • Scheme allow-list — only http/https; file:, ftp:, gopher:, data: etc. are rejected.
  • Private-target blocking — after DNS resolution, requests to loopback, private (RFC 1918), link-local, CGNAT, reserved, multicast, and the cloud metadata address (169.254.169.254) are refused. IPv6 loopback/ULA/link-local and IPv4-mapped forms are covered too. If a hostname resolves to *any* private address, the scan is refused.
  • Pinned-IP transport — each request dials the exact public IP that was validated, while TLS still verifies the original hostname. This closes the validate-then-connect DNS rebinding window.
  • Manual redirect validation — automatic redirect following is disabled; every hop is re-validated against the same rules, capped at 5 redirects. A public URL that 30x-redirects to an internal address cannot slip through.
  • Untrusted remote content — parsed manifests are omitted from tool output by default (include_artifacts: true to opt in, and they are then explicitly labeled untrusted); embedded text excerpts are control-char-sanitized and length-capped. Treat any returned remote content as data, never instructions.
  • Bounded — GET only, ASO-Scanner/1.0 UA, max 6 concurrent, 10s timeout, 512KB body cap. Never authenticates, never POSTs, never crawls beyond well-known paths.
  • Tested hardening — npm test covers unsafe URL rejection, private IP ranges, artifact sanitization, redirect blocking, redirect hop caps, and the test-only loopback escape hatch.

Deployment: stdio (local, per-user) is the safe default. A public HTTP deployment is a network-egress tool and must add authentication, per-client rate limiting, request logging, and an egress policy before exposure.

  • Reputation signals (citations, reviews, success rates) cannot be auto-verified by a crawler; they are reported as manual and scored 0 until verified by audit — so the

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx