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

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

โดย quitegoodprojectรุ่น 1.2.7i★ –iบนเครื่องหรือคลาวด์
ชื่อใน registryio.github.quitegoodproject/answerrail-mcp

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

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

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: บนเครื่องหรือคลาวด์
  • ช่องทาง (transport): stdio, Streamable HTTP
  • หมวด: อื่น ๆ

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • รันบนคลาวด์ไม่ต้องลงโปรแกรมเพิ่ม ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย
  • npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

ใช้ได้ทั้ง Claude บนเว็บ แอปคอมพิวเตอร์ และมือถือ:

  1. เปิด Settings → Connectors
  2. กด Add custom connector
  3. วางที่อยู่ด้านล่างแล้วกด Add
  4. ถ้าให้ล็อกอิน ให้ล็อกอินกับผู้ทำ
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://answerrail.com/mcp

หรือรันในเครื่องคุณ

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

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

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

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

หรือรันในเครื่องคุณ

claude mcp add answerrail -- npx -y answerrail-mcp

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "answerrail": {
      "url": "https://answerrail.com/mcp"
    }
  }
}

หรือรันในเครื่องคุณ

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

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

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "answerrail": {
      "type": "http",
      "url": "https://answerrail.com/mcp"
    }
  }
}

หรือรันในเครื่องคุณ

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "answerrail": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "answerrail-mcp"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server ที่อยู่บนอินเทอร์เน็ต:

  1. เปิด ChatGPT บนเว็บ → Settings → Connectors (Apps)
  2. กด Create หรือ Add (บางแพ็กเกจต้องเปิด Developer mode ใน Advanced ก่อน)
  3. วางที่อยู่ด้านล่าง ตั้งชื่อ แล้วบันทึก
  4. ถ้าให้ล็อกอิน ให้ล็อกอินกับผู้ทำ
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://answerrail.com/mcp

ชื่อเมนูอาจต่างกันเล็กน้อยตามแพ็กเกจและรุ่นของแอป

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

ชื่อและคำอธิบายเครื่องมือตามที่ server ตอบมาเมื่อ 7 พ.ย. 2569 ผู้ทำเป็นคนเขียน ไม่ใช่เรา แสดงเป็นข้อความล้วน

  • 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

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub quitegoodproject ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • ✓ ผ่าน

    endpoint ตอบ

    ตอบกลับใน 464 ms (HTTP 200)

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ไม่ต้องล็อกอิน

  • ✓ ผ่าน

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    อ่านคำอธิบายเครื่องมือ 4 ตัวแล้ว ไม่พบคำสั่งแอบแฝงถึง AI

เทียบกับตัวอื่นในหมวด อื่น ๆi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 32606 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 80% ของอีก 32606 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32606 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

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

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 3 จาก 3 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

ได้ทั้งสองแบบ จะลงในเครื่องหรือต่อผ่านคลาวด์ก็ได้

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (1.2.7) เข้า registry 8 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต่อผ่าน URL จึงใช้กับโปรแกรมที่รับ remote MCP ได้ เช่น ChatGPT ที่เปิดโหมดนักพัฒนา

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Georgia MCP

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

Georgia MCP

โดย abgeo

An MCP server for Georgian public data, read from the organizations that publish it.

บนเครื่องหรือคลาวด์อัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

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
ClientEasiest Install Command / Config
Claude Code CLIclaude mcp add answerrail-mcp -- npx -y answerrail-mcp
Claude Desktop"answerrail-mcp": { "command": "npx", "args": ["-y", "answerrail-mcp"] }
Cursor / WindsurfAdd 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:

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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.
  5. Agent Protocols (Google Lighthouse 13.5 ARD 1.0 & WebMCP): Validates /.well-known/ai-catalog.json (specVersion: "1.0"), , , and /.well-known/mcp.json.
  6. 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 / Metricanswerrail-mcpisagentready-mcp
Install Commandclaude mcp add answerrail-mcp -- npx -y answerrail-mcpclaude mcp add isagentready-mcp -- npx -y isagentready-mcp
Core Audit Scope6 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 Remediation5 Categories (Discovery, Structured Data, Semantics, Agent Protocols, Security — Read-only score)
Schema.org & `robots.txt` CoverageScans 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-GenerationValidates `/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 AuditYes — Identifies exact `$/£/€` prices cut off past 25k tokens & unrolls collapsed Radix FAQ accordionsNo
Editor Auto-Fix & Local CLI CompanionGenerates & writes files locally (`generate_ai_manifests` + `npx test-ai-ready --write`) AND deploys instant Anycast edge fixesRelies on manual editor prompts after read-only API scan
ถาม PopNx