原型 · 预览版:收录官方注册中心里的全部服务器,每 30 分钟同步一次。评价和账户功能将在后续阶段推出。
PopNx MCP为使用 AI 的人准备的 MCP 服务器 · 用大白话讲清楚

PREFLIGHT — URL Routing for AI Agents

作者:GSterlingPress版本 0.7.6i★ –i在云端运行
注册名称io.github.GSterlingPress/preflight

安装

概览

作者提供的说明(英文原文)

Choose HTTP, browser, machine endpoint, or avoid before an agent visits an unfamiliar URL.

PopNx MCP 的三大支柱

这三项永远不会合并成一个分数:意见、测量和人气是不同的东西。

它能帮你做什么

我们还没有为它写通俗的介绍。下面是我们从注册中心读取到的事实。

  • 连接方式: 在云端运行
  • 传输方式: Streamable HTTP
  • 分类: 网页与浏览器

安装

选择你使用的 AI 应用,然后复制设置。

安装之前

你需要

你用的是哪个应用?

在上方选择你的应用。我们会记住它,下次按钮会显示“安装到 …”。

适用于网页版、桌面版和手机版 Claude:

  1. 打开 Settings → Connectors
  2. 点击 Add custom connector
  3. 粘贴下面的地址,然后点击 Add
  4. 如果要求登录,请登录作者的服务
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://preflight-api-production-01a2.up.railway.app/mcp

在终端中运行这条命令

claude mcp add --transport http preflight https://preflight-api-production-01a2.up.railway.app/mcp

在 Cursor 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json,或 ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "preflight": {
      "url": "https://preflight-api-production-01a2.up.railway.app/mcp"
    }
  }
}

浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。

在 VS Code 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .vscode/mcp.json

{
  "servers": {
    "preflight": {
      "type": "http",
      "url": "https://preflight-api-production-01a2.up.railway.app/mcp"
    }
  }
}

浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。

ChatGPT 只能连接互联网上的服务器:

  1. 打开网页版 ChatGPT → Settings → Connectors (Apps)
  2. 点击 Create 或 Add(部分套餐需要先在 Advanced 中开启 Developer mode)
  3. 粘贴下面的地址,起个名字,然后保存
  4. 如果要求登录,请登录作者的服务
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://preflight-api-production-01a2.up.railway.app/mcp

菜单名称可能因套餐和版本不同而略有差异。

你的选择通过 Cookie 保存在这台设备上,无需账户。

这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同,请以 README 为准。

它能做什么

我们还没有读取这个服务器的工具列表;我们会轮流检查各个端点。

基础检查i

我们检查的是任何人都能看到的信息;我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月7日

  • ✓ 通过

    作者与仓库一致

    注册名称已通过 GitHub 账户 GSterlingPress 验证,该账户拥有此仓库

  • … 尚未检查

    仍在维护

    我们还没有从 GitHub 读取这个仓库

  • … 尚未检查

    有许可证

    我们还没有从 GitHub 读取这个仓库

  • … 尚未检查

    端点有响应

    尚未检查;我们会轮流检查各个端点

  • … 尚未检查

    使用 OAuth 登录

    尚未检查;我们会轮流检查各个端点

  • … 尚未检查

    工具描述中没有隐藏指令

    尚未检查;我们会在检查端点时读取工具列表

与“网页与浏览器”中的其他服务器比较i

  • 星标数多于此分类中其他 880 个服务器的 0%
  • 发布到注册中心的时间比此分类中其他 880 个服务器的 39% 更新
  • 基础检查结果等于或优于此分类中其他 880 个服务器的 100%

与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时,星标数才计入。

常见问题

PREFLIGHT — URL Routing for AI Agents 安全吗?

它在 1 项适用的基础检查中通过了 1 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前,请先看看这个服务器要求哪些权限,并使用只具备所需权限的密钥。

它需要哪些密钥或代码?

注册中心没有列出必需的密钥,不过有些服务器会在首次使用时要求你登录。

它在我的电脑上运行还是在云端?

它在作者的云端运行。通过互联网连接,无需安装,但你发送的内容会经过作者的服务器。

它还在维护吗?

GitHub 仓库最后更新于–,最新版本(0.7.6)于2个月前进入注册中心。

哪些应用可以使用它?

支持 MCP 的应用,例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。它通过 URL 连接,所以接受远程 MCP 服务器的应用也可以使用,例如开启开发者模式的 ChatGPT。

有什么可以替代它?

同一分类中有:Browser Use, Chrome DevTools MCP, MCP Server Browser

替代选择

同一分类中其他作者的服务器,按星标数排序。

如何看卡片:★ GitHub 星标i三大支柱:评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i

Browser Use

作者:browser-use

Browser agents and stealth cloud browsers for AI: run web tasks, fill forms, extract data.

电脑或云端★ 120,087MIT17天前更新
安装

Chrome DevTools MCP

作者:ChromeDevTools

MCP server for Chrome DevTools

在你的电脑上运行★ 54,821Apache-2.015天前更新
安装

MCP Server Browser

作者:bytedance

MCP server for browser use access

在你的电脑上运行★ 39,550Apache-2.014个月前更新
安装

作者的 README

打开 README

按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。

PREFLIGHT

Before your AI agent visits a URL, ask us how to get there.

PREFLIGHT is routing intelligence for browser, research and shopping agents. Given a URL, it recommends the cheapest likely route to try first: HTTP, BROWSER, MACHINE_ENDPOINT, or AVOID.

The long-term product is a machine map of the web: not *what is on the web*, but *how should a machine interact with this destination?*

Live service

Base URL:

https://preflight-api-production-01a2.up.railway.app

REST — use the actual URL your agent is about to visit:

GET /v1/check?url=<encoded-actual-destination-url>

For example, if your agent is about to inspect a product, documentation page, article, booking page, or SaaS site, pass that real destination to PREFLIGHT first. example.com is only a documentation placeholder and should not be used when a real task URL exists.

Remote MCP:

https://preflight-api-production-01a2.up.railway.app/mcp

The MCP server exposes two tools:

  • preflight_check — call this before fetching or browser-rendering an unfamiliar real URL.
  • preflight_feedback — report whether the chosen route worked so PREFLIGHT can improve future recommendations.

Example tool intent:

Before opening the URL from my current task, use PREFLIGHT to decide whether ordinary HTTP, a browser, a machine-readable endpoint, or avoidance is the best first route.

Why an agent should call PREFLIGHT

Fetching first can be wasteful. A destination may be directly readable over HTTP, require browser rendering, expose a smaller machine endpoint, block automation, require authentication/payment, or carry access signals that make a fetch undesirable. PREFLIGHT tries to answer that routing question before the expensive step.

Responses combine direct probe signals, cached domain knowledge, and sufficiently strong observed route feedback. They can include status, redirects, robots/access hints, estimated token size, JavaScript-shell hints, structured-data signals, machine endpoints, latency, confidence, cache age, and learned route evidence.

Feedback loop

POST /v1/feedback

Content-Type: application/json Authorization: Bearer # when protection is enabled

{

"url": "https://merchant.example/product/123", "route": "BROWSER", "outcome": "success", "latencyMs": 840 }

PREFLIGHT stores aggregated success/failure evidence rather than page content or user identities. URL-level learning requires at least 5 samples at 80% success; domain-level learning requires at least 10 samples at 85% success. Feedback never overrides a current AVOID decision from live safety/access/robots signals.

Agent discovery

  • AGENTS.md tells coding/AI agents exactly when to use PREFLIGHT.
  • llms.txt gives LLMs a compact machine-readable explanation, live endpoints, and usage rule.
  • openapi.json exposes REST operations in OpenAPI 3.1 format for tool importers and generated clients.
  • mcp.json contains a generic remote MCP client configuration.
  • docs/AGENT-INTEGRATIONS.md contains copy/paste integration patterns for browser, research, shopping, coding, MCP, and REST agents.
  • server.json contains official MCP Registry metadata for the public Streamable HTTP server.
  • /mcp supports MCP initialize, initialized notification, ping, tools/list, and tools/call.
  • The ordinary REST endpoint remains available for clients that do not use MCP.

Search/discovery concepts: AI agent URL routing, browser-agent preflight, choose HTTP vs browser, machine-readable endpoint discovery, reduce agent browsing tokens, agent web routing, pre-fetch routing intelligence, AI browser cost reduction, route before crawl, agent URL access intelligence.

Public deployment

GET /ready verifies the data directory is writable. Railway deployments use /data; mount a persistent volume there when long-term feedback persistence is required. PREFLIGHT_FEEDBACK_KEY optionally bearer-protects feedback writes while keeping route checks public. npm run smoke:live exercises the public route/feedback cycle.

Real-world benchmark

benchmarks/sites.json contains a cross-category live corpus. Run npm run benchmark. The scheduled benchmark records route, status, latency, token estimate and machine endpoints and preserves machine-readable reports for trend analysis.

Safety boundary

PREFLIGHT blocks localhost, private/link-local network addresses, credential-bearing URLs, non-HTTP protocols, and unsafe redirect destinations. Endpoint discovery and negotiated probes go through the same SSRF-safe fetch layer. MCP validates browser Origins, and route feedback cannot relax an active AVOID result.

Run locally

Requires Node.js 20+.

npm test

npm start

Product boundary

PREFLIGHT is not a crawler, browser farm, search engine or site-owner audit tool. Its job is narrower:

Real URL in → cheapest reliable machine route out.

问 PopNx