内容
# growth-mcp
**人工智能是否忽略了您的网站？** growth-mcp 是一个开源的[MCP](https://modelcontextprotocol.io)服务器，可以将Claude、Cursor或任何MCP客户端变成营销分析师——从2026年每个营销人员都在问的问题开始：*ChatGPT、Perplexity和Google AI Overviews能否真正读取和引用我的网站？*
[](https://github.com/abhi725/growth-mcp/actions/workflows/ci.yml)
[](LICENSE)
[](pyproject.toml)
无需API密钥，无需注册，无需服务器端LLM调用。只需询问您的人工智能助手：
> "审核example.com的AI搜索准备情况"
并获得0-100的评分，附带证据和优先修复列表：
```
AI-readiness score: 62/100 (C)
✅ Heading hierarchy is clean
✅ robots.txt does not block AI crawlers
❌ No JSON-LD structured data — AI engines can't parse your entities
❌ No llms.txt — AI crawlers have no guide to your site
❌ Content only appears after JavaScript renders — invisible to most AI crawlers
```
## 为什么存在
搜索正在从“在谷歌上排名”转变为“被AI引用”。付费GEO工具费用为100-1000美元/月；谷歌的免费工具验证标记但不评分或提供指导。growth-mcp为您提供免费的审核，内置于您已经使用的AI助手中——具有确定性、可解释的评分（相同的URL → 相同的评分）。
## 快速开始
### Claude 代码
```bash
claude mcp add growth-mcp -- uvx growth-mcp
```
### Claude 桌面版 / Cursor
添加到您的MCP配置（`claude_desktop_config.json` 或 `.cursor/mcp.json`）：
```json
{
"mcpServers": {
"growth-mcp": {
"command": "uvx",
"args": ["growth-mcp"]
}
}
}
```
需要 [uv](https://docs.astral.sh/uv/). 从源码开始：克隆此仓库并使用 `"command": "uv", "args": ["run", "--directory", "/path/to/growth-mcp", "growth-mcp"]`.
## 工具
| 工具 | 功能 |
|---|---|
| `audit_ai_readiness(url)` | 15项检查GEO审核 → 评分/100，等级，证据，修复列表 |
| `compare_ai_readiness(url_a, url_b)` | 您与竞争对手 — 评分，获胜者，每个检查的差异 |
| `check_llms_txt(domain)` | 查找并验证 `llms.txt` 是否符合 [llmstxt.org](https://llmstxt.org) 格式 |
| `audit_onpage_seo(url)` | 标题/元数据，H1，规范，开放图谱，替代文本覆盖，链接 |
**15项AI准备度检查，涵盖四个维度：**
- **访问与索引（30%）** — robots.txt中的AI爬虫访问（GPTBot/ClaudeBot/PerplexityBot被阻止？）· JavaScript渲染内容风险 · noindex/nosnippet指令 · XML站点地图
- **实体与结构（25%）** — JSON-LD结构化数据 · 标题层次结构 · 标题/元数据质量 · llms.txt存在
- **引用就绪内容（30%）** — FAQ内容和FAQPage模式 · 基于问题的标题 · 答案优先结构 · 列表和表格 · 事实密度（统计数据/数字）
- **信任与E-E-A-T（15%）** — 作者署名 · 更新日期
**包含的提示：** `full_site_audit`，`compare_with_competitor` — 可在支持MCP提示的客户端中使用。
## 示例提示
- *"我的网站是否准备好在AI搜索结果中显示？检查leapswitch.com"*
- *"比较我的主页与competitor.com的AI可见性"*
- *"我的robots.txt是否阻止了AI爬虫？"*
- *"验证我域名上的llms.txt"*
## 作为托管端点运行
相同的服务器作为流式HTTP的远程MCP服务运行：
```bash
growth-mcp --transport streamable-http --port 8000
# 或
docker build -t growth-mcp . && docker run -p 8000:8000 growth-mcp
```
将其部署在任何VPS或云服务器上 — 例如 [Leapswitch](https://leapswitch.com) — 并将任何MCP客户端指向 `http://your-host:8000/mcp`.
## 设计原则
- **无状态数据管道** — 服务器从不调用LLM；您的人工智能客户端是核心。
- **确定性评分** — 纯Python，加权，版本控制（`scoring_version` 在每个结果中）。无波动的AI评分。
- **安全获取** — SSRF防护（私有/环回/链路本地IP在每个重定向跳转时被拒绝），5 MB响应上限，诚实的User-Agent，超时。
- **紧凑输出** — 工具返回结构化JSON（评分 + 证据 + 修复），从不原始HTML，因此您的上下文窗口保持干净。
- **贡献者友好** — 每个审核规则都是 [`growth_mcp/checks/`](growth_mcp/checks/) 中的一个小文件。添加一个函数，用 `@register` 修饰，完成。
## 路线图
- **v0.2 — 连接器（自带密钥）：** Google Search Console热门查询，GA4报告。
- **v0.3 — AI可见性跟踪：** 运行针对ChatGPT / Perplexity / Gemini API的目标提示，并报告您的品牌是否被提及和引用，与竞争对手相比 — 100美元/月SaaS功能，开源。
- 基于Playwright的深度渲染（可选额外功能），站点地图范围内的审核，更多检查。
## 贡献
新的检查是最简单的贡献 — 请在 [`growth_mcp/checks/base.py`](growth_mcp/checks/base.py) 中查看模式。使用以下命令运行测试套件：
```bash
uv sync --dev
uv run pytest
```
## 许可证与致谢
MIT © [Abhishek Ambad](https://github.com/abhi725). 由 [Leapswitch Networks](https://leapswitch.com) 提供支持。
