agent-seo

SEO for Agents — оценивает любой эндпойнт AI-агента по метрикам доверия и возможностей.

Существует более 56 000 MCP-серверов. Как понять, каким из них можно доверять, прежде чем использовать? А если вы создаёте свой — как узнать, что его вообще найдут?

Два сценария, один инструмент:

• Перед тем как ИСПОЛЬЗОВАТЬ агента → оцените его, чтобы проверить, надёжен ли он, хорошо ли документирован и поддерживается ли
• Перед тем как ВЫПУСТИТЬ агента → оцените себя, чтобы найти пробелы и улучшить обнаруживаемость

Быстрый старт

git clone https://github.com/manavaga/agent-seo.git
cd agent-seo
pip install -e .

# Score any agent
agent-seo score https://your-agent-url.com

# HTTP checks only (faster, skip MCP handshake)
agent-seo score https://your-agent-url.com --skip-mcp

Использование как MCP-сервер (Claude, Cursor, ChatGPT)

Добавьте agent-seo в свой MCP-конфиг, чтобы ИИ-ассистенты могли оценивать агентов прямо в диалоге:

Claude Desktop (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json):

{
  "mcpServers": {
    "agent-seo": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "agent_seo.mcp_server"],
      "cwd": "/path/to/agent-seo"
    }
  }
}

Cursor (.cursor/mcp.json):

{
  "mcpServers": {
    "agent-seo": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "agent_seo.mcp_server"],
      "cwd": "/path/to/agent-seo"
    }
  }
}

Затем попросите ассистента: «Score the agent at https://mcp.context7.com» — он вызовет agent-seo и вернёт полную оценку доверия с рекомендациями по исправлению.

Доступные MCP-инструменты

Инструмент	Что делает
score_agent	Оценивает любой URL агента — возвращает оценку, грейд, разбивку по категориям и рекомендации по исправлению
compare_agents	Сравнивает двух агентов бок о бок — показывает, кто сильнее в каждой категории
get_fix_recommendations	Выдаёт приоритизированные исправления с ожидаемым приростом баллов и шаблонами кода

Реальные оценки (v0.5)

Агент	Оценка	Грейд	Инструментов	Что делает
GitMCP React	76/100	B	4	Отдаёт документацию React через MCP
AWS Knowledge	74/100	B	6	Документация AWS, API, примеры кода
Context7	73/100	B	2	Актуальная документация библиотек
DeepWiki	64/100	C	3	Документация репозиториев на базе ИИ
Jina AI	62/100	C	21	Веб-поиск и извлечение контента
CoinGecko	50/100	C	50	Данные крипторынка

Все оценки включают 5/5 измерений, оценённых с высокой степенью уверенности (High).

Что проверяется

5 категорий. 100 баллов всего. Всегда оцениваются все 5 измерений.

Категория	Макс. баллов	Что измеряет
Качество схемы и интерфейса	25	Описания инструментов, документация параметров, типы, аннотации безопасности
Функциональная надёжность	25	MCP-хендшейк, задержка ответа, health-эндпойнт, метрики производительности
Опыт разработчика (DX)	20	Документация API, llms.txt, эндпойнты обнаружения, качество GitHub-репозитория
Сигнал экосистемы	15	Звёзды, форки и топики на GitHub, узнаваемость бренда
Здоровье сопровождения	15	Свежесть коммитов, лицензия, состояние issues, активность

Все 5 измерений присутствуют всегда. Если данные GitHub не найдены напрямую, инструмент ищет по имени сервера, домену и базе известных брендов. Ни одна категория не отбрасывается молча.

Пример вывода

╭──────────────────────── agent-seo v0.5 ─────────────────────────╮
│ Agent SEO Trust Score: 73/100  Grade: B  (73%)                  │
│ Confidence: High (5 of 5 dimensions assessed)                   │
│ https://mcp.context7.com                                        │
╰─────────────────────────────────────────────────────────────────╯

SCHEMA & INTERFACE QUALITY  14/25  ✓ 2 tools, documented params
FUNCTIONAL RELIABILITY      12/25  ✓ MCP connected, 2 tools via handshake
DEVELOPER EXPERIENCE         5/20  ✓ Docs available
ECOSYSTEM SIGNAL            15/15  ✓ 52,384 stars, relevant topics
MAINTENANCE HEALTH          12/15  ✓ Active, MIT license, healthy issues

TOP FIXES (highest impact first):
  1. Tool descriptions quality (+7 pts)
     → Add detailed descriptions (50+ chars) to each tool
  2. Performance metrics endpoint (+6 pts)
     → Add GET /performance with success rates and accuracy
  3. Health endpoint (+4 pts)
     → Add GET /health returning status and uptime

Каждая непройденная проверка содержит что исправить, как исправить и ссылки на спецификацию.

Как это работает

MCP-хендшейк по протоколу

Подключается к агенту по 8 типовым MCP-путям (покрывают 99%+ серверов):

• /mcp, /mcp/stream, /sse, /mcp/sse, /, /v1, /api/mcp, /api/llm/mcp
• Автоопределение транспорта (Streamable HTTP или SSE)
• Анализирует tools/list на качество схемы и аннотации безопасности

GitHub-аналитика

Находит GitHub-репозиторий пятью стратегиями:

1. Прямая ссылка в карточке агента
2. Ссылка, найденная в HTTP-эндпойнтах
3. Поиск поддомена по известным брендам (сопоставлено 20+ компаний)
4. Поиск по имени MCP-сервера через GitHub API
5. Поиск по доменному имени как запасной вариант

Поддерживает переменную окружения GITHUB_TOKEN для аутентифицированного доступа к API (5000 запросов/час против 60).

Проверки HTTP-эндпойнтов

Прозванивает well-known URL на предмет обнаружения, документации, health и данных о производительности.

Развёртывание как удалённый MCP-сервер

Разместите agent-seo, чтобы им можно было пользоваться без установки:

# Local
uvicorn agent_seo.server:app --host 0.0.0.0 --port 8000

# Docker
docker build -t agent-seo .
docker run -p 8000:8000 agent-seo

# Railway (one-click deploy)
railway up

После развёртывания пользователям достаточно добавить URL:

{"mcpServers": {"agent-seo": {"url": "https://your-deploy-url.com/mcp"}}}

Размещённая версия выставляет все эндпойнты доверия:

• /health — аптайм, число сканирований, доля ошибок
• /.well-known/agent.json — A2A Agent Card
• /.well-known/mcp.json — обнаружение MCP
• /performance — метрики сервиса оценки
• /docs — документация API (Swagger)
• /llms.txt — описание, читаемое LLM

Опции

# JSON output
agent-seo score URL --format json

# Save results
agent-seo score URL --save

# Compare multiple agents
agent-seo batch URL1 URL2 URL3

# CI/CD: fail if below threshold
agent-seo score URL --fail-below 60

# Skip MCP handshake (HTTP only, faster)
agent-seo score URL --skip-mcp

Дорожная карта

• v0.1 — оценка HTTP-эндпойнтов
• v0.2 — структура пакета + подсказки по исправлению
• v0.3 — MCP-хендшейк по протоколу (SSE + Streamable HTTP)
• v0.4 — адаптивный движок оценки (5 категорий)
• v0.5 — надёжная оценка (обнаружение MCP по 8 путям, GitHub-аналитика, детекция брендов)
• v0.6 — MCP-сервер (использование agent-seo из Claude, Cursor, ChatGPT)
• v0.7 — бейдж оценки доверия для README
• v0.8 — публикация в PyPI (pip install agent-seo)
• v0.9 — GitHub Action для CI/CD
• v1.0 — спецификация протокола (SPEC.md)

Участие

Нашли агента, который получил неожиданно высокую или низкую оценку? Откройте issue.

Лицензия

MIT