用途
ai-visibility-mcp 是一个 MCP（Model Context Protocol）服务器，目标是审计和修复“AI 如何看待一个网站”。资料指出，许多网站会在无意中变得对 AI 搜索不可见，其可能原因包括：Cloudflare 的机器人管理默认设置会拦截 GPTBot、ClaudeBot、PerplexityBot；单页应用（SPA）向不执行 JavaScript 的爬虫返回空的 <div id="root">；营销团队不知道自己品牌没有出现在 ChatGPT、Claude 或 Perplexity 的回答中。该工具试图在一个代理会话内完成审计与修复的闭环。
主要能力
根据资料，工具提供以下审计与生成能力：
- 按机器人检查 robots.txt：针对 AI 爬虫逐一给出放行或拦截的判定结论。
- 检查 JSON-LD 结构化数据。
- 检查 sitemap。
- 检查 llms.txt。
- SPA 检测：识别单页应用对不执行 JS 的爬虫输出空根节点的问题。
- 跨模型品牌提及：检查品牌在 LLM 回答中的提及情况。
- 竞品对比。
- 生成修复产物：v0.3 提供 3 个生成器工具，用于生成纠正问题的文件或配置，供站点所有者粘贴应用。
- 重新审计：验证修复是否被采纳生效。
v0.3 共包含 7 个工具（4 个审计工具 + 3 个生成器工具），测试为 40/40 通过。资料称其已针对 tealhq.com、bandcamp.com、anthropic.com 进行冒烟验证。
使用方式
审计—修复循环大致为：Audit（找出阻碍 AI 可见性的问题）→ Fix（生成修复产物）→ Paste（站点所有者应用输出）→ Re-audit（验证修复是否被识别）。
配置方式：需要 Python 3.10+ 和 uv。可在 Claude Desktop 中编辑 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json，或对 Claude Code CLI 编辑 ~/.claude.json，加入该 MCP 服务器配置。具体 JSON 配置片段资料未提供，暂未提供。
适用场景
- 网站所有者或营销团队希望了解 AI 爬虫是否能正常访问站点。
- 需要排查 robots.txt、Cloudflare 默认设置或 SPA 渲染导致 AI 不可见的问题。
- 需要生成修复用的文件（如 robots.txt、llms.txt、结构化数据等）并重新验证。
- 需要测量品牌在 LLM 回答中的提及情况并做竞品对比。
限制与安全设计
该服务器会向调用方提供的域名以及 LLM 提供商发起外部 HTTP 请求。v0.2 起加入以下加固：
- SSRF 防护：所有外部 HTTP 请求拒绝 loopback、link-local（AWS/GCP/Azure 元数据 IP）、RFC1918、CGNAT 和 IPv6 ULA 地址；重定向也会重新校验。
- 每日花费上限：LLM 调用受 MAX_DAILY_USD 限制（默认 5.00 美元），持久化到 ~/.cache/ai-visibility-mcp/spend.json，防止循环放大耗尽 Perplexity/OpenRouter 额度。
- 单次调用成本上限：MAX_COST_PER_CALL（默认 0.10 美元）以及 LLM_MAX_OUTPUT_TOKENS（默认 1024）对单次工具调用做硬性限制。
- 不持久化用户内容：除每日花费总额外，不向磁盘记录任何内容。
资料未提供具体许可协议、支持的 LLM 提供商完整列表、安装命令之外的更多部署细节，以及定价或收费模式，暂未提供。
