MCP-сервер SitePulsar

• Имя в реестреai.sitepulsar/mcpподтверждён в реестре MCP

Имя в реестре лежит в пространстве sitepulsar.ai. Реестр пускает в такое пространство только того, кто доказал владение доменом через DNS или HTTP.

• Состояниеотвечаетпроверено 2026-10-23
• Инструменты13
• Сервер называет себяsitepulsar-mcp
• Версия сервера0.0.1
• Версия протокола2025-11-25

2026-10-23 сервер ответил на initialize и tools/list без входа. Первый ответ за 155 мс.

• Делают ли инструменты работу продукта, ещё не проверено.
• Проверок пока 1 из 7, нужных, чтобы судить о надёжности.

Вывод сделан правилами по замерам выше. Вероятный первый вызов выбрала модель по списку инструментов: прочитайте описание, прежде чем на него полагаться.

• Оценка INITE MCPчерез неделюдля оценки нужно 7 ежедневных проверок, пока 1
• Отвечалидёт замерпроверок пока 1, долю покажем после 7
• Медиана первого ответа145 мс
• Место в контексте агента≈ 2 450 токеновописания всех инструментов (13), агент держит их в контексте на каждом ходу
• Описания инструментовA · 100 из 100
• Типизированные ответы13 из 13 инструментовобъявлен outputSchema: ответ приходит с типами и читается сразу

• Все инструменты проходят все шесть проверок.

Программа проверяет сервер раз в день: initialize и tools/list, без модели. Токены - это длина описаний из расчёта примерно четыре символа на токен. Оценка - среднее шести проверок имени, описания, схемы и аннотаций каждого инструмента. Она говорит, насколько понятно описаны инструменты, а не о том, работают ли они. Оценка складывается только из замеренного: отвечает ли сервер (30%), делает ли работу продукта (25%), описания (20%), контекст (10%) и использование (15%). Незамеренная часть не учитывается, а скрытая инструкция ограничивает оценку 40 баллами. Состояние MCP-серверов вендоров: методика и цифры →

• check_agent_readiness

  Fast synchronous AEO / agent-readiness read of a single URL: robots and bot access, structured data (schema), and content structure. Returns immediate signals without running a full audit. Use this to triage a page or sanity-check before…

• run_audit

  Run a full AEO audit of a URL covering FIND, READ, and USE. Async: returns an audit_id to poll with get_audit. Accepts an optional target_keyword. Spends one audit credit per fresh run; a same-URL re-run within 24h reuses the cached…

• get_audit

  Fetch an audit's status and, when complete, a compact decision-ready SUMMARY: AEO score (overall + FIND/READ/USE), a short summary, the weakest pillar, headline takeaways, and the top fixes. Lead with this; call get_audit_detail only when…

• get_audit_detail

  Full structured per-section breakdown of a completed audit, on demand (only call after get_audit when you need depth): per-dimension FIND/READ/USE sub-scores, reputation across AI engines, competitor cluster (named for paid tiers)…

• compare_aeo

  Compare AEO posture across multiple URLs (e.g. a brand versus its competitors) on the same FIND/READ/USE pillar scale. Async: returns an audit_id to poll with get_audit. Spends credits only for freshly-audited URLs; recent audits are…

• get_fixes

  Return the prioritized, pillar-tagged (FIND / READ / USE) action plan for a completed audit, deduplicated across sources, with machine-actionable implementation steps included on fixes where available. Use this when you want the to-do…

• get_audit_full

  One call that returns a completed audit's SUMMARY, full per-section DETAIL, and deduplicated prioritized FIXES together — so you don't have to chain get_audit → get_audit_detail → get_fixes. Use `expand` to trim the payload ('summary' |…

• search_companies

  Samples the major AI engines for which companies they name for a query (e.g. "best CRM for startups"); returns a consensus shortlist (≤5). Use when you want to know who agents *recommend* for a category — not where a specific brand is…

• probe_agent_discovery

  Checks selected registries (official MCP registry, PyPI, GitHub) for packages/servers tied to a domain or brand. A discovery-surface check (can agents find your published tooling?), not a visibility check. Use when you want to know…

• probe_ucp_readiness

  Inspects /.well-known/ucp to report whether AI shopping agents can transact with the site (presence + advertised capabilities only — never a live purchase). Use when evaluating an e-commerce or merchant site for agentic-commerce…

• probe_mcp_functional

  Discovers a site's advertised MCP endpoint (mcp.json / .well-known) and inspects its *declared* OAuth/transport posture (advertised, not guaranteed-working — it does not run a full live handshake). Use when checking whether a site exposes…

• scan_product_page

  Deterministically scores one product page (schema, price, availability, image) 0–100 for shopping-agent readability — no LLM, fully repeatable. Use when you want a precise, single-page readability score for a specific product URL rather…

• scan_visibility

  Live AI-visibility scan for a brand: crawl + reputation sampled across AI engines, returning where *that* brand is mentioned (any public brand, not just your own). Use when you want to know whether and how a named brand already surfaces…