citepath
Citepath public MCP server for LLM readiness audits and public scan results.
使うべきか
品質と安全性
A
ツール定義とプロトコルへの準拠に関する自動分析に基づいています。
コンテキストコスト
~230トークン数（ツール定義）
~372 B一般的なレスポンスサイズ
注意への影響は最小限（128k コンテキストの 0.18%）
これは、サーバーのツールがモデルのコンテキストに読み込まれるたびに消費されるおおよそのトークン数です。数が多いほど、ほかのタスクに使える注意が減ります。
インストール
ワンクリックインストール
これを `claude_desktop_config.json` ファイルに追加してください:
{
"mcpServers": {
"citepath": {
"url": "https://citepath.ai/api/mcp"
}
}
}リモートエンドポイント
https://citepath.ai/api/mcpstreamable-httpできること
ツール一覧
ツール（3）
🟢 読み取り専用🟡 書き込み🔴 削除⚪ 不明
🟢check_ai_visibility(domain)
How visible is a brand in AI answers? Given a domain, returns its latest public share-of-answer scan (how often ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity and Grok cite it, per engine, and which competitors they name instead) plus a live AI-crawler readiness audit. No scan id needed.
入力スキーマ
{
"type": "object",
"properties": {
"domain": {
"type": "string",
"description": "The brand's domain, e.g. example.com"
}
},
"required": [
"domain"
]
}🟢get_readiness(domain)
Run a crawler's-eye technical LLM readiness audit for a domain.
入力スキーマ
{
"type": "object",
"properties": {
"domain": {
"type": "string",
"description": "The domain to audit, e.g. example.com"
}
},
"required": [
"domain"
]
}🟢get_scan(id)
Retrieve a finished public scan and its answers by scan ID.
入力スキーマ
{
"type": "object",
"properties": {
"id": {
"type": "string",
"description": "The scan UUID"
}
},
"required": [
"id"
]
}コミュニティ
エビデンス
最近の観測
検証済みバージョンは記録されていませんツール 3 件