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인덱스 관측됨

Perceptdot

B2A2H platform — tracks GA4, Vercel deployments, GitHub workflows with AI-powered ROI analytics.

사용해야 할까요

품질 및 안전성

A
설명 품질
100%
스키마 완전성
100%
이름 품질
80%
오염 위험
100%
권한 일치
100%
프로토콜 준수
100%

도구 정의와 프로토콜 준수에 대한 자동 분석을 기반으로 합니다.

컨텍스트 비용

~160토큰 (도구 정의)
~1.3 KB일반적인 응답 크기
최소한의 주의 영향 (128k 컨텍스트의 0.13%)

이는 서버의 도구가 모델의 컨텍스트에 로드될 때마다 소비되는 대략적인 토큰 수입니다. 수치가 높을수록 다른 작업에 사용할 수 있는 주의가 줄어듭니다.

설치

원클릭 설치

`claude_desktop_config.json` 파일에 다음을 추가하세요:

{
  "mcpServers": {
    "percept": {
      "url": "https://api.perceptdot.com/mcp"
    }
  }
}

원격 엔드포인트

https://api.perceptdot.com/mcpstreamable-http

할 수 있는 일

도구 목록

도구 (1)

🟢 읽기 전용🟡 쓰기🔴 삭제⚪ 알 수 없음
🟡visual_check(url, prompt, no_cache, viewport)

Screenshot a URL and analyze it for visual bugs using AI. Returns whether issues exist, a summary, and a detailed issues list. Use this after deployments, PRs, or any UI change to catch layout problems.

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "url": {
      "type": "string",
      "description": "URL to visually check (must be publicly accessible)"
    },
    "prompt": {
      "type": "string",
      "description": "Optional: specific aspect to focus on"
    },
    "no_cache": {
      "type": "boolean",
      "description": "Optional: bypass cache"
    },
    "viewport": {
      "type": "string",
      "enum": [
        "desktop",
        "tablet",
        "mobile"
      ],
      "description": "Optional: viewport size — desktop (1280px), tablet (768px), mobile (375px)"
    }
  },
  "required": [
    "url"
  ]
}

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