AI Storefront Readiness Grader
Grades any storefront URL A-F on 20 weighted conversion checks. $1.00/call via x402.
사용해야 할까요
품질 및 안전성
도구 정의와 프로토콜 준수에 대한 자동 분석을 기반으로 합니다.
컨텍스트 비용
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": {
"storefront-grader": {
"url": "https://grader-al6bxcngia-ue.a.run.app/mcp"
}
}
}원격 엔드포인트
https://grader-al6bxcngia-ue.a.run.app/mcpstreamable-http할 수 있는 일
도구 목록
도구 (1)
🟢grade_storefront(url)
Audit an ecommerce storefront for AI-agent shopping readiness. Fetches the store server-side and runs 20 weighted checks across product intelligence (schema.org Product/Offer price, availability, variants, GTIN/MPN), AI discovery (robots.txt, llms.txt, agents.md, sitemap.xml, UCP manifest, MCP endpoint), conversation readiness (contact info, FAQ/returns, site search), transaction readiness (HTTPS, checkout signals, tax/shipping as values), and trust (business identity, policies). Returns a machine-readable JSON report: 0-100 score, A-F grade, per-check pass/partial/fail/unknown with evidence, and the top 3 prioritized fixes. Cost: $1.00 USDC on Base per call, paid via x402 — the caller's agent pays from its owner's approved wallet; no API key needed. Use this to decide whether a store is ready for AI shopping agents, or to generate the audit behind a readiness report for a merchant.
입력 스키마
{
"type": "object",
"properties": {
"url": {
"type": "string",
"description": "Storefront URL to grade, e.g. https://example-store.com"
}
},
"required": [
"url"
]
}커뮤니티
증거