Agent Ready Scanner

扫描网站是否为 AI Agent 做好准备

一个用于检测网站是否为 AI Agent（智能体）做好准备的工具，参考 isitagentready.com 的检测标准。

🤔 什么是 "Agent Ready"？

随着 AI Agent（如 ChatGPT、Claude、Perplexity 等）越来越普及，网站需要为这些智能体提供更好的支持，包括：

• 可发现性：让 AI 能找到网站的内容
• 内容可访问性：提供 AI 可理解的格式
• Bot 访问控制：明确告诉 AI 哪些可以访问
• 协议支持：支持 MCP、Agent Skills 等新兴协议
• 商业协议：支持 AI 驱动的支付和交易

Agent Ready Scanner 帮你检测网站在这些方面的准备程度。

✨ 功能特性

• 15+ 项检查：覆盖 5 大类别
• 真实 HTTP 检测：实际请求网站端点，不做猜测
• 详细报告：HTML 报告包含评分、状态、详情
• 修复建议：针对未通过项提供具体修复代码（可一键复制）
• 评分系统：0-100% 准备度评分

📦 安装

作为 OpenClaw Skill 使用

将此技能克隆到你的 skills 目录：

cd ~/.qclaw/skills
git clone https://github.com/1cloudy/agent-ready-scanner.git

独立使用

git clone https://github.com/1cloudy/agent-ready-scanner.git
cd agent-ready-scanner
pip install requests  # 唯一依赖

🚀 使用方式

命令行

# 扫描网站（文本输出）
python3 scripts/scan.py https://example.com --format text

# 生成 JSON 报告
python3 scripts/scan.py https://example.com -o report.json

# 生成 HTML 报告
python3 scripts/scan.py https://example.com -o report.json
python3 scripts/generate_html.py report.json -o report.html

作为 OpenClaw Skill

在 OpenClaw 中直接说：

扫描 example.com 是否 agent ready
检查 https://mywebsite.com 的 agent readiness
帮我检查 xxx.com 是否为 AI 准备好

🔍 检查项目

1. Discoverability（可发现性）

检查项	说明
robots.txt	是否存在，是否包含 AI bot 规则和 sitemap 指令
Sitemap	sitemap.xml 是否存在且有效
Link Headers	Link 响应头是否包含发现信息

2. Content Accessibility（内容可访问性）

检查项	说明
llms.txt	是否提供 Markdown 格式的网站摘要（llmstxt.org）
Markdown Negotiation	是否支持 Markdown 内容协商

3. Bot Access Control（Bot 访问控制）

检查项	说明
AI Bot Rules	robots.txt 中是否配置 AI 爬虫规则（GPTBot、Claude-Web、Applebot 等）
Content Signals	是否支持 Content Signals

4. Protocol Discovery（协议发现）

检查项	说明
MCP Server Card	/.well-known/mcp.json 是否存在
Agent Skills	Agent Skills 定义是否存在
WebMCP	是否支持 WebMCP
API Catalog	OpenAPI/Swagger 文档是否存在
OAuth Discovery	OAuth/OpenID Connect 发现是否配置
A2A Agent Card	A2A Agent Card 是否存在

5. Commerce（商业协议）

检查项	说明
x402	是否支持 x402 支付协议
UCP	是否支持 Universal Commerce Protocol
ACP	是否支持 Agentic Commerce Protocol

📊 评分规则

状态	得分	说明
✅ Pass	2 分	完全符合要求
⚠️ Warning	1 分	部分符合或需要改进
❌ Fail	0 分	不符合或不存在

总分计算：

总分 = (所有检查项得分之和 / (检查项数量 × 2)) × 100%

📄 输出示例

文本输出

🔍 扫描 https://example.com ...
Agent Ready Report for https://example.com
==================================================
Score: 10/32 (31%)

❌ 网站尚未准备好，得分 31%，6 项未通过

## Discoverability
Score: 1/6
  ❌ robots.txt: robots.txt 不存在或无法访问
  ❌ Sitemap: Sitemap 不存在或无效
  ⚠️ Link Headers: Link 响应头未设置

...

HTML 报告

生成精美的 HTML 报告，包含：

• 🎯 总评分圆环图
• 📊 分类得分卡片
• ✅❌ 每项检查状态和详情
• 💡 修复建议（可一键复制）

🛠️ 快速改进指南

添加 llms.txt

在网站根目录创建 llms.txt：

# example.com

> 一个示例网站的描述

## 主要内容

- /about - 关于我们
- /products - 产品列表
- /blog - 博客文章

## 联系方式

- email: contact@example.com

配置 AI Bot 规则

在 robots.txt 中添加：

# AI Crawlers
User-agent: GPTBot
Disallow: /private/

User-agent: Claude-Web
Disallow: /private/

User-agent: Applebot
Allow: /

Sitemap: https://example.com/sitemap.xml

添加 MCP Server Card

在 /.well-known/mcp.json 创建：

{
  "name": "Example MCP Server",
  "description": "提供示例网站的 MCP 接口",
  "transport": {
    "type": "sse",
    "url": "https://api.example.com/mcp/sse"
  }
}

📚 参考资料

• isitagentready.com — 原始灵感来源
• llms.txt — LLM 可读的网站摘要标准
• MCP — Model Context Protocol
• Agent Skills — Agent Skills 标准
• x402 — HTTP 402 Payment Protocol
• A2A — Agent-to-Agent Protocol

🤝 贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Request！

git clone https://github.com/1cloudy/agent-ready-scanner.git
cd agent-ready-scanner
# 做出改进
git commit -am "Your improvement"
git push

📝 License

MIT License - 详见 LICENSE 文件

🙏 致谢

• isitagentready.com — 提供了检测标准的灵感
• OpenClaw — 提供了 Skill 框架支持