Agent Ready Scanner

扫描网站是否为 AI Agent 做好准备，参考 isitagentready.com。

使用方式

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

扫描覆盖 5 大类 15+ 项检查：

1. Discoverability（可发现性）

• robots.txt — 是否存在，是否包含 AI bot 规则和 sitemap
• 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）

• llms.txt — 是否提供 Markdown 格式的网站摘要
• Markdown Negotiation — 是否支持 Markdown 内容协商

3. Bot Access Control（Bot 访问控制）

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

4. Protocol Discovery（协议发现）

• 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）

• 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

输出

生成 HTML 报告，包含：

1. 总评分 — 0-100% 的准备度评分
2. 分类得分 — 每个类别的得分情况
3. 检查详情 — 每项检查的状态和详情
4. 修复建议 — 针对未通过项的具体修复代码/配置建议（可一键复制）

执行流程

1. 解析用户提供的 URL
2. 运行 scripts/scan.py 执行所有 HTTP 检查
3. 生成 JSON 报告
4. 运行 scripts/generate_html.py 生成 HTML 报告
5. 将 HTML 报告保存到用户指定位置或当前工作目录

脚本

scripts/scan.py

主扫描脚本，执行所有检查。

python3 scripts/scan.py \x3Curl> --output report.json

参数：

• url — 要扫描的网站 URL
• --timeout — 请求超时时间（默认 10 秒）
• --output, -o — 输出 JSON 文件路径
• --format — 输出格式（json 或 text）

scripts/generate_html.py

将 JSON 报告转换为 HTML。

python3 scripts/generate_html.py report.json --output report.html

评分规则

总分 = 所有检查项得分之和 / (检查项数量 × 2) × 100%

示例

输入：

扫描 https://example.com 是否 agent ready

输出： 生成 agent-ready-report-example.com.html，包含完整的检查报告。

依赖

• Python 3.8+
• requests 库（如未安装会提示）

参考

• 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