Knocklog MCP server
Commit 9 Nov 2026Analisis bagaimana website berinteraksi dengan AI agent dan verifikasi keaslian kunjungan dari ChatGPT, Claude, atau Perplexity.
Juga dikenal sebagai knocklog/api, api
- Stars
- 0
- Tools
- —
- Unduhan, 30 hari
- —
- Versi terbaru
- 1.0.1
- Commit terakhir
- 9 Nov 2026
- Lisensi
- MIT
Apa itu Knocklog MCP?
Knocklog adalah MCP server. Analisis bagaimana website berinteraksi dengan AI agent dan verifikasi keaslian kunjungan dari ChatGPT, Claude, atau Perplexity.
Ringkasan dibuat dari README proyek
Tentang Knocklog MCP server
Knocklog menyediakan analytics yang dirancang khusus untuk melacak bagaimana AI agent berinteraksi dengan website. Layanan ini memungkinkan developer dan pemilik situs untuk mengidentifikasi agent mana yang mengunjungi domain mereka, memverifikasi apakah agent tersebut autentik, dan memantau konten yang mereka baca. Layanan ini juga melacak pengunjung dan leads yang berasal dari AI assistant.
User dapat berinteraksi dengan layanan ini melalui REST API standar atau via Model Context Protocol. API ini memerlukan berbagai jenis kredensial tergantung pada aksinya: ingest key untuk mengirim data traffic dan admin key untuk membaca laporan. Implementasi MCP menawarkan tiga mode berbeda, termasuk direktori publik tanpa perlu sign-in dan mode akses penuh di mana key dikirim sebagai argumen. Tools seperti scan, classify, dan traffic memungkinkan inspeksi mendalam terhadap perilaku agent dan kompatibilitas situs.
Apa yang bisa Anda lakukan dengannya
- 1Verifikasi autentisitas agentIdentifikasi dan konfirmasi apakah sebuah web request tertentu benar-benar berasal dari AI bot yang sah.
- 2Audit kompatibilitas agent pada situsCek bagaimana sebuah domain tertentu saat ini menangani atau memperlakukan AI agent yang masuk.
- 3Monitor traffic berbasis AIDapatkan laporan mendetail mengenai volume dan jenis traffic yang dihasilkan oleh AI assistant.
Ditulis berdasarkan README proyek. Setiap use case diperiksa terhadap kutipan dari README tersebut.
Cara menginstal Knocklog MCP
Format diverifikasi 10 Nov 2026Tambahkan ke CursorTambahkan ke GooseInstal Knocklog MCP di Claude Code
$ claude mcp add --transport http api https://api.knocklog.ai/mcp/directoryInstal Knocklog MCP di Cursor
~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"api": {
"url": "https://api.knocklog.ai/mcp/directory"
}
}
}Instal Knocklog MCP di VS Code
.vscode/mcp.json
{
"servers": {
"api": {
"type": "http",
"url": "https://api.knocklog.ai/mcp/directory"
}
}
}Instal Knocklog MCP di VS Code CLI
$ code --add-mcp '{"name":"api","type":"http","url":"https://api.knocklog.ai/mcp/directory"}'Instal Knocklog MCP di Codex
$ codex mcp add api --url https://api.knocklog.ai/mcp/directoryInstal Knocklog MCP di Codex config.toml
~/.codex/config.toml
[mcp_servers.api] url = "https://api.knocklog.ai/mcp/directory"
Instal Knocklog MCP di Gemini CLI
$ gemini mcp add -s user --transport http api https://api.knocklog.ai/mcp/directoryInstal Knocklog MCP di Gemini settings.json
~/.gemini/settings.json
{
"mcpServers": {
"api": {
"url": "https://api.knocklog.ai/mcp/directory",
"type": "http"
}
}
}Pengecekan otomatis
Berjalan 15 Nov 2026Laporan lengkap →Belum diverifikasi. Sebuah server memerlukan skor 80, tidak ada temuan serius, dan data yang cukup untuk kami periksa. Cara kerja checks · Yang perlu diperbaiki untuk menambah poin
- Source repository terhubung dan dapat dijangkauknocklog/api is public and reachablegithub.com/knocklog/api ↗Lolos
- Nama paket mencantumkan repositori ini sebagai sumbernyaTidak diperiksa
- Provenance build (atestasi Sigstore)Tidak diperiksa
- Lisensi open source (OSI)MITspdx.org/licenses/MIT.html ↗Lolos
- Ada commit atau release dalam satu tahun terakhirLast commit or release 2026-11-09github.com/knocklog/api ↗Lolos
- OpenSSF ScorecardTidak diperiksa
- Nama package tidak mirip dengan package populerTidak diperiksa
- Tidak ada advisory kritis pada paket atau dependensinyaTidak diperiksa
- Tidak ada instruksi tersembunyi untuk model0 tool descriptions and the README read; no override phrases, credential paths or hidden charactersLolos
- Tools yang bersifat destruktif telah diberi labelTidak diperiksa
- Endpoint remote merespons handshake MCPinitialize answered with protocol 2025-06-18 in 71 msLolos
README
Lihat di GitHubKnocklog API
The public description of the Knocklog API: analytics for AI agents. See which AI agents visit a website, whether each one is who it claims to be, what they read, and the visitors and leads AI assistants send.
- Docs: https://knocklog.ai/docs/api
- OpenAPI 3.1:
openapi.json, also served live at https://api.knocklog.ai/openapi.json - Base URL:
https://api.knocklog.ai
Quick start
# Check how a site treats AI agents (no key)
curl "https://api.knocklog.ai/v1/scan?domain=example.com"
# Identify one request
curl -X POST "https://api.knocklog.ai/v1/classify" -H "Content-Type: application/json" \
-d '{"user_agent": "Mozilla/5.0; compatible; GPTBot/1.4; +https://openai.com/gptbot", "ip": "20.171.206.10"}'
# Create a project: returns an ingest key, an admin key and install code
curl -X POST "https://api.knocklog.ai/v1/projects" -H "Content-Type: application/json" -d '{"domain": "example.com"}'
# Read the report
curl "https://api.knocklog.ai/v1/traffic?days=30" -H "Authorization: Bearer $KNOCKLOG_ADMIN_KEY"
The ingest key (kl_ing_…) only sends traffic and is safe in a collector on the site. The admin key (kl_adm_…) reads reports; keep it private. More in examples/.
Endpoints
| Endpoint | What it does | Key |
|---|---|---|
GET /v1/agents |
List known AI agents | none |
POST /v1/classify |
Identify and verify one request | none |
GET /v1/scan |
Check how a site treats AI agents | none |
POST /v1/scan |
Check how a site treats AI agents (JSON body) | none |
GET /v1/plans |
List plans | none |
POST /v1/projects |
Create a project | none |
POST /v1/events |
Send requests from a collector | ingest (optional) |
POST /v1/logs |
Import access logs | ingest |
GET /v1/plan |
Plan and usage | ingest or admin |
GET /v1/traffic |
Traffic report | admin |
GET /v1/account |
Account overview | admin |
GET /v1/ready-files |
Ready-made robots.txt and llms.txt (Pro) | admin |
POST /v1/keys/ingest |
New ingest key | admin |
POST /v1/project/summary |
Weekly summary by email | admin |
POST /v1/integrations |
Webhook, Slack and company emails | admin |
POST /v1/install/cloudflare |
Install the collector on Cloudflare | admin |
POST /v1/billing/checkout |
Checkout link for a paid plan | admin |
POST /v1/billing/portal |
Link to manage the subscription | admin |
GET /v1/badge/{project}.json |
Badge status | none |
GET /v1/badge/{project}.svg |
Badge image | none |
Webhooks: company.visited and lead.from_ai, signed with x-knocklog-signature (example).
For AI agents
The same features over the Model Context Protocol:
https://api.knocklog.ai/mcp/directory: public tools, no sign-inhttps://api.knocklog.ai/mcp/account: one project, OAuth sign-inhttps://api.knocklog.ai/mcp: every tool, keys as arguments
Listed in the official MCP Registry as io.github.leonlesenechal/knocklog.
Also from Knocklog
- knocklog/ai-agents: open directory of AI agents and crawlers (JSON, CSV)
Support
Questions or a missing endpoint: open an issue or write to contact@knocklog.ai. Using the API is subject to the terms. The files in this repository are under the MIT license.
Pertanyaan tentang Knocklog MCP
Bagaimana cara menambahkan Knocklog MCP ke Claude Code?
Jalankan claude mcp add --transport http api https://api.knocklog.ai/mcp/directory di terminal Anda. Tambahkan --scope user agar tersedia di semua proyek.
Bagaimana cara menambahkan Knocklog MCP ke Cursor?
Buka ~/.cursor/mcp.json dan tambahkan server di bawah mcpServers, menggunakan config Cursor yang ditunjukkan di bagian instalasi di atas.
Bagaimana cara saya mengecek bagaimana sebuah website memperlakukan AI agent?
Anda dapat menggunakan endpoint scan tanpa API key untuk mengecek domain tertentu.
Apa perbedaan antara ingest key dan admin key?
Ingest key digunakan untuk mengirim data traffic dan aman digunakan pada site collectors, sedangkan admin key digunakan untuk membaca laporan dan harus dijaga kerahasiaannya.
Bisakah saya mengidentifikasi apakah permintaan tertentu berasal dari AI agent asli?
Ya, Anda dapat menggunakan endpoint classify untuk mengidentifikasi dan memverifikasi sebuah request menggunakan user agent dan alamat IP.