Knocklog MCPサーバー
コミット 2026年11月9日ウェブサイトとAIエージェントのインタラクションを分析し、ChatGPT、Claude、Perplexityからのアクセスが本物であるかを確認します。
別名 knocklog/api, api
- スター
- 0
- ツール
- —
- ダウンロード数(30日間)
- —
- 最新バージョン
- 1.0.1
- 最終コミット
- 2026年11月9日
- ライセンス
- MIT
Knocklog MCPとは
KnocklogはMCPサーバーです。 ウェブサイトとAIエージェントのインタラクションを分析し、ChatGPT、Claude、Perplexityからのアクセスが本物であるかを確認します。.
プロジェクトのREADMEから生成された概要
Knocklog MCP server について
Knocklogは、AIエージェントがウェブサイトとどのようにやり取りするかを追跡するために設計された専用の分析ツールを提供します。開発者やサイト所有者は、どのエージェントがドメインを訪問しているかを特定し、それらのエージェントが本物であるかを確認し、読み取られているコンテンツを監視できます。また、AIアシスタント経由の訪問者やリードも追跡可能です。
ユーザーは、標準的なREST APIまたはModel Context Protocolを通じてサービスを利用できます。APIでは、アクションに応じて異なる種類の認証情報が必要です。トラフィックデータを送信するためのingest keyと、レポートを読み取るためのadmin keyがあります。MCPの実装には、サインイン不要のパブリックディレクトリや、キーを引数として渡すフルアクセスモードなど、3つの異なるモードがあります。scan、classify、trafficなどのツールを使用して、エージェントの挙動やサイトの互換性を詳細に調査できます。
できること
- 1エージェントの真正性を検証特定のウェブリクエストが、実際に正当なAIボットから来ているものかどうかを識別し、確認します。
- 2サイトのエージェント互換性を監査特定のドメインが、現在どのように着信AIエージェントを処理または扱っているかを確認します。
- 3AIによるトラフィックを監視AIアシスタントによって生成されたトラフィックの量や性質に関する詳細なレポートを取得します。
プロジェクトの README から作成されています。すべてのユースケースは、その引用と照らし合わせて確認されています。
Knocklog MCPのインストール方法
フォーマット検証日 2026年11月10日Cursor に追加Gooseに追加Claude CodeにKnocklog MCPをインストール
$ claude mcp add --transport http api https://api.knocklog.ai/mcp/directoryCursorにKnocklog MCPをインストール
~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"api": {
"url": "https://api.knocklog.ai/mcp/directory"
}
}
}VS CodeにKnocklog MCPをインストール
.vscode/mcp.json
{
"servers": {
"api": {
"type": "http",
"url": "https://api.knocklog.ai/mcp/directory"
}
}
}VS Code CLIにKnocklog MCPをインストール
$ code --add-mcp '{"name":"api","type":"http","url":"https://api.knocklog.ai/mcp/directory"}'CodexにKnocklog MCPをインストール
$ codex mcp add api --url https://api.knocklog.ai/mcp/directoryCodex config.tomlにKnocklog MCPをインストール
~/.codex/config.toml
[mcp_servers.api] url = "https://api.knocklog.ai/mcp/directory"
Gemini CLIにKnocklog MCPをインストール
$ gemini mcp add -s user --transport http api https://api.knocklog.ai/mcp/directoryGemini settings.jsonにKnocklog MCPをインストール
~/.gemini/settings.json
{
"mcpServers": {
"api": {
"url": "https://api.knocklog.ai/mcp/directory",
"type": "http"
}
}
}自動チェック
実行日 2026年11月15日完全なレポート →まだ検証されていません。サーバーには80点のスコア、重大な問題がないこと、および検証に必要な十分なデータが必要です。 チェックの仕組み · 点数を上げるための改善点
- ソースリポジトリがリンクされており、アクセス可能knocklog/api is public and reachablegithub.com/knocklog/api ↗合格
- パッケージがこのリポジトリをソースとして指定未チェック
- ビルドの来歴 (Sigstore 証明)未チェック
- オープンソースライセンス (OSI)MITspdx.org/licenses/MIT.html ↗合格
- 過去1年以内にコミットまたはリリースありLast commit or release 2026-11-09github.com/knocklog/api ↗合格
- OpenSSF Scorecard未チェック
- パッケージ名が有名なパッケージに酷似していない未チェック
- パッケージおよびその依存関係に重大な勧告なし未チェック
- モデルへの隠れた指示がない0 tool descriptions and the README read; no override phrases, credential paths or hidden characters合格
- 破壊的なツールがラベル付けされている未チェック
- リモートエンドポイントが MCP ハンドシェイクに応答initialize answered with protocol 2025-06-18 in 71 ms合格
README
GitHubで見るKnocklog 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.
Knocklog MCPのよくある質問
Knocklog MCPをClaude Codeに追加するには
ターミナルでclaude mcp add --transport http api https://api.knocklog.ai/mcp/directoryを実行します。すべてのプロジェクトで利用するには--scope userを追加します。
Knocklog MCPをCursorに追加するには
~/.cursor/mcp.jsonを開き、上記のインストールセクションに示すCursor設定を使ってmcpServersの下にサーバーを追加します。
ウェブサイトがAIエージェントをどのように扱っているかを確認するにはどうすればよいですか?
APIキーなしでscanエンドポイントを使用することで、特定のドメインを確認できます。
ingest keyとadmin keyの違いは何ですか?
ingest keyはトラフィックデータを送信するために使用され、サイトコレクターでの使用に適しています。一方、admin keyはレポートを読み取るために使用されるため、非公開にする必要があります。
特定の要求が本物のAIエージェントからのものかどうかを識別できますか?
はい、classifyエンドポイントを使用することで、ユーザーエージェントとIPアドレスを用いて要求を識別し、検証できます。