MCP server Knocklog
Commit 9 de nov. de 2026Analise como sites interagem com agentes de IA e verifique a autenticidade de visitas vindas do ChatGPT, Claude ou Perplexity.
Também conhecido como knocklog/api, api
- Stars
- 0
- Ferramentas
- —
- Downloads, 30 dias
- —
- Versão mais recente
- 1.0.1
- Último commit
- 9 de nov. de 2026
- Licença
- MIT
O que é o MCP Knocklog?
Knocklog é um MCP server. Analise como sites interagem com agentes de IA e verifique a autenticidade de visitas vindas do ChatGPT, Claude ou Perplexity.
Resumo gerado a partir do README do projeto
Sobre o MCP server de Knocklog
O Knocklog oferece analytics projetado especificamente para rastrear como agentes de IA interagem com sites. Ele permite que desenvolvedores e proprietários de sites identifiquem quais agentes visitam seus domínios, verifiquem se esses agentes são autênticos e monitorem o conteúdo que eles leem. O serviço também rastreia visitantes e leads que se originam de assistentes de IA.
Os usuários podem interagir com o serviço por meio de uma REST API padrão ou via Model Context Protocol. A API exige diferentes tipos de credenciais dependendo da ação: uma ingest key para enviar dados de tráfego e uma admin key para ler relatórios. A implementação de MCP oferece três modos distintos, incluindo um diretório público que não requer login e um modo de acesso total onde as chaves são passadas como argumentos. Ferramentas como scan, classify e traffic permitem uma inspeção profunda do comportamento dos agentes e da compatibilidade do site.
O que você pode fazer com ele
- 1Verificar autenticidade de agentesIdentifique e confirme se uma requisição web específica está realmente vindo de um bot de IA legítimo.
- 2Auditar compatibilidade de agentes no siteVerifique como um domínio específico lida ou trata agentes de IA que chegam no momento.
- 3Monitorar tráfego gerado por IAObtenha relatórios detalhados sobre o volume e a natureza do tráfego gerado por assistentes de IA.
Escrito a partir do README do projeto. Cada caso de uso é verificado com uma citação dele.
Como instalar o MCP Knocklog
Formatos verificados em 10 nov 2026Adicionar ao CursorAdicionar ao GooseInstalar o MCP Knocklog no Claude Code
$ claude mcp add --transport http api https://api.knocklog.ai/mcp/directoryInstalar o MCP Knocklog no Cursor
~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"api": {
"url": "https://api.knocklog.ai/mcp/directory"
}
}
}Instalar o MCP Knocklog no VS Code
.vscode/mcp.json
{
"servers": {
"api": {
"type": "http",
"url": "https://api.knocklog.ai/mcp/directory"
}
}
}Instalar o MCP Knocklog no VS Code CLI
$ code --add-mcp '{"name":"api","type":"http","url":"https://api.knocklog.ai/mcp/directory"}'Instalar o MCP Knocklog no Codex
$ codex mcp add api --url https://api.knocklog.ai/mcp/directoryInstalar o MCP Knocklog no Codex config.toml
~/.codex/config.toml
[mcp_servers.api] url = "https://api.knocklog.ai/mcp/directory"
Instalar o MCP Knocklog no Gemini CLI
$ gemini mcp add -s user --transport http api https://api.knocklog.ai/mcp/directoryInstalar o MCP Knocklog no Gemini settings.json
~/.gemini/settings.json
{
"mcpServers": {
"api": {
"url": "https://api.knocklog.ai/mcp/directory",
"type": "http"
}
}
}Verificações automatizadas
Executado em 15 de nov. de 2026Relatório completo →Ainda não verificado. Um servidor precisa de uma pontuação de 80, nenhum problema grave e dados suficientes para verificarmos. Como as verificações funcionam · O que corrigir para ganhar mais pontos
- Repositório de origem vinculado e acessívelknocklog/api is public and reachablegithub.com/knocklog/api ↗Passou
- O pacote indica este repositório como sua origemNão verificado
- Proveniência da build (atestação Sigstore)Não verificado
- Licença de código aberto (OSI)MITspdx.org/licenses/MIT.html ↗Passou
- Commit ou release no último anoLast commit or release 2026-11-09github.com/knocklog/api ↗Passou
- OpenSSF ScorecardNão verificado
- Nome do pacote não é próximo a um pacote popularNão verificado
- Nenhum aviso crítico no pacote ou em suas dependênciasNão verificado
- Sem instruções ocultas para o modelo0 tool descriptions and the README read; no override phrases, credential paths or hidden charactersPassou
- Ferramentas destrutivas estão rotuladasNão verificado
- O endpoint remoto responde ao handshake do MCPinitialize answered with protocol 2025-06-18 in 71 msPassou
README
Ver no 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.
Perguntas sobre o MCP Knocklog
Como adiciono o MCP Knocklog ao Claude Code?
Execute claude mcp add --transport http api https://api.knocklog.ai/mcp/directory no seu terminal. Adicione --scope user para torná-lo disponível em todos os projetos.
Como adiciono o MCP Knocklog ao Cursor?
Abra ~/.cursor/mcp.json e adicione o servidor em mcpServers, usando a configuração do Cursor mostrada na seção de instalação acima.
Como posso verificar como um site trata agentes de IA?
Você pode usar o endpoint scan sem uma chave de API para verificar um domínio específico.
Qual é a diferença entre uma ingest key e uma admin key?
A ingest key é usada para enviar dados de tráfego e é segura para uso em coletores de sites, enquanto a admin key é usada para ler relatórios e deve ser mantida em sigilo.
Consigo identificar se uma requisição específica vem de um agente de IA real?
Sim, você pode usar o endpoint classify para identificar e verificar uma requisição usando o user agent e o endereço IP.