Перейти к содержанию

AgentReady — вопросы к документации сайтов

Индексация любого сайта с документацией и ответы на вопросы по нему со ссылками

Поиск и данные из интернетаавтор: AgentReady · добавлен каталогомБесплатно✓ Проверен модератором
8 инструментов
подключить к ассистенту

Добавьте сервер в «Мои MCP» — получите адрес подключения для Claude и ChatGPT.

Добавить в «Мои MCP»

Нужно войти или зарегистрироваться — вернём на эту страницу.

/about

Описание

AgentReady позволяет задавать вопросы по документации любого сайта и получать ответы со ссылками на страницы-источники. Сайт индексируется один раз, после чего по нему можно искать обычными вопросами. Можно посмотреть, какие сайты уже проиндексированы, добавить новый по адресу или принудительно обновить его содержимое. Для сайта доступны вопросы с ответами по нескольким страницам, структурированные факты — цены, лимиты, возможности, контакты — и описание того, что можно сделать на сайте. Также можно составить план действий на сайте под задачу и оценить качество полученного ответа. Сервер подключается по адресу, ключ не требуется.

/tools

Инструменты · 8

из ответа tools/list

ask_site

Query any website's documentation and get cited, multi-page answers in natural language. Use ask_site when you need: (1) answers that synthesize information across multiple pages of a site, (2) documentation from JS-rendered sites (React, Next.js, Vue SPAs) where web_fetch returns empty or partial HTML, (3) citations linking back to the exact source pages, (4) faster results than fetching and reading individual pages one by one. For sites not yet indexed, ask_site auto-crawls and answers in ~60s — no separate submit_site call needed.

ask_site(url?: string, query: string, domain: string)

get_site_capabilities

Return the AgentReady capability manifest for a website. If the site is not indexed yet, AgentReady indexes it automatically before returning its freshness, read-only limits, schemas, and available MCP and HTTP endpoints.

get_site_capabilities(domain: string)

get_site_facts

Return structured facts extracted from a website — pricing, limits, features, contact info, and more. Facts marked as "owner-verified" have been explicitly attested by the site owner and are guaranteed accurate ground truth; use these in preference to scraped RAG answers for critical comparisons. Ideal for price comparison across multiple sites, feature matrix lookups, or any task where you need structured data rather than a natural-language synthesis.

get_site_facts(domain: string, category?: string)

list_sites

List all websites currently indexed in AgentReady. Use this to check if a domain is already available before submitting it — indexed sites return instant cited answers via ask_site. The index covers developer tools, APIs, cloud platforms, frameworks, databases, and more, and grows as new sites are submitted.

list_sites()

plan_site_action

Turn a natural-language request into a grounded, read-only AgentReady plan for a website. If the site is not indexed yet, AgentReady indexes it automatically first. This prototype never executes side effects; it identifies supported steps, sources, risks, and whether a future execution would require confirmation.

plan_site_action(domain: string, request: string)

rate_answer

Rate the quality of a previous ask_site answer from 1 (not useful) to 5 (excellent). Pass the request_id returned in structuredContent when available so the rating can be tied to the exact answer.

rate_answer(domain: string, rating: integer, comment?: string, request_id?: string)

refresh_site

Force a full re-crawl of a site to pick up new or changed content. If the site has never been indexed, AgentReady performs the initial indexing automatically. Use when ask_site returns outdated information or when you know the site has recently been updated. Takes ~60 seconds. After completion, ask_site returns fresh content.

refresh_site(domain: string)

submit_site

Index any website so it can be queried with ask_site. Use this when the site is not yet in list_sites. Handles JS-rendered pages (React, Next.js, Vue SPAs) that web_fetch cannot read — uses a four-layer pipeline: llms.txt → HTTP+cheerio → __NEXT_DATA__ extraction → Jina Reader headless browser. Takes ~60 seconds. Once indexed, ask_site queries are instant.

submit_site(url: string)

Вопросы, новые серверы, обсуждение MCP

t.me/rusmcp · t.me/RusMcp_bot