Ga naar inhoud

Ontwikkelaars

Gebruik IsAgentReady vanuit je tooling en behoud controle over de scanlevenscyclus.

Snel starten

Kies je editor om de MCP-server toe te voegen en installeer daarna Agent Skills om gevonden problemen op te lossen.

Ontwikkeltools

Scan en herstel vanuit je editor

Installeer onze MCP-server om elke website te scannen vanuit je terminal. Combineer het met AI-agentvaardigheden om falende checks automatisch te herstellen.

  • Scan elke website direct vanuit je terminal
  • Herstel falende checks met AI-agentvaardigheden
  • Scan opnieuw om verbeteringen te verifiëren
MCP installeren
claude mcp add isagentready-mcp -- npx -y isagentready-mcp
Agent Skills installeren
/plugin marketplace add bartwaardenburg/isagentready-skills
MCP-server AI-vaardigheden

CLI en scan-API

Installeer de CLI en start een scan vanaf de opdrachtregel. Gebruik de API om scans te starten, de teruggegeven URL te pollen en het voltooide canonieke rapport op te halen.

npm install -g @isagentready/cli
npx @isagentready/cli scan example.com

OpenAPI: De OpenAPI-specificatie beschrijft verzoeken en responses. Voltooide rapportvelden zijn additief en versiegebonden aan de methodologie.

MCP en A2A

Verbind Streamable HTTP MCP-clients met /mcp. De endpoint ondersteunt stateless MCP 2026-07-28 en de bestaande handshake. Rapporttools leveren dezelfde JSON als tekstfallback en structuredContent. De vaste ui://isagentready/score-report.html-resource toont het scoreoverzicht zonder externe assets. Ontdek mogelijkheden via /.well-known/mcp.json en gebruik de A2A Agent Card voor taakgerichte integraties.

Agent Skills staan in /.well-known/agent-skills/index.json.

Discoverability-probes uitvoeren

Voer de officiële discoverability-probes uit bij Anthropic of OpenAI met je eigen API-sleutel. Het script stuurt de resultaten naar je gemonitorde site. IsAgentReady ziet je sleutel niet en betaalt geen AI-aanroepen.

curl -fsSLO https://webmcpaudit.com/tools/discoverability-probe.mjs
export ISAGENTREADY_SITE_ID=<site-id> PROVIDER=anthropic MODEL=<model> ISAGENTREADY_BASE_URL=https://webmcpaudit.com
read -rs ANTHROPIC_API_KEY && export ANTHROPIC_API_KEY
read -rs ISAGENTREADY_TOKEN && export ISAGENTREADY_TOKEN
node discoverability-probe.mjs --dry-run

Kies zelf het model. Plak je API-sleutel en je beheertoken bij de verborgen read-prompts, zodat ze niet in je shellgeschiedenis komen. Gebruik PROVIDER=openai met OPENAI_API_KEY voor OpenAI. Laat --dry-run weg om de resultaten te versturen. Het script heeft Node.js 20 of nieuwer nodig. Het leest de probeset uit /api/v1/discoverability/probe-set.

Resultaten zijn experimenteel. Ze tellen niet mee in een score en bewijzen geen oorzaak.

Snelheidslimieten en fouten

Gelimiteerde responses bevatten RateLimit-Limit, RateLimit-Remaining, RateLimit-Reset en Retry-After. Hergebruik gecachte resultaten voordat je opnieuw scant.

API-fouten gebruiken problemdetails met type, title, status, detail en instance, naast de bestaande velden error en message.

Compatibiliteit

Publieke rapporten behouden hun opgeslagen methodologieversie. Nieuwe rapportvelden zijn additief en afgeschafte integraties blijven gedocumenteerd totdat er een vervanging is.

Monitoring-API's vereisen geverifieerd eigenaarschap en een beheer-bearertoken. Publieke scan-, ranking-, MCP- en A2A-reads blijven zonder credentials beschikbaar.

A2A behoudt zijn protocolspecifieke application/a2a+json-fouten; de JSON API gebruikt problemdetails.

Gereedheidscontrole in CI

Stop een deploy als de gereedheid van je site daalt. Plak de readiness-job in de workflow die je site deployt, naast de deploy-job. GitHub Actions koppelt needs alleen aan jobs in hetzelfde workflowbestand. De job leest de status van je monitoringbeleid en faalt bij HTTP 412 of een andere fout.

Jobs voor je deploy-workflow plain 
jobs:
  readiness:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - name: Check the IsAgentReady monitoring status
        env:
          ISAGENTREADY_TOKEN: ${{ secrets.ISAGENTREADY_TOKEN }}
          ISAGENTREADY_SITE_ID: ${{ secrets.ISAGENTREADY_SITE_ID }}
        run: |
          status=$(curl --silent --show-error --output status.json --write-out '%{http_code}' \
            --header "Authorization: Bearer $ISAGENTREADY_TOKEN" \
            "https://isagentready.com/api/v1/monitoring/sites/$ISAGENTREADY_SITE_ID/status")
          cat status.json
          case "$status" in
            200) echo "Readiness policy passed." ;;
            202) echo "::notice::The next monitoring scan is still pending." ;;
            412) echo "::error::Readiness dropped below the monitoring policy."; exit 1 ;;
            *) echo "::error::The status check returned HTTP $status."; exit 1 ;;
          esac

  # Your existing deploy job. Add the needs line.
  deploy:
    needs: readiness
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      # Your deploy steps stay here.

Zet het beheertoken en de site-ID uit de monitoring-API als repository-secrets ISAGENTREADY_TOKEN en ISAGENTREADY_SITE_ID. Een wachtende scan (HTTP 202) laat de job slagen.

Toon je cijfer in een README met de badge op /badge/example.com.svg. Op elke scanpagina staan kant-en-klare Markdown- en HTML-snippets.