MCP server for llmaudit.app: measure whether AI assistants actually recommend a brand
- ✓Actively maintained (<30d)
- ✓Clear description
- ✓Documented (README)
- !No standard license detected
git clone https://github.com/nahuelsoria/llmaudit-mcp{
"mcpServers": {
"llmaudit-mcp": {
"command": "node",
"args": ["/path/to/llmaudit-mcp/dist/index.js"]
}
}
}Resumen de MCP Servers
# llmaudit-mcp Servidor MCP de [llmaudit.app](https://llmaudit.app). Deja que el asistente de cualquier persona mida si una marca aparece cuando los compradores le piden una recomendacion a una IA. Spec completa: `specs/features/geo-13-mcp-server.md` en el repo privado llm-rank-tracker. ## Lo que expone - `start_visibility_check` arranca la medicion y devuelve un `runId`. - `get_visibility_check` la cobra. Devuelve `running` hasta que los proveedores contestan. - `llmaudit://methodology` explica como se mide. Son dos tools y no una porque la medicion tarda hasta dos minutos: el audit son 15 a 60s y el mapa medido otro tanto. ## Lo que devuelve, y lo que NO Devuelve el **mapa medido**: las preguntas del comprador consultadas en vivo y quien se llevo cada respuesta. Nunca el autoreporte de los proveedores, que es lo que cada modelo CREE de la marca. Los dos numeros se separan muchisimo en la practica, y el autoreporte siempre es el optimista: por eso el contrato de la tool no lo expone en ningun campo. Nunca devuelve un puntaje 0-100: veredicto en tres bandas y conteos. ## Plata Cada medicion gratis gasta las API keys de llmaudit, del orden de USD 0,05 a 0,15. Tres guardas, todas verificadas por tests: 1. Una medicion gratis por dominio cada 30 dias, chequeada ANTES de llamar a la API. 2. `MCP_MONTHLY_RUN_LIMIT` (default 200) como techo del canal, separado del presupuesto del funnel web. 3. El conteo de rate limit en prod va por identidad de cliente, no por la IP de este servidor, que en serverless rota. ## Env | Variable | Para que | | --- | --- | | `LLMAUDIT_API_BASE_URL` | Base de la API. Default `https://llmaudit.app` | | `MCP_SERVER_KEY` | Llave compartida con llm-rank-tracker. Sin ella prod bucketea por IP | | `SUPABASE_URL` / `SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY` | Tabla `mcp_runs`. Sin ellas el store es en memoria y NO sirve en serverless | | `MCP_MONTHLY_RUN_LIMIT` | Techo mensual de corridas del canal | ## Uso del canal `npm run stats` lee `mcp_runs` y dice cuanto queda del techo del mes, quien llamo, que dominios se midieron y cual tiene tomada la cuota de 30 dias. ```sh node --env-file <archivo.env> scripts/stats.mjs node --env-file <archivo.env> scripts/stats.mjs --days 30 --history 180 ``` Necesita `SUPABASE_URL` (o `NEXT_PUBLIC_SUPABASE_URL`) y `SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY`. `--days` es el detalle diario, `--history` cuanto pasado trae; el mes en curso siempre entra completo, porque ese numero tiene que dar igual que el del guard. Lo primero que imprime, cuando aparece, son las corridas **huerfanas**: filas reservadas que nunca engancharon su `audit_id`. Le tiran "Unknown runId" al cliente para siempre y mientras tanto ocupan la cuota gratis de su dominio y suman al techo del mes. Se borran por `run_id`. Vercel Web Analytics no sirve para medir esto: mide inyectando un script en el HTML, y aca no hay HTML ni navegador que lo corra, cada request es un JSON-RPC de un cliente MCP. Marcaria cero para siempre. ## Desarrollo ```sh npm run dev # xmcp dev npm test # vitest, sin red npm run build # xmcp build ``` Los tests corren contra fixtures reales en `fixtures/` (corridas ya pagadas de la prospeccion). Ninguno sale a la red ni llama a un proveedor.
Lo que la gente pregunta sobre llmaudit-mcp
¿Qué es nahuelsoria/llmaudit-mcp?
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nahuelsoria/llmaudit-mcp es mcp servers para el ecosistema de Claude AI. MCP server for llmaudit.app: measure whether AI assistants actually recommend a brand Tiene 0 estrellas en GitHub y su última actualización registrada es del 2026-08-25.
¿Cómo se instala llmaudit-mcp?
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Puedes instalar llmaudit-mcp clonando el repositorio (https://github.com/nahuelsoria/llmaudit-mcp) o siguiendo las instrucciones del README en GitHub. ClaudeWave también te ofrece bloques de instalación rápida en esta misma página.
¿Es seguro usar nahuelsoria/llmaudit-mcp?
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Nuestro agente de seguridad ha analizado nahuelsoria/llmaudit-mcp y le ha asignado un Trust Score de 62/100 (tier: OK). Revisa el desglose completo de comprobaciones superadas y flags en esta página.
¿Quién mantiene nahuelsoria/llmaudit-mcp?
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nahuelsoria/llmaudit-mcp es mantenido por nahuelsoria. La última actividad registrada en GitHub es del 2026-08-25, con 0 issues abiertos.
¿Hay alternativas a llmaudit-mcp?
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Sí. En ClaudeWave puedes explorar mcp servers similares en /categories/mcp, ordenados por popularidad o actividad reciente.
Despliega llmaudit-mcp en tu cloud
Lleva este repo a producción en minutos. Cada plataforma genera su propio entorno con variables de entorno editables.
¿Mantienes este repo? Añade un badge a tu README
Pega el badge en tu README de GitHub para mostrar que está auditado por ClaudeWave. Cada badge enlaza de vuelta a esta página y muestra el Trust Score actual.
[](https://claudewave.com/repo/nahuelsoria-llmaudit-mcp)<a href="https://claudewave.com/repo/nahuelsoria-llmaudit-mcp"><img src="https://claudewave.com/api/badge/nahuelsoria-llmaudit-mcp" alt="Featured on ClaudeWave: nahuelsoria/llmaudit-mcp" width="320" height="64" /></a>Más MCP Servers
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