INTEGRATIONS / MCP

MODEL CONTEXT PROTOCOL

Claude Desktop, Cursor, Continue 등 MCP 호환 AI agent에서 Shopalyze 분석 도구를 직접 호출할 수 있습니다. 자연어로 사이트 진단을 요청하면 AI가 자동으로 점수와 개선 제안을 받아옵니다.

SERVER

URLhttps://shopalyze.net/mcp

TRANSPORTStreamable HTTP (MCP 2025-03-26 spec)

MANIFESThttps://shopalyze.net/.well-known/mcp.json

인증없음 (anonymous)

RATE LIMIT분당 제한 있음 (HTTP API와 동일 한도, 별도 카운터)

TOOLS · 3

analyze_url(url: str) -> dict

특정 URL의 SEO + AI Accessibility Score 분석을 시작합니다. 비동기로 진행되며 task_id를 반환합니다.

→ { task_id, status: 'queued', poll_url, next_step }

get_result(task_id: str) -> dict

task_id로 분석 결과를 조회합니다. 상태(queued/running/done/failed)와 완료 시 점수 + 개선 제안을 반환합니다.

→ { status, scores, suggestions, maturity_label, ... }

history(url: str, limit: int = 10) -> dict

특정 URL의 과거 분석 이력을 조회합니다. 시간대별 점수 변화 추적용.

→ { url, normalized, history: [...] }

INSTALL

claude mcp add 명령 한 줄로 등록됩니다. 현재 프로젝트에만 추가하려면 그대로, 모든 프로젝트에 영구 등록하려면 --scope user를 붙입니다.

claude mcp add --transport http shopalyze https://shopalyze.net/mcp

등록 후 Claude Code에서 /mcp를 입력하면 shopalyze · connected가 보입니다.

SKILL · CLAUDE CODE

Skill은 MCP tool을 언제 어떤 순서로 호출할지를 Claude에게 알려주는 자연어 가이드입니다. MCP만으로도 동작하지만, skill을 같이 깔면 polling, rate limit, 출력 포맷 같은 운영 규칙이 자동 적용됩니다.

mkdir -p ~/.claude/skills/shopalyze && \
curl -fsSL https://shopalyze.net/shopalyze.skill.md \
  -o ~/.claude/skills/shopalyze/SKILL.md

설치 후 Claude Code를 재시작하면 됩니다. 내용을 먼저 보고 싶다면 https://shopalyze.net/shopalyze.skill.md에서 확인할 수 있습니다.

USAGE

// Claude / Cursor에서 자연어로:
"shopalyze로 https://example.com 점수 측정해줘"

// AI가 자동으로 호출하는 흐름:
1. analyze_url(url="https://example.com")
   → { task_id: "abc-...", status: "queued" }
2. get_result(task_id="abc-...")
   → { status: "done", scores: { overall: 87, seo: 92, aias: 100 },
       suggestions: [...] }

NOTES

분당 요청 한도를 넘기면 현재 한도와 재시도 시점이 담긴 에러가 반환됩니다. retry 루프를 돌리지 말고 그 시점을 따르세요.
대부분의 사이트는 수 초 안에 끝나지만, JavaScript로 렌더링하는 무거운 사이트는 더 걸릴 수 있습니다. get_result를 polling 하도록 만드세요.
같은 URL을 짧은 시간에 두 번 분석하면 캐시된 결과를 빠르게 받습니다.
분석 대상은 공개 웹사이트만입니다. private/내부망 사이트는 지원하지 않습니다.
Manifest는 https://shopalyze.net/.well-known/mcp.json에서 조회할 수 있습니다.

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