🚀 @enemyrr/mcp-server-pagespeed

这是一个提供谷歌PageSpeed洞察分析的模型上下文协议（MCP）服务器。借助该服务器的标准化接口，AI模型能够对网页性能进行分析，为网页性能优化提供有力支持。

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🚀 快速开始

📦 安装指南

在Cursor IDE中的安装与设置

1. 克隆并构建项目：

git clone https://github.com/enemyrr/mcp-server-pagespeed.git
cd mcp-server-pagespeed
npm install
npm run build

2. 在Cursor IDE设置中添加服务器：
   • 打开命令面板（Cmd/Ctrl + Shift + P）
   • 搜索“MCP: 添加服务器”
   • 填写字段：
     • 名称：pagespeed
     • 类型：command
     • 命令：node /绝对路径/to/mcp-server-pagespeed/build/index.js

⚠️ 重要提示

请将 /absolute/path/to/ 替换为实际的项目克隆和构建路径。

命令行使用

直接运行：

npx mcp-server-pagespeed

💻 使用示例

基础用法

使用 analyze_pagespeed 工具，借助谷歌PageSpeed洞察API分析网页。

use_mcp_tool({
  server_name: "pagespeed",
  tool_name: "analyze_pagespeed",
  arguments: {
    url: "https://example.com"
  }
});

该工具返回的信息如下：

• 总体性能评分（0 - 100）
• 加载体验指标
  • 首内容绘制（First Contentful Paint）
  • 首输入延迟（First Input Delay）
• 前5个改进建议，包括：
  • 标题
  • 描述
  • 潜在影响
  • 当前值

✨ 主要特性

• 实时网页性能分析
• 详细的加载体验指标
• 优先级改进建议
• 完整的错误处理
• TypeScript支持

🔧 技术细节

错误处理

该服务器提供详细错误消息，涵盖以下情况：

• 无效URL
• API请求失败
• 连接问题
• 无效工具调用

🤝 贡献

欢迎贡献！请随意提交Pull Request到 https://github.com/enemyrr/mcp-server-pagespeed

📄 许可证

本项目采用MIT许可证。