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REPOGEO 报告 · LITE

coleam00/mcp-crawl4ai-rag

默认分支 main · commit a1c16f67 · 扫描时间 2026/5/17 08:03:12

星标 2,160 · Fork 574

本仓库扫描历史

下方为分数趋势（含全部就绪扫描；左旧右新，可横向滚动）。表格明细默认折叠，展开后每页 10 条，最新在上。

分数趋势（左 → 右：旧 → 新）

共 2 条就绪扫描。点击下方按钮展开表格（每页 10 条，可翻页）。

AI 可见性总分
22 /100
亟需修复
品类召回
0 / 2
在所有问题中均未被推荐
规则结果
通过 1 · 警告 1 · 失败 0
客观元数据检查
AI 认识你的名字
1 / 3
直接询问时，AI 是否点名你的仓库
如何阅读这份报告

行动计划告诉你下一步要做什么——按影响力排序、可直接复制粘贴的修改。品类可见性是真正的 GEO 测试：当用户向 AI 提一个不带品牌、本应让 coleam00/mcp-crawl4ai-rag 浮出水面的问题时，AI 是真的推荐了你，还是推荐了你的竞品？客观检查验证 AI 引擎最先权衡的那些元数据信号。自指检查判断 AI 是否还认识你的名字。

行动计划 — 可复制粘贴的修复

3 条由 gemini-2.5-flash 生成、按优先级排序的修改。修完后请把对应条目标记为完成。

整体方向
  • highreadme#1
    Reposition README H1 and opening paragraph to clarify 'MCP' and target audience

    原因：

    当前
    <h1 align="center">Crawl4AI RAG MCP Server</h1>

<p align="center">
  <em>Web Crawling and RAG Capabilities for AI Agents and AI Coding Assistants</em>
</p>

A powerful implementation of the Model Context Protocol (MCP) integrated with Crawl4AI and Supabase for providing AI agents and AI coding assistants with advanced web crawling and RAG capabilities.
    复制粘贴的修复
    <h1 align="center">Crawl4AI RAG Server for AI Agents (Model Context Protocol)</h1>

<p align="center">
  <em>Empower AI Agents and Coding Assistants with Advanced Web Crawling and Retrieval-Augmented Generation (RAG)</em>
</p>

This server provides a powerful implementation of the Model Context Protocol (MCP), integrating Crawl4AI and Supabase to equip AI agents and coding assistants with advanced web crawling and RAG capabilities.
  • hightopics#2
    Add relevant topics to improve categorization

    原因：

    复制粘贴的修复
    ai-agents, rag, web-crawling, llm, vector-database, model-context-protocol, ai-coding-assistants, knowledge-engine
  • mediumhomepage#3
    Add a homepage URL to the repository metadata

    原因：

    复制粘贴的修复
    https://github.com/coleam00/archon

本次扫描解析到的品类 GEO 通道：google/gemini-2.5-flash, deepseek/deepseek-v4-flash

品类可见性 — 真正的 GEO 测试

向 google/gemini-2.5-flash 提出的不带品牌问题。AI 推荐了你，还是推荐了别人？

各模型使用同一组问题 — 切换标签对比回答与排名。

召回
0 / 2
0% 的问题里出现了 coleam00/mcp-crawl4ai-rag
平均排名
—
越小越好。#1 表示首位推荐。
声量占比
0%
在所有被点名的工具中，你占了多少？
头号对手
SerpAPI
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. SerpAPI · 被推荐 1 次
  2. Serper.dev · 被推荐 1 次
  3. Bing Web Search API · 被推荐 1 次
  4. microsoft/playwright · 被推荐 1 次
  5. crummy/BeautifulSoup · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How can I give my AI agent up-to-date web knowledge for better responses?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. SerpAPI
    2. Serper.dev
    3. Bing Web Search API
    4. Playwright (microsoft/playwright)
    5. Beautiful Soup (crummy/BeautifulSoup)
    6. Scrapy (scrapy/scrapy)
    7. NewsAPI.org
    8. GNews API
    9. Wikipedia API
    10. Wolfram Alpha API
    11. OpenWeatherMap API
    12. AccuWeather API

    AI 推荐了 12 个替代方案，却始终没点名 coleam00/mcp-crawl4ai-rag。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What tools help scrape website content and store it for AI model context?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Beautiful Soup 4 (BS4)
    2. Requests
    3. Scrapy
    4. Playwright
    5. Selenium
    6. Apify
    7. Cheerio
    8. axios
    9. node-fetch
    10. Octoparse
    11. ParseHub
    12. Puppeteer

    AI 推荐了 12 个替代方案，却始终没点名 coleam00/mcp-crawl4ai-rag。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答

客观检查

针对 AI 引擎最看重的元数据信号的规则审计。

  • Metadata completeness
    warn

    建议：

  • README presence
    pass

自指检查

当被直接问到你时，AI 是否还知道你的仓库存在？

  • Compared to common alternatives in this category, what is the core differentiator of coleam00/mcp-crawl4ai-rag?
    pass
    AI 未点名 coleam00/mcp-crawl4ai-rag —— 很可能在说另一个项目

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对：技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上？

  • If a team adopts coleam00/mcp-crawl4ai-rag in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 coleam00/mcp-crawl4ai-rag

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对：技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上？

  • In one sentence, what problem does the repo coleam00/mcp-crawl4ai-rag solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 未点名 coleam00/mcp-crawl4ai-rag —— 很可能在说另一个项目

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对：技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上？

嵌入你的 GEO 徽章

把这个徽章贴进 coleam00/mcp-crawl4ai-rag 的 README。每次重新扫描都会自动更新，并跳到最新报告——是「我在乎 AI 可发现性」最简单的公开证明。

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MARKDOWN（README）
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  • 优先行动项8，轻量 3