关键词

Web性能分析网站审计Core Web VitalsSEO优化网页安全检查

项目简介

Lighthouse MCP服务器是一个实现了Model Context Protocol (MCP) 标准的应用后端，专门用于集成Google Lighthouse工具，为大型语言模型（LLM）客户端提供网站性能、无障碍、SEO、安全和渐进式网页应用（PWA）等方面的分析和审计能力。通过这个服务器，LLM可以调用标准的工具、访问参考资源和使用预定义的Prompt模板，以生成详细的网站分析报告、优化建议和改进计划。

主要功能点

  • 全面的网站审计： 利用Google Lighthouse进行完整的网站评估，包括性能得分、Core Web Vitals、优化建议等。
  • 无障碍性检查： 评估网站是否符合WCAG标准，提供无障碍性改进建议。
  • SEO分析： 检查网站的技术性SEO因素和最佳实践，帮助提升搜索排名。
  • 安全评估： 审计网站的HTTPS配置、内容安全策略（CSP）和其他安全相关项。
  • 资源分析： 详细分析网站加载的各种资源（JavaScript, CSS, 图片, 字体），识别优化机会。
  • 设备对比： 支持在模拟移动设备和桌面设备上运行审计并进行对比。
  • 性能预算检查： 根据预设的性能指标预算检查网站是否达标。
  • 内置参考资源： 提供Core Web Vitals阈值、优化技术、WCAG指南、SEO/安全最佳实践等标准参考信息供LLM调用。
  • 预定义Prompt模板： 包含用于分析审计结果、制定优化计划、比较审计前后变化等多种场景的Prompt模板。

安装步骤

这个MCP服务器通常不是独立运行的，而是由支持MCP协议的LLM客户端（如VS Code、Cursor、Claude Desktop等）进行配置和启动。您需要在您的MCP客户端中添加该服务器的配置。

请确保您的系统已安装 Node.js 22.0.0 或更新版本。服务器会自动管理Chrome/Chromium浏览器进行审计。

安装过程通常涉及在客户端的MCP设置中添加如下JSON配置：

服务器配置

将以下配置添加到您的MCP客户端的服务器列表中：

{
  "name": "lighthouse",
  "command": "npx",
  "args": ["@danielsogl/lighthouse-mcp@latest"]
}

配置说明：

  • 'name': 服务器的唯一名称，例如 "lighthouse"。
  • 'command': 启动MCP服务器进程的命令。使用 'npx' 可以直接从npm仓库运行最新的 '@danielsogl/lighthouse-mcp' 包而无需全局安装。
  • 'args': 传递给 'command' 的参数列表。'["@danielsogl/lighthouse-mcp@latest"]' 指定了要执行的npm包及其版本。

完成配置后，您的MCP客户端将能够自动发现并连接到此Lighthouse MCP服务器。

基本使用方法

与Lighthouse MCP服务器的交互是通过您的LLM客户端进行的。您通常无需直接运行或配置服务器进程，客户端会自动处理。

  1. 在您的MCP客户端中配置服务器： 按照上文的“服务器配置”部分，在您的客户端设置中添加Lighthouse MCP服务器。
  2. 向LLM提问或发出指令： 在支持MCP集成的LLM客户端中，向LLM提出与网站审计、性能分析、SEO、无障碍性或安全相关的问题或请求。
    • 示例：
      • "请使用Lighthouse分析一下我的网站 example.com 的性能。" (LLM可能会调用 'run_audit' 或 'get_performance_score' 工具)
      • "帮我看看这个页面 example.com 的Core Web Vitals表现如何？" (LLM可能会调用 'get_core_web_vitals' 工具)
      • "请分析 example.com 的可访问性问题。" (LLM可能会调用 'get_accessibility_score' 工具)
      • "我想了解针对 example.com 的图片优化建议。" (LLM可能会调用 'analyze_resources' 工具，然后可能结合Prompt模板)
      • "给我Core Web Vitals的良好标准阈值是多少？" (LLM可能会访问 'lighthouse://performance/core-web-vitals-thresholds' 资源)
  3. LLM调用MCP服务器： LLM客户端会识别您的意图，并根据您的问题或指令，自动通过MCP协议调用Lighthouse MCP服务器上注册的相应工具、资源或Prompt模板。
  4. 服务器执行任务并返回结果： Lighthouse MCP服务器接收请求，调用底层的Google Lighthouse库执行审计或分析任务，并将结构化的结果通过MCP协议返回给LLM客户端。
  5. LLM处理结果并回复： LLM接收到服务器返回的原始数据，根据数据进行分析、总结，并以易于理解的方式向您提供报告、见解和建议。

您可以通过查阅您的LLM客户端文档，了解如何查看MCP服务器的工具、资源和Prompt列表，以便更精确地向LLM发出指令。

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