Предпросмотр до публикации
Каждый инструмент сначала можно запустить под вашим логином. Публикация — это решение, а не прыжок.
Brand MCP Server · Новое
Ваш бренд, вызываемый ИИ-агентами, а не просто читаемый
llms.txt — это документ, который агенту нужно найти, загрузить и истолковать. MCP-сервер — это интерфейс, к которому он может обращаться с запросом. То же знание, опубликованное как инструменты, которые агент вызывает напрямую.
Сдвиг
Обход был для поисковых систем. Агенты задают вопросы.
Всё, что веб публикует для машин, предполагает краулер: загрузи документ, разбери его, сохрани. Агенты работают не так. У них есть вопрос, бюджет на контекст и предпочтение того, что отвечает на него за один вызов.
Текстовый файл
Агент должен знать, что он существует, загрузить его целиком и надеяться, что нужная часть переживёт его контекстное окно. Всё, что вы опубликовали, конкурирует со всем остальным, что вы опубликовали.
Сервер
Агент задаёт свой реальный вопрос и получает ограниченный ответ. То, что ему нужно, тогда, когда нужно, не тратя контекст на остальной ваш сайт.
Что публикуется
Пять инструментов только для чтения
Сгенерированы из знаний, которые вы уже ведёте в Targetlytics: тот же материал, что стоит за вашим llms.txt, схемами и публичными страницами.
search_brand_knowledgeОтветить на вопрос из ваших продуктовых и маркетинговых знаний.list_pagesПеречислить страницы, которые вы сделали доступными.get_pageПолучить одну страницу как чистый структурированный контент.get_llms_txtВернуть ваш llms.txt без отдельной загрузки и разбора.get_schemasВернуть структурированные данные для страницы или для сайта.
Только чтение и ограничение тем, что вы уже публикуете. Ничего из вашего аккаунта Targetlytics не раскрывается. Ни аналитики, ни конкурентных данных, ни запросов. Включение — это шаг публикации, та же модель доверия, что и размещение llms.txt на вашем сайте.
Как это работает
Один переключатель, затем URL
- 1
Попробуйте инструменты
Запустите любой инструмент внутри приложения, под своим логином, и посмотрите, что именно получил бы агент.
- 2
Опубликуйте
Один переключатель делает конечную точку публичной. Вы получаете URL коннектора и фрагмент для вашего llms.txt.
- 3
Сошлитесь на неё
Ссылка в llms.txt — это сигнал обнаружения, который работает сегодня. Вставьте её, и всё готово.
Обратимо
Выключите — и конечная точка перестаёт отвечать. Ничто не вшито в ваш сайт.
Остаётся синхронным
Он обслуживает ту же базу знаний, из которой генерируются ваш llms.txt и схемы, поэтому расхождения не возникает.
Что он делает и чего пока не делает
Агенты пока не обнаруживают MCP-серверы автоматически
Сегодня нет стандарта обнаружения, который агент бы обходил, и всякий, кто говорит иначе, что-то продаёт.
Практический сигнал прямо сейчас — ссылка на вашу конечную точку из вашего llms.txt, который продукт генерирует за вас. Машиночитаемый дескриптор, отдаваемый с вашего собственного домена, в планах.
Тогда почему сейчас? Потому что цена — один переключатель, а сайты, ставшие машиночитаемыми рано, — это те, которым ИИ-движки научились доверять. Это та же ставка одним поколением протокола позже, и она стоит вам одного вечера, а не перестройки.
Не путать с
Публикация наружу против запроса внутрь
MCP-сервер бренда
Публикует ваши знания о бренде наружу, для чужих агентов. Эта страница.
MCP-коннектор Targetlytics
Приносит ваши данные Targetlytics в вашего собственного ассистента, для вас. Смотреть коннектор.
Frequently Asked Questions
MCP-сервер бренда: объяснение
Сервер Model Context Protocol, опубликованный для вашего бренда. Вместо того чтобы оставлять ИИ-агента искать и разбирать текст на вашем сайте, он предоставляет ваши продуктовые и маркетинговые знания небольшим набором инструментов, которые агент может вызывать напрямую: искать по вашим знаниям, перечислять страницы, получать страницу, читать llms.txt, читать схемы.
llms.txt — это текстовый файл, который агенту нужно обнаружить, загрузить и истолковать. MCP-сервер — это интерфейс, к которому он может обращаться. То же знание, но агент задаёт вопрос и получает ограниченный ответ вместо того, чтобы скачивать документ и надеяться, что нужная часть переживёт его контекстное окно.
Пока нет, и мы не будем делать вид, что иначе. Сегодня нет стандарта обнаружения, который агент бы обходил. Практический сигнал прямо сейчас — ссылка на вашу MCP-точку из вашего llms.txt, который продукт генерирует за вас, а машиночитаемый дескриптор .well-known на вашем собственном домене в планах.
Он работает только на чтение и ограничен теми знаниями о бренде, которые вы уже публикуете, то есть тем же материалом, что стоит за вашим llms.txt, схемами и публичными страницами. Он не раскрывает ничего из вашего аккаунта Targetlytics — ни аналитики, ни конкурентных данных. Включение — это шаг публикации, та же модель доверия, что и размещение llms.txt на вашем сайте.
Да. Каждый инструмент можно запустить внутри приложения под вашим логином, чтобы увидеть, что именно получил бы агент, прежде чем делать конечную точку публичной.
Потому что цена — один переключатель, а позицию трудно получить задним числом. Сайты, которые стали машиночитаемыми рано, — это те, которым ИИ-движки научились доверять. Это та же ставка одним поколением протокола позже, и, в отличие от большинства таких ставок, она стоит вам одного вечера, а не перестройки.
Нет, и они направлены в противоположные стороны. Коннектор приносит ваши данные Targetlytics в вашего ассистента, для вас. MCP-сервер бренда публикует ваши знания о бренде наружу, для чужих агентов.
Сделайте бренд отвечающим, а не просто обходимым
Начните с бесплатного аудита того, насколько ваш сайт читаем для ИИ сегодня.
Get a free visibility audit
