lighthouse-mcp-server은(는) 무엇을 하나요?
MCP 서버로, AI 에이전트가 Google Lighthouse를 사용하여 성능, 접근성, SEO, 보안 분석을 위한 13개 이상의 도구로 포괄적인 웹 감사를 수행할 수 있게 합니다.
AI 에이전트가 Google Lighthouse를 사용하여 성능, 접근성, SEO 및 보안 분석을 위한 13개 이상의 도구로 포괄적인 웹 감사를 수행할 수 있게 하는 MCP 서버입니다.
이 스킬은 AI 에이전트(예: Claude, Cursor)가 Google Lighthouse를 통해 웹 페이지에 대한 종합적인 감사를 자동으로 실행할 수 있도록 지원하는 MCP(Model Context Protocol) 서버입니다. 성능, 접근성, SEO, 보안 등 13개 이상의 감사 도구를 제공하여, 개발자가 수동으로 Lighthouse를 실행하지 않고도 AI 에이전트가 직접 웹사이트를 분석하고 개선점을 제안할 수 있습니다. MCP 프로토콜을 지원하는 모든 AI 플랫폼에서 사용 가능하며, 각 감사 결과는 구조화된 JSON 형식으로 반환되어 후속 작업(예: 코드 수정, 보고서 생성)에 바로 활용할 수 있습니다. 이를 통해 CI/CD 파이프라인에 웹 품질 검사를 통합하거나, 개발 중 실시간 피드백을 제공하는 등 자동화된 웹 최적화 워크플로우를 구축할 수 있습니다.
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MCP 서버로, AI 에이전트가 Google Lighthouse를 사용하여 성능, 접근성, SEO, 보안 분석을 위한 13개 이상의 도구로 포괄적인 웹 감사를 수행할 수 있게 합니다.
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.