MCP-Frontend-Analyzer
Google Lighthouse, kod kalite kontrolü, SEO metadata, erişilebilirlik ve bundle analizi sunan MCP server — React/Next.js projeleri için
Install / Use
claude mcp add Samet-Berkay-Taskin -- npx -y github:Samet-Berkay-Taskin/MCP-Frontend-AnalyzerIf the server publishes to npm under a different name, use that package instead — check the repo README.
MCP Server
Model Context Protocol server
Quality Score
Category
MarketingSupported Platforms
Our assessment of MCP-Frontend-Analyzer
MCP-Frontend-Analyzer scores 77/100 on our quality scale, 309th of 366 Marketing skills we index.
Its MCP Server is 8.3 KB long, well organised into 19 sections with 4 code examples: a thorough specification that gives an agent plenty to work with.
It has 3 GitHub stars, so there is little community track record yet; judge it on its content.
Maintenance, license and trust
- The repository was last updated about 6 months ago. That is recent enough to be usable, but agent tooling moves fast, so check the instructions against your agent's current version.
- Our last check on 2026-09-18 found the source still online.
- No license is declared. By default that means all rights are reserved: you can read it, but reusing or redistributing it is not clearly permitted. Ask the author before building on it commercially.
- Its trust signals score 74/100, with 3 cautions from licensing, adoption, age or documentation. These come from repository metadata, not a code audit — read the skill file before letting an agent act on it.
Safety scan
No issues foundOur scan of the whole file found no instruction hijacking, hidden characters, credential access, data exfiltration or destructive commands.
Automated pattern scan on 2026-09-29. It catches known dangerous patterns, not every risk — read a skill before letting an agent act on it.
MCP-Frontend-Analyzer compared with similar skills
All 4 of these similar skills score higher than MCP-Frontend-Analyzer; compare them before choosing.
| Skill | Score | Stars | Updated | Format |
|---|---|---|---|---|
| MCP-Frontend-Analyzer (this skill)by Samet-Berkay-Taskin | 77 | 3 | 6mo ago | MCP Server |
| Agent-Reachby Panniantong | 100 | 86.0k | 13d ago | CLAUDE.md |
| headroomby headroomlabs-ai | 100 | 74.0k | today | CLAUDE.md |
| rufloby ruvnet | 100 | 73.4k | today | CLAUDE.md |
| CowAgentby zhayujie | 100 | 47.2k | today | CLAUDE.md |
Frequently asked questions
- How do I install MCP-Frontend-Analyzer?
- Run
claude mcp add Samet-Berkay-Taskin -- npx -y github:Samet-Berkay-Taskin/MCP-Frontend-Analyzer. The install tabs above show the steps for each supported agent. - Which AI agents does MCP-Frontend-Analyzer work with?
- It is written for Claude Code, Claude Desktop and Cursor, as a MCP Server file. Other agents that read the same format can often use it too.
- Is MCP-Frontend-Analyzer safe to use?
- Our scan of the whole file found no instruction hijacking, hidden characters, credential access, data exfiltration or destructive commands. It declares no license and scores 74/100 on trust signals. Skills are instructions an agent will follow, so read the file before installing it and do not approve commands you do not understand.
- Is MCP-Frontend-Analyzer still maintained?
- The repository was last updated about 6 months ago. That is recent enough to be usable, but agent tooling moves fast, so check the instructions against your agent's current version.
Skill content
View source on GitHubMCP Frontend Analyzer
Google Lighthouse analizi, kod kalite kontrolü, SEO metadata denetimi, erişilebilirlik analizi ve bundle optimizasyonu sunan kapsamlı bir MCP (Model Context Protocol) server'ı. React ve Next.js projelerinde AI agent'ına frontend uzmanlığı kazandırır.
Mimari
┌──────────────┐ stdio ┌────────────────────────────────────┐
│ Cursor IDE │ ◄────────────► │ MCP Server (8 Tool) │
│ (AI Agent) │ JSON-RPC │ │
└──────────────┘ │ ┌──────────────────────────────┐ │
│ │ lighthouse.ts │ │
│ │ Chrome + Lighthouse analiz │ │
│ └──────────────────────────────┘ │
│ ┌──────────────────────────┐ │
│ │ recommendations.ts │ │
│ │ SEO/React/Next önerileri │ │
│ └──────────────────────────┘ │
│ ┌──────────────────────────────┐ │
│ │ tools/ │ │
│ │ ├─ check-component-quality │ │
│ │ ├─ check-metadata │ │
│ │ ├─ check-accessibility │ │
│ │ ├─ check-bundle │ │
│ │ └─ compare-lighthouse │ │
│ └──────────────────────────────┘ │
└────────────────────────────────────┘
Kurulum
# 1. Proje klasörüne git
cd ~/Desktop/MCP-Frontend-Analyzer
# 2. Bağımlılıkları kur
npm install
# 3. TypeScript'i derle
npm run build
MCP Araçları (8 Tool)
1. lighthouse_analyze
Belirtilen URL üzerinde Google Lighthouse analizi çalıştırır.
Parametreler:
url(zorunlu): Analiz edilecek URL (https://...)categories(opsiyonel):["performance", "seo", "accessibility", "best-practices"]device(opsiyonel):"mobile"veya"desktop"(varsayılan: mobile)
Örnek kullanım:
"https://example.com sitesinin SEO puanını analiz et"
2. get_seo_recommendations
React/Next.js projeleri için SEO, performans ve erişilebilirlik önerileri döner.
Parametreler:
category(opsiyonel):"seo","performance","accessibility","best-practices"
Örnek kullanım:
"Next.js'te SEO için best practice'ler neler?"
3. nextjs_code_review
Verilen React/Next.js kodunu SEO ve performans açısından analiz eder.
Parametreler:
code(zorunlu): Analiz edilecek kodfilename(opsiyonel): Dosya adı (bağlamsal analiz için)
Örnek kullanım:
"Bu page.tsx dosyamı SEO açısından incele"
4. check_component_quality
Component dosyasının kod kalitesini analiz edip 0-100 arası skor verir.
Kontrol ettikleri:
- Page/Layout default export zorunluluğu
- Layout
childrenprop zorunluluğu - Satır sayısı limiti (150/250 eşik)
- Hook yoğunluğu (SOLID - Single Responsibility)
anytipi kullanımıconsole.logtespiti- Relative import tespiti
- Import sıralaması
- Gereksiz
'use client' - Class component tespiti
- Props type/interface eksikliği
- Manuel
useMemo/useCallback - Inline style kullanımı
- İç içe ternary operatör
- Boş catch bloğu (silent catch)
Parametreler:
code(zorunlu): Component kodufilename(opsiyonel): Dosya adı
Örnek kullanım:
"Bu component'in kalitesini kontrol et"
5. check_metadata
Next.js page/layout dosyasının SEO metadata eksiksizliğini kontrol eder.
Kontrol ettikleri:
metadata/generateMetadataexport- Static/Dynamic sayfa türüne göre doğru metadata yöntemi kontrolü
- title, description tanımları
- OpenGraph (title, description, images, type, locale, siteName)
- Twitter card
- Canonical URL
- Robots direktifi
- HTML lang attribute (layout)
- Viewport export (layout)
- JSON-LD yapılandırılmış veri
Parametreler:
code(zorunlu): Sayfa/layout kodufilename(opsiyonel): Dosya adıpageType(opsiyonel):"static"veya"dynamic"
Örnek kullanım:
"Bu sayfanın metadata'sı eksiksiz mi?"
6. check_accessibility
Component'i erişilebilirlik (a11y) açısından WCAG standartlarına göre analiz eder.
Kontrol ettikleri:
- Layout'ta
langattribute zorunluluğu (WCAG 3.1.1) - Page'de
<h1>zorunluluğu (WCAG 1.3.1) - Layout'ta skip navigation kontrolü (WCAG 2.4.1)
- Semantic HTML vs div soup
- Heading hiyerarşisi (tek h1, ardışık seviyeler)
- Image alt text (eksik, boş, anlamsız)
- İkon butonlarda aria-label
<div onClick>anti-pattern (klavye erişilemez)- Link güvenliği (
target="_blank"+rel) - Link title attribute
- Form input label/aria-label
- Nav aria-label (çoklu nav)
- autoFocus anti-pattern
- Renk kontrast ipuçları
Parametreler:
code(zorunlu): Component kodufilename(opsiyonel): Dosya adı
Örnek kullanım:
"Bu component erişilebilir mi?"
7. check_bundle
Dosyanın JavaScript bundle boyutuna etkisini analiz eder.
Kontrol ettikleri:
- Layout'ta
'use client'riski (tüm sayfa ağacı etkilenir) - Page'de ağır client bundle tespiti
- Ağır kütüphane import'ları (moment, lodash, axios, MUI, antd, Chart.js)
- Barrel export anti-pattern (tree-shaking kırılması)
- Dynamic import adayları (Modal, Chart, Editor, Map, PDF vb.)
- Gereksiz
'use client'(bundle etkisi) - Büyük client component (import sayısı)
- Third-party script stratejisi (
<script>vsnext/script) - Wildcard re-export (
export * from) - package.json bağımlılık analizi
Parametreler:
code(zorunlu): Dosya kodufilename(opsiyonel): Dosya adıpackageJsonContent(opsiyonel): package.json içeriği
Örnek kullanım:
"Bu dosyanın bundle etkisini analiz et"
8. compare_lighthouse
İki URL'yi Lighthouse ile analiz edip karşılaştırma raporu çıkarır.
Parametreler:
url1(zorunlu): İlk URL (mevcut/production)url2(zorunlu): İkinci URL (yeni/staging)categories(opsiyonel): Karşılaştırılacak kategorilerdevice(opsiyonel):"mobile"veya"desktop"
Örnek kullanım:
"Staging ve production'ı karşılaştır"
Cursor Yapılandırması
~/.cursor/mcp.json dosyasında:
{
"mcpServers": {
"mcp-frontend-analyzer": {
"command": "node",
"args": ["/Users/KULLANICI_ADI/Desktop/MCP-Frontend-Analyzer/dist/index.js"]
}
}
}
Dosya Yapısı
MCP-Frontend-Analyzer/
├── src/
│ ├── index.ts # MCP Server giriş noktası (tool kayıtları)
│ ├── lighthouse.ts # Lighthouse analiz motoru (Chrome + headless)
│ ├── recommendations.ts # SEO/React/Next.js öneri veritabanı
│ └── tools/
│ ├── code-review.ts # Next.js kod inceleme (SEO, performans, a11y)
│ ├── check-component-quality.ts # Kod kalite analizi (SOLID, satır limiti, any, hook)
│ ├── check-metadata.ts # SEO metadata kontrolü (OG, Twitter, canonical)
│ ├── check-accessibility.ts # Erişilebilirlik analizi (WCAG referanslı)
│ ├── check-bundle.ts # Bundle boyut analizi (ağır lib, tree-shake)
│ └── compare-lighthouse.ts # İki URL Lighthouse karşılaştırması
├── dist/ # Derlenmiş JS çıktısı
├── package.json
├── tsconfig.json
└── README.md
Nasıl Çalışır?
- Cursor IDE,
mcp.json'daki yapılandırmaya göre server'ı child process olarak başlatır - İletişim stdio (stdin/stdout) üzerinden JSON-RPC formatında yapılır
- AI agent, tanımlanan 8 tool'u çağırabilir
- Kod analiz tool'ları (quality, metadata, a11y, bundle) regex ve string analizi ile çalışır — harici bağımlılık gerektirmez
- Lighthouse tool'ları Chrome'u headless modda başlatıp web sayfası analizi yapar
- Sonuçlar AI agent'a gönderilir, agent kullanıcıya özetler ve öneriler sunar
Öğrenme Kaynakları
Related Skills
Agent-Reach
86.0kGive your AI agent eyes to see the entire internet. Read & search Twitter, Reddit, YouTube, GitHub, Bilibili, XiaoHongShu — one CLI, zero API fees.
headroom
74.0kCompress tool outputs, logs, files, and RAG chunks before they reach the LLM. 20% fewer tokens for coding agents, 60-95% fewer tokens for JSON, same answers. Library, proxy, MCP server.
ruflo
73.4k🌊 The original agent harness. Deploy intelligent multi-player swarms, coordinate autonomous workflows, and build conversational AI systems. Features adaptive memory, self-learning intelligence, federation, vector RAG integration, and native Claude Code / Codex / Hermes and many more Integrated
CowAgent
47.2kOpen-source super AI assistant & Agent Harness. Plans tasks, runs tools and skills, self-evolves with memory and knowledge. Multi-agent, multi-model, multi-channel. Lightweight, extensible, one-line install.
Languages
Trust signals
From repository metadata: license, adoption, age and documentation. Not a code audit — see the Safety scan above for what the skill file itself contains.
