PageLens AI

Seu assistente de IA, conectado às suas auditorias do PageLens.

Documentação

PageLens AI - Servidor MCP

Conecte relatórios do PageLens AI ao Claude Desktop, Cursor, Codex e outros clientes MCP para que seu assistente de IA entenda o que falhou, por que isso importa e o que corrigir em seguida.

Um servidor MCP (Model Context Protocol) que dá aos agentes de IA acesso direto ao PageLens AI — o revisor independente de lançamentos para sites construídos com IA. O PageLens AI transforma o risco de lançamento em UX, SEO, Performance, Acessibilidade, Segurança, Conversão e auditorias de jornada de QA em prioridades em linguagem simples e contexto de correção pronto para agentes.

Conecte-o ao Cursor, Claude Desktop, Codex ou qualquer cliente compatível com MCP e seu agente poderá ler resultados de varredura, aprofundar-se em descobertas, destacar vitórias rápidas, registrar decisões do proprietário e ajudar a fechar o ciclo de correção sem sair da IDE.

Endpoint MCP

https://www.pagelensai.com/api/mcp

Este é um servidor MCP remoto — nenhuma instalação local é necessária.

Qual Caminho do PageLens É Este?

Launch Pack é para fundadores, profissionais de marketing e criadores de IA que desejam um ciclo de reparo único: veredito em primeiro lugar para o proprietário, prompts de correção para seu criador de IA, exportação em Markdown, revisão desktop + mobile e uma nova varredura.
CLI/API/deploy hooks são para usuários Pro+ que desejam que o PageLens AI crie varreduras a partir de CI, scripts de release e fluxos de trabalho de clientes.
MCP é para assistentes de IA que precisam ler um relatório do PageLens, entender o veredito de lançamento do proprietário, inspecionar as evidências e ajudar você a corrigir ou triar descobertas.

Se você não quiser ler detalhes técnicos, comece no relatório web do PageLens e copie o prompt de correção para Lovable, Bolt, Replit, Cursor, Codex, Claude Code, Copilot ou Windsurf. Se você quiser que seu agente de codificação trabalhe diretamente com os dados do relatório, conecte este servidor MCP.

Início Rápido

Cursor

Adicione ao seu ~/.cursor/mcp.json (ou .cursor/mcp.json do workspace):

{
  "mcpServers": {
    "pagelens": {
      "url": "https://www.pagelensai.com/api/mcp"
    }
  }
}

Claude Desktop

Adicione ao claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "pagelens": {
      "type": "http",
      "url": "https://www.pagelensai.com/api/mcp"
    }
  }
}

Codex CLI

Adicione ao ~/.codex/config.toml:

[mcp_servers.pagelens]
url = "https://www.pagelensai.com/api/mcp"

Genérico / outros clientes

Use o endpoint HTTP transmissível:

https://www.pagelensai.com/api/mcp

Autenticação

Este servidor usa OAuth 2.0. Seu cliente MCP abrirá uma janela do navegador para autorizar com sua conta PageLens na primeira conexão. Sem chaves de API para gerenciar.

Escopos concedidos na autorização:

Escopo	O que ele desbloqueia
`read:scans`	Listar e ler seus resultados de varredura
`read:findings`	Ler descobertas e vitórias rápidas
`write:feedback`	Enviar feedback de descobertas e decisões do proprietário

Ferramentas Disponíveis

`whoami`

Confirme em qual conta PageLens esta sessão MCP está operando, além dos escopos OAuth concedidos.

{}

`list_domains`

Liste os domínios cuja propriedade você verificou, juntamente com o nível do selo e a varredura atualmente ancorada ao selo público.

{
  "include_unverified": false
}

`list_scans`

Liste suas varreduras PageLens mais recentes. Filtre por status, domínio ou data. Retorna um resumo enxuto por varredura (id, URL, pontuação, nota, contagens de severidade e launchVerdict). As varreduras podem incluir launchContext com builderPlatform e launchMoment para que os agentes possam enquadrar correções para o fluxo de trabalho do proprietário sem alterar evidências ou severidade. As varreduras de Auditoria de QA incluem um resumo compacto de qaAudit com confiança, contagem de etapas da jornada, páginas revisadas versus orçamento de páginas, contagens de etapas bloqueadas/necessitando revisão, status do perfil de autenticação e o motivo pelo qual menos páginas do que o orçamento de páginas foram capturadas quando o grafo de links seguro de mesma origem é esgotado.

{
  "limit": 20,
  "status": "COMPLETE",
  "domain": "example.com",
  "since": "2026-01-01T00:00:00Z"
}

Valores de status: PENDING · RUNNING · COMPLETE · FAILED · CANCELLED

`get_scan`

Leia o resumo completo de uma única varredura: pontuação, nota, launchVerdict em primeiro lugar para o proprietário, contagens de severidade, contexto de lançamento, resumo executivo, as 5 principais descobertas de maior prioridade e revisões por persona. Para varreduras de Auditoria de QA, get_scan também retorna um bloco qaAudit contendo a síntese do fluxo do produto, reprodução da jornada, ações bloqueadas com segurança, confiança, contexto de rotas autenticadas e cobertura do orçamento de páginas.

{
  "scan_id": "clxxxxxxxxxxxxxxx"
}

Recursos Disponíveis

`pagelensai://scan/{id}/markdown`

Busque o mesmo relatório Markdown com sabor de agente disponível na interface do PageLens. Relatórios padrão incluem metadados de contexto de lançamento e veredito, como ai_builder, launch_moment, launch_verdict_status e launch_verdict quando capturados, seguidos por uma seção Owner launch verdict e um pacote de prompts de prioridade para criadores de IA no qual seu agente pode agir antes de chegar às evidências detalhadas. Para varreduras de Auditoria de QA, isso inclui metadados como qa_journey_event_count, qa_confidence e qa_needs_review_step_count, seguidos pela interpretação do aplicativo, reprodução da jornada, caminhos bloqueados/arriscados, ações seguras e próximos testes de QA.

Use isto quando um agente precisar de contexto rico para raciocinar sobre uma Auditoria de QA:

pagelensai://scan/clxxxxxxxxxxxxxxx/markdown

`pagelensai://scan/{id}/summary.json`

Busque JSON compacto para uma varredura. Varreduras padrão incluem o mesmo objeto launchVerdict retornado por list_scans e get_scan: status, rótulo, título, resumo e próximo passo. Para varreduras de Auditoria de QA, o objeto qaAudit inclui metadados de jornada, síntese, cobertura do orçamento de páginas e qualquer motivo queue_exhausted explicando por que menos páginas do que a contagem comprada foram descobertas.

pagelensai://scan/clxxxxxxxxxxxxxxx/summary.json

`list_findings`

Percorra todas as descobertas de uma varredura. Filtre por severidade, categoria, persona, URL da página ou ID da regra. Use format: "full" para incluir descrições, sugestões e evidências.

{
  "scan_id": "clxxxxxxxxxxxxxxx",
  "severity": "HIGH",
  "category": "SECURITY",
  "format": "full",
  "limit": 50
}

Níveis de severidade: CRITICAL · HIGH · MEDIUM · LOW · INFO

Categorias: UX · SEO · PERFORMANCE · ACCESSIBILITY · SECURITY · CONTENT · HEADERS · DESIGN · ERROR

Personas: MARKETER · CRO · UX · ACCESSIBILITY · BRAND · EXECUTIVE · PERFORMANCE · SEO

`get_quick_wins`

Retorne as N principais descobertas de vitórias rápidas — alto impacto, esforço baixo a moderado — classificadas pelo mesmo avaliador de Impacto × Esforço usado no painel do PageLens. Opcionalmente, substitua a predefinição da varredura para reclassificar sob uma lente diferente.

{
  "scan_id": "clxxxxxxxxxxxxxxx",
  "limit": 5,
  "preset_override": "CONVERSION"
}

Predefinições: PRE_SALES · PRE_LAUNCH · CONVERSION · INVESTOR · BRAND_POLISH

`report_finding_feedback`

Sinalize uma descoberta como falso positivo, severidade incorreta, categoria incorreta ou não acionável. Requer um parágrafo de raciocínio e um trecho de evidência concreto.

{
  "finding_id": "clxxxxxxxxxxxxxxx",
  "kind": "FALSE_POSITIVE",
  "reason": "The selector .pointer-events-auto matches 100+ utility classes, not a single offending element.",
  "evidence": "<div class=\"pointer-events-auto ...\"> — Tailwind utility, not an event-handler.",
  "proposed_severity": "LOW"
}

Tipos de feedback: FALSE_POSITIVE · INCORRECT_SEVERITY · INCORRECT_CATEGORY · NOT_ACTIONABLE · OTHER

`acknowledge_finding_decision`

Anexe contexto controlado pelo proprietário a uma descoberta quando o problema for real, mas refletir uma arquitetura, segurança ou tradeoff de produto intencional.

Isso não oculta a descoberta, edita o relatório ou altera a pontuação do PageLens. Ele registra a justificativa para que o relatório possa mostrar que o proprietário reconheceu o tradeoff, e varreduras futuras possam reconhecer a mesma descoberta como previamente reconhecida.

{
  "finding_id": "clxxxxxxxxxxxxxxx",
  "decision": "INTENTIONAL_TRADEOFF",
  "reason": "Next.js Cache Components and PPR currently prevent us from using per-request CSP nonces safely.",
  "evidence": "proxy.ts documents the CSP tradeoff: script-src uses 'unsafe-inline' because cached HTML shells cannot vary nonces per request.",
  "expires_at": "2026-10-01T00:00:00Z"
}

Tipos de decisão: ACKNOWLEDGED · ACCEPTED_RISK · INTENTIONAL_TRADEOFF · WONT_FIX_NOW

`clear_finding_decision`

Limpe uma decisão previamente reconhecida para que ela pare de aparecer em relatórios atuais e futuros. O histórico de auditoria é preservado.

{
  "decision_id": "clxxxxxxxxxxxxxxx",
  "reason": "We have migrated to a nonce-compatible rendering path."
}

Você também pode limpar por finding_id quando não tiver o decision_id.

O Que o PageLens Verifica

Cada varredura executa um mecanismo de regras determinístico + pipeline de revisão por IA em cada página:

Área	Exemplos
SEO	Comprimento de título/meta, URL canônica, Open Graph, hierarquia de cabeçalhos
Performance	Core Web Vitals (LCP, CLS, INP), peso da página, recursos que bloqueiam renderização, tamanho do DOM, carregamento de terceiros
Segurança	Redirecionamento HTTP→HTTPS, arquivos `.env`/`.git` expostos, expiração de SSL, superfícies XSS, source maps, segredos expostos no código-fonte da página
Acessibilidade	CSS de foco visível, suporte a movimento reduzido, padrões ARIA
UX	Hierarquia do hero, padrões de menu mobile, estrutura de CTA
Conteúdo	Texto de espaço reservado, ano de direitos autorais desatualizado, referências de conteúdo misto
Auditoria de QA	Reprodução de jornada, exploração segura de formulários/entradas, ações arriscadas bloqueadas, síntese do fluxo do aplicativo, cobertura do orçamento de páginas

As descobertas incluem severidade, estimativa de esforço, evidência copiável e uma sugestão de correção em uma linha.

As varreduras de Auditoria de QA são diferentes das varreduras técnicas padrão: o artefato principal é o relatório de jornada agêntica. O PageLens tentará revisar o orçamento de páginas comprado (por exemplo, até 10 páginas na Auditoria de QA) e só deve retornar menos páginas quando o grafo de links seguro de mesma origem for esgotado. Ele pode usar perfis de autenticação validados para rotas pós-login com escopo, evitando ainda SSO, CAPTCHA, MFA, cadastro, pagamento, alterações destrutivas e outras ações de confirmação.

Exemplos de Fluxos de Trabalho com Agentes

Corrigir com meu criador de IA:

"Leia o relatório mais recente do Launch Pack do PageLens para example.com, liste as 3 principais correções de risco do proprietário e transforme cada uma em um plano de patch que eu possa aplicar neste repositório."

Respeitar o contexto de lançamento:

"Abra o relatório mais recente do PageLens. Se foi construído com Codex ou Cursor e o momento de lançamento é o Product Hunt, priorize as correções que o tornam seguro para publicação pública e depois me dê patches exatos."

Auditoria pré-lançamento no Cursor:

"Use a varredura mais recente do PageLens para meu site de staging, liste todas as descobertas CRITICAL e HIGH e crie issues no GitHub para as 5 principais."

Revisão de CRO:

"Busque a varredura mais recente para example.com, obtenha as vitórias rápidas de CONVERSION e resuma o que corrigir antes do lançamento da campanha."

Varredura de segurança:

"Liste todas as descobertas de SECURITY com severidade HIGH ou superior da minha última varredura e mostre a evidência de cada uma."

Decisão de arquitetura aceita:

"Para a descoberta de unsafe-inline no CSP, reconheça isso como um tradeoff intencional do Next.js/PPR com a justificativa de nossos documentos de segurança. Não marque como falso positivo."

Validação pós-correção:

"Executei o PageLens novamente via CLI/API após corrigir as descobertas. Compare a varredura mais recente com a anterior e me diga o que melhorou, regrediu ou ainda precisa de trabalho."

O MCP lê e trabalha com dados de relatórios por meio de OAuth. Para criar uma nova varredura a partir de automação, use a CLI, API, GitHub Action ou deploy hooks do PageLens com um plano Pro+; depois peça ao seu assistente conectado via MCP para inspecionar o relatório concluído.

Revisão de Auditoria de QA:

"Busque a Auditoria de QA mais recente para example.com, leia o recurso markdown e me diga quais jornadas de usuário foram verificadas, quais ações foram bloqueadas com segurança e se o PageLens revisou o orçamento completo de páginas."

Preços

O PageLens AI suporta revisões de lançamento únicas e automação de planos contínuos.

Produto	Preço	Melhor para
Free Launch Check	Grátis	Veredito do proprietário, prévia de um problema, um prompt para criador de IA
Fix Pack	$9	Ciclo completo de correção de uma página com nova varredura de verificação
QA Audit	$10	Revisão agêntica de jornada de aplicativo público em até 10 páginas
Launch Pack	$29	Criadores sérios de IA que desejam desktop + mobile, até 15 páginas, prompts de correção para criador de IA, exportação em Markdown e uma nova varredura
Data-Safe Launch Pack	$79	Lançamentos que coletam e-mails, pagamentos, uploads, contas, reservas, dados privados ou confiança do cliente

O acesso MCP está incluído com relatórios pagos para que um agente possa trabalhar com as mesmas evidências que o proprietário vê. O monitoramento contínuo de Health Watch, chaves de API, varreduras CLI, GitHub Actions, deploy hooks, concorrentes, alertas e assentos de equipe/cliente são recursos do plano:

Plano	Preço	Por que atualizar
Watch	$9/mês	1 aplicativo ativo, Health Watch semanal, alertas por e-mail e frescor do selo
Builder	$39/mês	3 sites, monitoramento semanal, varreduras manuais e auditorias mais profundas
Pro	$99/mês	Mais sites, alertas Slack/webhook, concorrentes, automação API/CLI/deploy e escala de fluxo de trabalho em equipe
Agency	$299/mês	Muitos sites de clientes, cotas mais altas, mais assentos, fluxos de trabalho de clientes e suporte prioritário
Não existe um produto Monitor separado para novos usuários no modelo de preços atual. O Health Watch está incluído nos planos de conta pagos; linhas de monitor legadas ainda podem existir para clientes existentes.

Veja os preços completos ->