#llmsmap.me

Unabhängiges technisches Audit

sfcc-mcp-dev.rhino-inquisitor.com

sfcc-mcp-dev.rhino-inquisitor.com

Gesamtwert der KI-Bereitschaft

Zusammengefasster Wert aus allen Auditsignalen.

87von 100Ausgezeichnet
Audit der KI-Bereitschaft: 5.8.2026Öffentliche technische Daten

Gesamtbewertung der KI-Bereitschaft

Wie gut sfcc-mcp-dev.rhino-inquisitor.com auf KI-Systeme vorbereitet ist

87/100

SFCC Development MCP Server (sfcc-mcp-dev.rhino-inquisitor.com) erreichte im automatisierten technischen Audit 87/100 Punkte bei der KI-Bereitschaft. llms.txt war erreichbar, llms-full.txt war nicht auffindbar und ai.txt war nicht auffindbar. Die robots.txt-Analyse ergab 0 ausdrücklich erlaubte und 0 blockierte KI-Crawler sowie 1 deklarierte Sitemap. Die Vollständigkeit des Homepage-Markups lag bei 100%; erkannte Schema.org-Typen: WebSite, SoftwareApplication, WebPage. Erkannte OpenGraph-Tags: 7. Die Ergebnisse entsprechen den öffentlich erreichbaren Antworten der Website zum Prüfzeitpunkt 2026-08-05T01:41:59.796Z.

Kontext der Bewertung

Die Prüfung kombiniert maschinenlesbare Dateien, Crawler-Regeln, Sitemaps und Homepage-Markup. llms.txt ist erreichbar und umfasst 810 Tokens.

robots.txt ist verfügbar; blockierte KI-Bots: 0. Deklarierte Sitemaps: 1. Schema.org-Typen: WebSite, SoftwareApplication, WebPage.

Mobiles Lighthouse-Profil: Performance 92/100, Barrierefreiheit 92/100, SEO 100/100.

Bestätigte Stärken

  • llms.txt ist erreichbar
  • Öffentliche Website-Struktur wurde geprüft
  • 1 Sitemap-Angaben
  • Schema.org: WebSite, SoftwareApplication, WebPage

Wichtige Verbesserungen

  1. 1llms-full.txt für ausführlicheren Kontext ergänzen.
llms.txt-Tokens810
llms-full.txt-Tokens
ai.txt
sitemap.xml

Technisches Profil von Google Lighthouse

Eine mobile Lighthouse-Messung. Die experimentelle Kategorie Agentic Browsing wird separat gezeigt und ersetzt nicht den LLMSMap-Gesamtwert.

Mobil · Lighthouse
92

Performance

92

Barrierefreiheit

100

Best Practices

100

Technisches SEO

100

Agentic Browsing

Bedeutung der Ergebnisse

Die mobile Seite wird effizient dargestellt; der größte sichtbare Inhalt erschien nach 2.6 s.

Barrierefreiheit: 92/100, Best Practices: 100/100, technisches SEO: 100/100. Die experimentelle Kategorie Agentic Browsing erreichte 100/100 und wird getrennt vom LLMSMap-Gesamtwert angezeigt.

1

Hauptthread entlasten und ersten Bildschirm beschleunigen

Lange JavaScript-Aufgaben aufteilen, nicht kritische Skripte und Stile verzögern und blockierende Anfrageketten verkürzen.

2

Unnötig geladenen Code reduzieren

Ungenutztes CSS und JavaScript entfernen, schwere Widgets bei Bedarf laden und Drittanbieter-Skripte begrenzen.

3

Bilder und Ladereihenfolge optimieren

Passende moderne Bildformate ausliefern, das Hauptmotiv priorisieren und Inhalte unterhalb des ersten Bildschirms verzögert laden.

4

Netzwerkverzögerungen reduzieren

Serverantworten beschleunigen, unnötige Weiterleitungen entfernen und Komprimierung sowie Caching einsetzen.

FCP2.3 s

Erster Inhalt

LCP2.6 s

Hauptinhalt

CLS0

Layout-Stabilität

TBT10 ms

Blockierzeit

SI4.3 s

Visuelle Geschwindigkeit

Metrik-Glossar
FCP · Erster Inhalt
Zeit bis zum ersten sichtbaren Text oder Bild.
LCP · Hauptinhalt
Zeit bis zum größten sichtbaren Element.
CLS · Layout-Stabilität
Unerwartete Verschiebungen beim Laden; niedriger ist besser.
TBT · Blockierzeit
Zeit, in der der Hauptthread nicht schnell reagieren konnte.
SI · Visuelle Geschwindigkeit
Wie schnell sich der sichtbare Bereich mit Inhalt füllte.
5.8.2026Lighthouse 13.4.1Mobiles Profil

Prüfungen der KI-Bereitschaft

Maschinenlesbare Dateien, Crawler-Regeln, Discovery und Homepage-Markup.

llms.txt

Datei gefunden und erreichbar

https://sfcc-mcp-dev.rhino-inquisitor.com/llms.txt
llms-full.txt

Vollständige Version wurde nicht gefunden

ai.txt

ai.txt wurde nicht gefunden

Sitemap in robots.txt1

1 Sitemap gefunden

Schema.org (JSON-LD)

Typen: WebSite, SoftwareApplication, WebPage

OpenGraph100%

7 OpenGraph-Tags gefunden

Zugriff von KI-Bots

Basierend auf der robots.txt-Analyse

GPTBotNicht erwähnt
OAI-SearchBotNicht erwähnt
ChatGPT-UserNicht erwähnt
Google-ExtendedNicht erwähnt
ClaudeBotNicht erwähnt
Claude-SearchBotNicht erwähnt
Claude-UserNicht erwähnt
BytespiderNicht erwähnt
CCBotNicht erwähnt
PerplexityBotNicht erwähnt
Perplexity-UserNicht erwähnt

Sitemaps

Deklarierte Discovery-Routen für Crawler und Agenten.

OpenGraph-Tags

Auf der Startseite gefundene Metadaten für Social-Media-Vorschauen.

Vollständigkeit des Markups: 100%
og:typewebsite
og:site_nameSFCC Dev MCP
og:titleSFCC Development MCP Server
og:descriptionLocal MCP server for SFCC development with documentation search, log analysis, cartridge scaffolding, and debugging tools.
og:urlhttps://sfcc-mcp-dev.rhino-inquisitor.com/
og:image:altSFCC Development MCP Server

Schema.org-Auszeichnung

Strukturierte Entitäten und Eigenschaften der Startseite.

Typen: 3 · Eigenschaften: 5
WebSiteSoftwareApplicationWebPage
nameSFCC Dev MCP
urlhttps://sfcc-mcp-dev.rhino-inquisitor.com
descriptionMCP server for Salesforce B2C Commerce Cloud development with docs, logs, and tooling
sameAshttps://github.com/taurgis/sfcc-dev-mcp, https://www.npmjs.com/package/sfcc-dev-mcp
imagehttps://sfcc-mcp-dev.rhino-inquisitor.com/explain-product-pricing-methods.png
# SFCC Development MCP Server

> A comprehensive Model Context Protocol (MCP) server that provides AI assistants with direct access to Salesforce B2C Commerce Cloud development tools, documentation, curated agent skills, and real-time debugging capabilities.

This server bridges the gap between AI assistants and SFCC development workflows, offering both documentation-only mode (no credentials required) and full mode (with live SFCC instance access). It provides a broad tool surface across documentation, log analysis, system objects, cartridge generation, and script debugging.

Key architectural principles:
- **Capability-gated**: Tools requiring SFCC credentials are only exposed when valid configuration is provided
- **Modular handlers**: Clean separation between tool routing and domain logic
- **Dependency injection**: Testable architecture with service abstractions
- **Performance optimized**: Efficient caching and range request optimization for log analysis

## Core Documentation

- [Getting Started](https://sfcc-mcp-dev.rhino-inquisitor.com/guide/): Introduction and modes
- [AI Interface Setup](https://sfcc-mcp-dev.rhino-inquisitor.com/guide/ai-interfaces/): Platform-specific setup for Copilot, Claude, and Cursor
- [Configuration Guide](https://sfcc-mcp-dev.rhino-inquisitor.com/guide/configuration/): dw.json, environment variables, and auto-discovery
- [Features Overview](https://sfcc-mcp-dev.rhino-inquisitor.com/features/): Complete feature breakdown
- [Tools Catalog](https://sfcc-mcp-dev.rhino-inquisitor.com/tools/): All tools organized by category with examples
- [Examples](https://sfcc-mcp-dev.rhino-inquisitor.com/examples/): Practical prompts and workflows
- [Script Debugger](https://sfcc-mcp-dev.rhino-inquisitor.com/script-debugger/): Sandbox evaluation via debugger API
- [Skills](https://sfcc-mcp-dev.rhino-inquisitor.com/skills/): Bundled skills and instruction packs
- [Security](https://sfcc-mcp-dev.rhino-inquisitor.com/security/): Credential and data handling guidance
- [Development Guide](https://sfcc-mcp-dev.rhino-inquisitor.com/development/): Architecture, testing, and contribution workflow
- [Troubleshooting](https://sfcc-mcp-dev.rhino-inquisitor.com/troubleshooting/): Common issues and fixes

## Tool Categories

- **SFCC Documentation Tools**: Class information, method search, and namespace exploration
- **SFRA Documentation Tools**: Enhanced Storefront Reference Architecture docs
- **ISML Documentation Tools**: ISML element reference and search
- **Agent Instruction Tools**: Sync AGENTS.md + bundled skills into a workspace
- **Log & Job Log Tools**: Log search, summaries, and job execution debugging
- **System Object Tools**: Attribute discovery and site preference management
- **Cartridge Generation Tools**: Cartridge and project scaffolding
- **Code Version Tools**: Listing and activation
- **Script Debugger Tools**: Execute JavaScript on sandbox instances

## Optional

- [GitHub Repository](https://github.com/taurgis/sfcc-dev-mcp)
- [NPM Package](https://www.npmjs.com/package/sfcc-dev-mcp)
- [CHANGELOG](https://github.com/taurgis/sfcc-dev-mcp/blob/main/CHANGELOG.md)
- [Contributing Guidelines](https://github.com/taurgis/sfcc-dev-mcp/blob/main/CONTRIBUTING.md)
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Hinzugefügt 5.8.2026
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