SaytLupa
Enables website analysis, RAG-based conversation with site content, and side-by-side comparison of two sites via MCP tools.
README
SaytLupa 🔍
Link yaz → saytı tanı → saytla danış → daha yaxşısını qur.
İstənilən saytın linkini verirsən; proqram onu hərtərəfli analiz edir, AI peşəkar hesabat yazır, saytın məzmunu ilə söhbət edə bilirsən (mənbə göstərməklə), və istəsən saytın müasir versiyasını qurdurursan.
AI Engineering kursunun aylıq layihəsi. Layihə haqqında ümumi məlumat:
LAYIHE-HAQQINDA/UMUMI-MELUMAT.md· dizayn sənədi:docs/specs/· gündəlik və qərarlar:LAYIHE-HAQQINDA/
İşə salma
git clone https://github.com/amilbexercin-tech/saytlupa.git
cd saytlupa
py -m venv .venv && .venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
copy .env.example .env # açarları doldur (məcburi deyil)
uvicorn backend.main:app --reload
Brauzerdə: http://localhost:8000
Heç bir açar və ya xidmət olmasa da işləyir:
| Yoxdursa | Nə olur |
|---|---|
| PostgreSQL | SQLite-a keçir (data/saytlupa.db) |
| Redis | yaddaşdaxili keşə keçir |
| Ollama / Gemma | re-ranking Gemini-yə keçir |
| API açarları | mock rejim — axın və interfeys görünür |
Modellər: gemini-3.6-flash (mətn) · gemini-embedding-001 (embedding, 768 ölçüyə
qısaldılır) · gemma3:4b (lokal ehtiyat). Ölçmələr: docs/model-secimi.md.
Təhvil düymələri
Analiz bitəndən sonra nəticə səhifəsində dörd düymə çıxır:
| Düymə | Nə edir | Açar lazımdır? |
|---|---|---|
| ⚡ Müasir versiyanı qur | Analizə əsasən yeni, təmiz tək fayllıq HTML yazır → storage/modern/ |
bəli (Claude və ya Gemini) |
| 🧬 Tam klon üçün hazırla | ai-website-cloner üçün 5 araşdırma sənədi + hazır /clone-website əmri → storage/klon/ |
xeyr |
| 📦 Səhifə arşivi | Ana səhifənin HTML + CSS + şəkilləri → storage/archives/ + ZIP |
xeyr |
| 📄 PDF hesabat | Bütün analiz bir faylda → storage/pdf/ |
xeyr |
| 🔔 Bu saytı izlə | Saytı n8n cron-una qoşur; səhifə dəyişsə Telegram-a xəbər gedir | xeyr |
Arşivdə xarici skriptlər saxlanılmır — arşiv açılanda heç bir izləyiciyə
sorğu getmir. robots.txt icazə vermirsə arşiv qurulmur.
Testlər
pytest -q
Docker (xidmətlər)
RAM 7.8 GB olduğuna görə xidmətlər profillərə bölünüb — hamısını birdən qaldırmaq lazım deyil:
docker compose --profile core up -d # PostgreSQL (pgvector 0.8.5) + Redis
docker compose --profile n8n up -d # n8n — yalnız yeni maşında lazımdır (port 5679)
Bu maşında artıq 5678 portunda işləyən n8n var (self-hosted-ai-starter-kit) — layihənin workflow-ları orada qurulur, ikinci n8n qaldırmağa ehtiyac yoxdur.
Docker-in disk image-i D:\DockerData qovluğuna köçürülüb (C: diskdə 11.7 GB azad oldu).
MCP — Claude Code / Cursor-dan istifadə
claude mcp add saytlupa -- "D:/SaytLupa/.venv/Scripts/python.exe" "D:/SaytLupa/backend/mcp_server.py"
PowerShell
--ayırıcısını udur (unknown optionxətası verir) — bu əmri Git Bash-da və yacmd-də işlət. Faylın tam yolu ilə çağırılır ki, hansı qovluqdan işə salınmasından asılı olmasın. Yoxlama:claude mcp list→saytlupa … ✔ Connected.
| Tool | Nə edir |
|---|---|
sayt_analiz_et(url, max_sehife) |
analizi fonda başladır, analiz_id qaytarır |
saytla_danis(sayt, sual) |
RAG cavabı + mənbə linkləri (sayt = domen, ünvan və ya id) |
saytlari_muqayise_et(sayt1, sayt2) |
iki saytı yan-yana qoyur (sürət, texnologiya, SEO, AI rəyi) |
MCP serveri özü iş görmür — işləyən FastAPI-yə HTTP sorğusu göndərir
(API_URL, standart http://localhost:8000). Səbəb: crawler, embedding və LLM
Claude Code-un işə saldığı kiçik prosesdə yox, serverdə işləməlidir. Server
bağlıdırsa alət aydın mesaj qaytarır, susmur.
.env-də N8N_WEBHOOK_URL doldurulsa, sayt_analiz_et analizi n8n Workflow 1
üzərindən başladır.
Müqayisə həm REST-dədir (GET /api/muqayise?sayt1=asan.gov.az&sayt2=kontakt.az),
həm də interfeysdə: analiz bitəndən sonra «⚖️ Başqa saytla müqayisə» kartı çıxır.
Tərəflərdən biri bot qoruması arxasındadırsa və ya brauzerdə çəkilirsə, saytın məzmunundan çıxarılan ölçülərdə üstünlük hökmü verilmir — həmin rəqəmlər yoxlama səhifəsinə və ya boş qabığa aiddir. Yalnız domen yaşı və sertifikat (saytın cavabından asılı olmayan mənbələr) müqayisə olunur, səbəb isə yazılır.
n8n — 4 workflow
JSON-lar n8n/ qovluğundadır. n8n-də Workflows → ⋯ → Import from File:
| Fayl | Nə edir | Nə lazımdır |
|---|---|---|
1-analiz-tetikleyici.json |
Webhook POST /webhook/saytlupa-analiz → analiz → nəticə n8n_jurnal cədvəlinə |
Postgres credential |
2-reqib-izleme.json |
Hər gün 09:00 → izlənən saytları yenidən gəzir → dəyişiklik varsa Telegram | Telegram credential |
3-xeta-workflow.json |
Digər workflow sınanda → job_errors + Telegram |
Telegram credential |
4-gemma-agenti.json |
Webhook POST /webhook/saytlupa-agent → Gemma sualı təsnif edir → Switch uyğun endpoint-ə yönləndirir |
Ollama credential |
n8n konteynerdən FastAPI-yə http://host.docker.internal:8000 ünvanı ilə çıxır.
3-cü workflow-u digər üçünün Settings → Error workflow sahəsində seçmək lazımdır.
Dördü də 2026-07-29-da canlı n8n-də (port 5678) sınaqdan keçib: webhook → analiz →
Postgres, cron → dəyişiklik → Telegram, xəta → job_errors → Telegram, təsnifat →
üç budaq.
İzləməyə sayt qoymaq:
curl -X POST http://localhost:8000/api/izleme \
-H "Content-Type: application/json" \
-d "{\"site_id\": 1, \"cron\": \"0 9 * * *\", \"telegram_chat_id\": \"...\"}"
| Endpoint | Nə edir |
|---|---|
GET /api/izleme?min_saat=20 |
izlənən saytlar (təzə yoxlananlar süzülür) |
POST /api/izleme · DELETE /api/izleme/{site_id} |
izləməni açır / bağlayır |
POST /api/izleme/{site_id}/yoxla |
saytı yenidən gəzir, fərqi qaytarır |
POST /api/xetalar · GET /api/xetalar |
n8n Error Workflow-un jurnalı |
Quruluş
backend/
config.py parametrlər (pydantic-settings)
main.py FastAPI — REST + SSE + WebSocket
schemas.py Pydantic modelləri
db.py SQLAlchemy — Postgres(pgvector) / SQLite fallback
cache.py Redis keş + fallback
decorators.py @cached, @retry, @timed, @safe_collector
collectors/ 9 analiz toplayıcısı + bot qoruması və JS saytı aşkarlanması
crawler.py sayt gəzişi (robots.txt, sitemap, BFS)
metn.py HTML → təmiz mətn + barmaq izi
hadise.py SSE üçün hadisə brokeri
analiz.py analiz axını (toplayıcılar → gəziş → RAG → baza)
llm.py Claude / Gemini / Gemma — vahid interfeys
rag/chunker.py mətnin parçalanması (800 simvol, 120 üst-üstə)
rag/embedder.py Gemini embedding + lokal ehtiyat üsul + keş
rag/store.py pgvector + hibrid axtarış (vektor + açar söz, RRF)
rag/reranker.py Gemma ilə yenidən sıralama (seçim edilə bilən)
rag/memory.py söhbət yaddaşı
chains/model.py model fallback zənciri (Claude → Gemini → Gemma)
chains/hesabat.py LCEL: xam analiz → 6 bəndlik AI rəy (JSON sxemi ilə)
chains/rag_cavab.py LCEL: sual + mənbə + yaddaş → cavab
chains/muasir.py LCEL: analiz → tək fayllıq müasir HTML (Gemma-sız)
prompts/ promptlar ayrıca (hesabat, rag, muasir)
builder/kontekst.py dörd təhvil düyməsi üçün ortaq məlumat və qovluqlar
builder/muasir.py ⚡ müasir versiyanı qurur və saxlayır
builder/klon.py 🧬 ai-website-cloner üçün 5 araşdırma sənədi
builder/arsiv.py 📦 səhifə arşivi (HTML + CSS + şəkillər, ZIP)
builder/pdf.py 📄 PDF hesabat (reportlab, Azərbaycan şrifti ilə)
izleme.py sayt izləmə: barmaq izi müqayisəsi + iş xətaları jurnalı
muqayise.py iki saytın analizini yan-yana qoyur
mcp_server.py MCP serveri (stdio) — 3 tool Claude Code/Cursor-a verilir
frontend/ interfeys (HTML + JS)
n8n/ 4 workflow JSON
tests/ pytest
docs/specs/ dizayn sənədi
storage/ yığılan səhifələr, arşivlər, PDF-lər
docs/ekran/ 15 ekran görüntüsü (işləyən sistemdən)
Vəziyyət
Son yenilənmə: 2026-07-30 · 195 test keçir · hər üç model qoşuludur (Claude sonnet-5 · Gemini 3.6 flash · gemma3:4b)
| Gün | İş | Status |
|---|---|---|
| 1 | Skelet: FastAPI, Pydantic, SQLAlchemy, Redis, Docker, dekoratorlar | ✅ |
| 2-3 | 9 collector + bot qoruması aşkarlanması | ✅ |
| 4 | Crawler (robots.txt + sitemap) + səhifə saxlama + SSE canlı gedişat | ✅ |
| 5-6 | RAG: chunking, embedding, pgvector, hibrid axtarış, re-ranking, yaddaş | ✅ |
| 7 | LangChain / LCEL zəncirləri + promptlar | ✅ |
| 8 | İnterfeys: nəticə səhifəsi, qrafiklər, söhbət pəncərəsi | ✅ |
| 9 | Təhvil: müasir versiya · klon hazırlığı · arşiv · PDF | ✅ |
| 10 | n8n (4 workflow + Gemma agenti) + izləmə xidməti | ✅ |
| 11 | MCP serveri (3 tool) + sayt müqayisəsi + testlər | ✅ |
| 12 | Sənədləşdirmə + 10 ekran görüntüsü + model ölçməsi | ✅ |
| 13 | Müqayisə səhifəsi (interfeys) + etibarsız məlumatda hökm verilməməsi | ✅ |
| 14 | Açıq/qaranlıq keçid düyməsi + opus ölçməsi + GitHub | ✅ |
| 15 | Nümayiş ssenarisinin yoxlanışı (12 addım) + təhvilə hazırlıq | ✅ |
Etik qeyd
Bu alət öyrənmək, analiz və ilham üçündür. Crawler robots.txt-ə hörmət edir,
sorğu tezliyi məhdudlaşdırılır. Analizdə heç vaxt uydurma rəqəm yazılmır —
dəqiq bilinməyən məlumat "təxmini" işarəsi ilə verilir və ya boş saxlanılır.
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。