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.
Recommended Servers
playwright-mcp
A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots without requiring vision models or screenshots.
Magic Component Platform (MCP)
An AI-powered tool that generates modern UI components from natural language descriptions, integrating with popular IDEs to streamline UI development workflow.
Audiense Insights MCP Server
Enables interaction with Audiense Insights accounts via the Model Context Protocol, facilitating the extraction and analysis of marketing insights and audience data including demographics, behavior, and influencer engagement.
VeyraX MCP
Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.
graphlit-mcp-server
The Model Context Protocol (MCP) Server enables integration between MCP clients and the Graphlit service. Ingest anything from Slack to Gmail to podcast feeds, in addition to web crawling, into a Graphlit project - and then retrieve relevant contents from the MCP client.
Kagi MCP Server
An MCP server that integrates Kagi search capabilities with Claude AI, enabling Claude to perform real-time web searches when answering questions that require up-to-date information.
Neon Database
MCP server for interacting with Neon Management API and databases
E2B
Using MCP to run code via e2b.
Exa Search
A Model Context Protocol (MCP) server lets AI assistants like Claude use the Exa AI Search API for web searches. This setup allows AI models to get real-time web information in a safe and controlled way.
Qdrant Server
This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.