SaytLupa

SaytLupa

Enables website analysis, RAG-based conversation with site content, and side-by-side comparison of two sites via MCP tools.

Category
Visit Server

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 option xətası verir) — bu əmri Git Bash-da və ya cmd-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

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.

Official
Featured
TypeScript
Magic Component Platform (MCP)

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.

Official
Featured
Local
TypeScript
Audiense Insights MCP Server

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.

Official
Featured
Local
TypeScript
VeyraX MCP

VeyraX MCP

Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.

Official
Featured
Local
graphlit-mcp-server

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.

Official
Featured
TypeScript
Kagi MCP Server

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.

Official
Featured
Python
Neon Database

Neon Database

MCP server for interacting with Neon Management API and databases

Official
Featured
E2B

E2B

Using MCP to run code via e2b.

Official
Featured
Exa Search

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.

Official
Featured
Qdrant Server

Qdrant Server

This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.

Official
Featured