Ora.ai
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Ora.ai ist ein Scanner für Agent-Bereitschaft, der bewertet, wie gut KI-Agenten eine Website finden, lesen und nutzen, sie mit echten Agenten testet und Produkte in einer öffentlichen Rangliste führt.
Über Ora.ai
About
Was ist Ora.ai
Ora.ai ist eine Webplattform, die Agent Experience misst, also die kurze Bezeichnung dafür, wie leicht ein KI-Agent eine Website entdeckt, versteht, auf ihr handelt und über sie bezahlt. Du gibst eine Domain, eine MCP-Server-URL oder eine MCP App an, und die Plattform liefert eine Punktzahl von 0 bis 100, eine Note von A bis F und eine Aufschlüsselung, an welcher Stelle die Seite hängt.
Die Idee ist schlicht. Unternehmen haben jahrelang ihre Seiten für Menschen optimiert, mit Suchrankings und Funnels, die auf Klicks ausgelegt waren. Agenten surfen nicht so. Sie schlussfolgern, lesen strukturierte Daten und rufen APIs auf, und wenn sie auf eine Wand stoßen, gehen sie zum nächsten Produkt, das funktioniert. Ora zeigt einem Team, wo diese Wand steht.
Die größte Einschränkung ist der Umfang. Ora liest nur öffentliche URLs. Private oder interne Seiten und alles hinter einem Login lassen sich nicht scannen, die Note spiegelt also wider, was ein Produkt offen zeigt, nicht was es in einer geschlossenen Demo leistet.
Erste Schritte
- Gib deine Domain auf der Startseite von Ora.ai ein oder rufe zuerst eine zwischengespeicherte Note mit einer Anfrage an den Score-Endpunkt ab.
- Starte einen frischen Scan und warte rund 30 Sekunden, bis das Ergebnis der vier Ebenen steht.
- Lies die fehlgeschlagenen Prüfungen im Bericht, jede mit ihrer Ebene markiert, und behebe die, die nach Wirkung oben stehen.
- Sieh dir einen Journey-Lauf an, bei dem ein echter Agent eine Aufgabe auf der Domain versucht und jeden Schritt festhält.
- Binde denselben Scan über den MCP-Server oder den Befehl
npx ax auditin deinen Ablauf ein und scanne erneut, um die Korrektur zu bestätigen.
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von Ora.ai.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- Produkt- und Marketingteams
- Entwickler von MCP-Servern oder APIs
- SEO- und Growth-Spezialisten
- Gründer und Solo-Macher
Aufgaben
- Eine Website auf Agent-Bereitschaft prüfen
- Einen MCP-Server bewerten
- Einem echten Agenten bei einer Aufgabe zusehen
- Sich mit Wettbewerbern vergleichen
- Eine Agent-Prüfung in die CI aufnehmen
Szenarien
- Ein Produktteam kurz vor dem Start
- Ein Entwickler, der eine Integration debuggt
- Ein Marketer, der die Sichtbarkeit über die Zeit verfolgt
Wichtigste Funktionen
Bereitschaftsnote in vier Ebenen
Ora teilt die Agent-Bereitschaft in vier Ebenen: Discovery, Access, Usability und Payments, und normiert sie dann auf eine Skala von 100 Punkten. Jede Ebene entspricht einem echten Schritt eines Agenten, vom Finden des Produkts bis zum Abschluss einer Zahlung. Die Aufschlüsselung zeigt, an welcher Station der Reise die Seite scheitert, statt dich mit einer niedrigen Note und ohne Richtung zurückzulassen.
Journey-Läufe mit echten Agenten
Journey richtet einen echten Agenten mit einer von dir gewählten Absicht auf eine Domain und hält jeden Schritt fest: was er fand, wo er hängen blieb und ob er fertig wurde. Statt einer starren Liste siehst du einem Agenten beim Testen des Produkts zu und verfolgst die Spur als Stream. Näher an einem Test aus erster Hand kommt man dem Verhalten deiner Seite gegenüber einem Agenten kaum.
Kostenlose REST-API und MCP-Server
Jeder Scan, jede Score-Abfrage und jedes Lesen der Rangliste läuft offen über eine REST-API, die keinen Schlüssel verlangt. Dieselbe Fähigkeit gibt es als MCP-Server über Streaming-HTTP, ein Coding-Agent kann also ein Produkt scannen, jede fehlgeschlagene Prüfung lesen und nach einer Korrektur erneut scannen. Schreibvorgänge wie Agent-Feedback laufen nur über MCP und werden vorher geprüft.
ax CLI für Terminal und CI
Der Befehl npx ax audit führt denselben Scan im Terminal aus und zeigt, was zu beheben ist, sortiert nach Wirkung. Er kann einen localhost-Build über deinen eigenen Tunnel prüfen und kennt eine Mindestpunktzahl, die ein Release in der CI blockiert. Für Entwickler wird die Agent-Bereitschaft so ein wiederholbarer Schritt im Build.
Öffentliche Rangliste und Verzeichnis
Ora veröffentlicht eine Agent-Rangliste mit Produkten nach Agent-Bereitschaft, filterbar nach Kategorie, dazu ein durchsuchbares Verzeichnis agentenbereiter Produkte, MCP-Server, Docs und bezahlter Fähigkeiten. Das Verzeichnis indexiert auch Endpunkte mit Bezahlung pro Aufruf, damit Agenten Dienste finden, die sie tatsächlich bezahlen können.
Produktsuche nach Absicht
Mit dem Discover-Endpunkt beschreibst du eine Aufgabe oder eine Kategorie und bekommst Produkte, sortiert nach ihrer Agent-Experience-Note. Die Suche funktioniert in beide Richtungen: Wer ein Produkt hat, sieht, wo es für eine Absicht steht, und ein Agent erhält eine kurze Liste passender Optionen.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Die kostenlose Stufe ist wirklich offen: kein API-Schlüssel, keine Karte und keine Anmeldung für Lesezugriffe, du kannst eine Seite also in Minuten auditieren.
- Die Note in vier Ebenen macht die Sichtbarkeit gegenüber Agenten zu konkreten Prüfungen statt zu einer einzigen undurchsichtigen Zahl.
- Journey-Läufe setzen echte Agenten ein und keine starre Liste, das Feedback zeigt also, wie sich Agenten auf der Seite tatsächlich verhalten.
- Der MCP-Server und die ax CLI bringen dieselben Prüfungen in einen Coding-Agenten oder eine CI-Pipeline, was zur Entwicklungsarbeit passt.
- Eine öffentliche Rangliste und ein Verzeichnis liefern einen klaren Maßstab gegen Wettbewerber derselben Kategorie.
Nachteile
- Scans decken nur öffentliche URLs ab, private, interne oder login-geschützte Seiten lassen sich also nicht bewerten, was einige Produkte ausschließt.
- Ein frischer Scan dauert etwa 30 Sekunden, und tiefe Prüfungen mit echten Agenten laufen danach asynchron weiter, die Ergebnisse sind also nicht sofort da.
- Beitragsfunktionen wie Agent-Feedback laufen nur über MCP, Teams ohne MCP-fähigen Client müssen also erst einen einrichten.
- Die Plattform misst die Bereitschaft, repariert die Seite aber nicht für dich, die eigentliche Arbeit bleibt also bei deinem Team.
Häufige Fragen
Ora.ai bewertet, wie bereit eine Website für KI-Agenten ist. Es scannt eine Domain oder einen MCP-Server und liefert eine Note von 0 bis 100, eine Bewertung per Buchstabe und eine Aufschlüsselung in vier Ebenen: Discovery, Access, Usability und Payments.
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