Onto
Onto · コーディング · ビジネス
Ontoは同じURLのまま、AIエージェントには整形したMarkdownを、人間にはいつものページを返す。どのボットが何を読んだか、各ページがどれだけ読みやすいかも画面で分かる。
Onto について
About
Ontoとは
Ontoは、AIエージェントに正しく読まれたいサイト向けのツールだ。クローラーがページを要求すると、HTML一式ではなく自社コンテンツから組み立てたMarkdownが返る。同じURLをブラウザで開いた人間には、これまでどおりのページが出る。読者側の表示は何も変わらない。
狙っている問題は説明が短く済む一方、放っておくと高くつく。料金ページはHTML、スクリプト、レイアウト用コードで数百KBになる。受け取ったエージェントはどこが本題かを推測し、分からなければ空欄を憶測で埋める。Ontoは2026年9月に公開料金ページ5件を測り、Markdown版が元のHTMLより95%から99.6%軽いことを確認した。
実務を担う部品は2つある。Serve SDKは自社サイトに入り、既知のAIエージェントを見分けて、デプロイ時に生成したMarkdownをそのまま返す。リクエストごとの抽出は走らない。Read APIとMCPサーバーは、自前のエージェントがあらゆるページから整ったテキストを取るための入口だ。ダッシュボードには訪問が残る。どのエージェントが、どのページを、どこから読み、何バイト送らずに済んだかまで記録される。
導入前に押さえる制約は2つ。Serve SDKは@ontosdk/nextとして出ており、Next.jsならコマンド1つで入るが、他のスタックは自前でつなぐ必要がある。Read APIはJavaScriptを実行しないため、ブラウザ側だけで描画するページは中身が薄いまま返る。
はじめかた
- buildonto.devで任意のURLを無料スキャンする。エージェントが受け取るMarkdownと、指摘ごとに内訳の付いたAIOスコアが出る。
- app.buildonto.devで登録する。無料プランは月1,000クレジットで、カードは要らない。
npm install @ontosdk/nextでServe SDKを入れ、Next.jsの設定に加える。Markdownファイルはデプロイのたびに生成される。- 最初のクローラーが来たらダッシュボードを開く。訪問ごとにページ、国、応答サイズが並ぶ。
- 自分でエージェントを作るなら、APIキーを発行して
/v1/readを呼ぶか、api.buildonto.dev/mcpのMCPサーバーにつなぐ。
AIツール情報
Ontoの料金、対応プラットフォーム、性能を簡単に確認できます。
こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- Next.jsでドキュメントサイトやマーケティングサイトを運営する開発者。SDKは1回入れれば済み、同じURLからMarkdownが出るので、同期させる別ドメインを持たなくていい。
- 開発者向けマーケティングチーム。どのエージェントがどのページを読んだか名前で出るので、「AIからの流入」が確認できるリストになる。
- エージェントを作る人。Read APIとMCPサーバーが整えたテキストを返すため、パーサーを書いて保守する手間が消える。
- SEOやGEOのコンサルタント。AIOスコアは顧客に見せられる数字で、その下に減点理由が並ぶ。
タスク
- AIクローラーにMarkdownを返す。既知のボットには整ったテキスト、ブラウザには通常のページ、Googlebotは対象外なので検索順位は動かない。
- どのボットが引用しているか掴む。訪問ごとにエージェント名、URL、削減バイト数を記録し、有料のServeプランでは未知のエージェントも一覧に出る。
- ページの読みやすさを点検する。1回のスキャンでJSON-LDの欠落、alt属性のない画像、robots.txtのブロック、大きすぎるHTMLが分かり、それぞれの減点も表示される。
- エージェントの処理にページを流し込む。バッチは1回で最大50URL、失敗した読み取りは返金される。
シーン
- AIアシスタントが導入方法を答えるドキュメントサイト。Markdownならコードブロックと見出しが残り、回答は実際の手順を引用できる。
- チャットボットが要約する料金ページ。エージェントはレイアウトの格子を削るのではなく、数字を素のテキストとして読む。
- 公開前のAI可視性チェック。主要ページをスキャンし、示された不備を直し、SDK稼働後に数字を比べる。
主な機能
同じURLで返すMarkdown
Serve SDKはUser-Agent、Accept: text/markdownヘッダー、URLの?ontoパラメータを見る。該当すればデプロイ時に作ったMarkdownを自社ドメインから返す。それ以外の訪問者には今までどおりのページが渡る。別サブドメインもllms.txtの保守も要らない。
エージェント訪問の分析
Markdownを返したリクエストはその場で記録される。ダッシュボードは名前の分かるエージェントと未知のものを分け、ページ、国、応答サイズを並べ、送らずに済んだMBを計算する。Serve ProではCSV書き出しと長い履歴が付く。
AIOスコア
100から始まり、具体的な不備ごとに点が引かれる。クローラーを塞ぐrobots.txt、Markdown版のないページ、JSON-LDの欠落、alt属性のない画像、200KBを超えるHTML。失った点はすべて名前付きの検査に対応するので、評点を推し量るのではなく、直す場所が分かる。
Read API
6つのエンドポイントで日常の用途をまかなう。readはMarkdownとメタデータ、read-and-scoreはAIOスコア付き、scoreはどのURLでも無料で採点、batchは最大50URL、mapはサイトマップからURL一覧を取得、extractはJSON-LD、Open Graph、メタタグを返す。読み取りは15秒で打ち切り、転送は最大5回、10MBまで、robots.txtは尊重する。
MCPサーバー
Claude、ChatGPT、Cursorはapi.buildonto.dev/mcpのホスト型コネクタか、npxで動かすローカルサーバー経由でOntoを呼べる。ツールは6つで、read_urlもその1つ。利用量はAPIと同じクレジットから引かれるため、エージェントの作業セッションにも別契約は要らない。
ルートごとの補足
Serve Pro以上では、ルートにメモを付けられる。そのメモはページのMarkdownと一緒に渡る。製品名、方針、単位など、ページ本文だけでは説明しきれないときに効く。
メリットとデメリット
メリット
- Markdownは自社ドメインの同じURLから出るので、エージェントの引用先は今育てているページのままになる。
- SDKはMITライセンスで上限なく無料、試すときの判断コストが小さい。
- 減点は不備の名前と点数の両方を示すため、1回のスキャンで修正リストが出来上がる。
- SDKとRead APIは同じ整形エンジンを使うので、画面で試した内容とエージェントが受け取る内容が一致する。
- クレジットは人数ではなくURL単位で、失敗した読み取りは戻ってくる。
デメリット
- Serve SDKはNext.js向けだ。WordPress、Rails、SvelteKitのサイトは同じMarkdownを返すまでに自前の実装が要る。
- Read APIはJavaScriptを実行しないため、クライアント側で描画するページは見出しだけで中身が薄い。
- 未知のエージェント名、CSV書き出し、30日を超える履歴は月19ドルのServe Proに含まれる。
- SSO、SLA、署名済みDPAはまだない。必要なチームは営業に問い合わせて待つことになる。
よくある質問
変わらない。SDKが拾うのは既知のAIエージェント、text/markdownヘッダー、?ontoパラメータの付いた要求だけだ。通常のブラウザ要求は今のページへそのまま流れる。
関連コンテンツ
Ontoに関連するツール、スキル、記事を探す。
Ontoの代替ツール
Base Code
Base44 (Wix) · コーディング · 生産性向上Base CodeはBase44の共有クラウド開発環境だ。既存のGitHubリポジトリに対する変更をチャットで伝え、プレビューで確認し、プルリクエストとして返せる。
Google EmbeddingGemma 2
Google DeepMind · ライティング · 画像 · コーディングGoogle EmbeddingGemma 2 は 7 億 4000 万パラメータのオープンなモデルで、テキスト、コード、画像、音声、動画フレームを同じ 768 次元空間のベクトルに変え、スマートフォンやノート PC 上で動く。
GitGlow
GitGlow · コーディング · 生産性向上GitGlow は自分のコードと AI エージェントの変更を一つのレビューにまとめるデスクトップ Git クライアントだ。出荷前に、マシンから何が出ていくのかを確かめられる。