** Дайте своему ИИ-помощнику проверенную базу разметки блоков вместо того, чтобы позволять ему угадывать HTML Гутенберга.

wp-blockmarkup-mcp - это локальный сервер MCP, который извлекает, проверяет и индексирует каждый блок Gutenberg из ядра WordPress, WooCommerce или любого плагина на основе блоков, с которым вы работаете. Он предоставляет ИИ-инструментам, таким как Claude Code, проверенную базу данных схем блоков, атрибутов и проверенных примеров разметки для запроса — вместо того, чтобы полагаться на данные обучения, которые галлюцинируют структуры блоков, изобретают атрибуты и производят разметку, которая запускает «Попытку восстановления блока» в редакторе.

** Текущие результаты валидации: ** 121 ядро Gutenberg блоков проиндексировано — 100% статических примеров разметки блоков проходят как структурную, так и функцию сохранения валидации.

Почему это существует

Помощники ИИ все чаще используются для создания контента WordPress программно — создание страниц через REST API, миграция контента между платформами, заполнение безголовых интерфейсов. Но каждая модель ИИ имеет одно и то же слепое пятно: разметка блоков происходит из данных обучения, а не из фактического исходного кода блока.

Это означает:

Модели изобретают атрибуты, которые не существуют — fontSize как число, когда он ожидает струнный слизень, как "large"

wp-blockmarkup-mcp

Give your AI assistant a verified block markup database instead of letting it guess Gutenberg HTML.

wp-blockmarkup-mcp is a local MCP server that extracts, validates, and indexes every Gutenberg block from WordPress core, WooCommerce, or any block-based plugin you work with. It gives AI tools like Claude Code a verified database of block schemas, attributes, and validated markup examples to query — instead of relying on training data that hallucinates block structures, invents attributes, and produces markup that triggers “Attempt Block Recovery” in the editor.

Current validation results: 121 core Gutenberg blocks indexed — 100% of static block markup examples pass both structural and save-function validation.

Why This Exists

AI assistants are increasingly used to generate WordPress content programmatically — building pages via the REST API, migrating content between platforms, populating headless frontends. But every AI model shares the same blind spot: block markup comes from training data, not from the actual block source code.

This means:

• Models invent attributes that don’t exist — fontSize as a number when it expects a string slug like "large"
• Class naming patterns are wrong — has-background-color-vivid-red instead of has-vivid-red-background-color
• Block nesting rules are ignored — putting blocks inside containers that don’t support InnerBlocks
• Dynamic blocks get static markup — generating HTML for blocks that only accept comment delimiters with attributes
• Third-party blocks are invisible — WooCommerce blocks, Kadence blocks, ACF blocks are all unknown to training data
• Subtle mismatches break silently — the markup looks right but the editor flags it as invalid, requiring manual recovery

You only discover these problems when content lands in the editor and every block shows a yellow warning bar. In an agentic workflow where the AI generates and pushes content autonomously, bad markup means broken pages.

The Solution

Feed the AI real block data. Instead of hoping the model remembers the right markup format, give it a verified database to query and validate against.

wp-blockmarkup-mcp parses the actual source code of any block-based plugin, extracts every block’s schema, and validates generated markup through a two-tier pipeline — first using the official WordPress block parser for structural correctness, then verifying HTML output patterns against the block’s save() function AST. Your AI assistant queries this database before generating content, and can validate its output before pushing it.

This fits naturally into content generation workflows. When Claude Code (or any MCP-compatible assistant) needs to generate Gutenberg block markup, it: