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AI代理未说明官方级别未说明来源级核验

Octoboost MCP Server

MCP Server

OctoBoost SEO MCP Server是一款基于Model Context Protocol (MCP)的SEO分析服务,提供网站爬取和结构化SEO审核功能,适用于AI代理和自动化工作流。

工具数

3

提示词数

0

GitHub Stars

0

资源数

0
工作流自动化TypeScriptClaude结构化数据Claude DesktopClaudeCursor

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

作者 / 组织

eugenregehr

提供方

eugenregehr

最后核验

2026/5/17 20:22

快速接入

先看主来源和安装命令,再打开仓库或文档;下面只保留这个条目的关键接入事实。

详细介绍

OctoBoost SEO MCP服务器

![MCP Registry](https://registry.modelcontextprotocol.io/v0.1/servers?search=io.github.eugenregehr/geo-seo-analyzer-octoboost)

将OctoBoost SEO API公开为 模型上下文协议(MCP) 这些工具使代理能够以紧凑、结构化的结果审计网站,而不是获取和解析原始HTML。

在获取免费API密钥 octo-boost.com。新帐户包括免费积分,可以尝试每种工具。

此服务器的功能

octoboost-mcp-server 为MCP客户端提供了三个核心功能:

  • 使用以下工具查找可用的分析器 list_analyzers
  • 使用以下命令抓取域中的相关URL scan_domain
  • 使用以下工具运行全面审核 analyze

它是为在推理循环中需要SEO和AI可见性信号的代理工作流而构建的,而无需在原始页面内容上花费数千个令牌。

这是给谁的

此服务器非常适合:

  • 开发人员构建支持MCP的产品、助手或内部自动化
  • 使用MCP客户端(如Cursor或Claude Desktop)并希望仅通过配置进行SEO工具的团队
  • 需要令牌高效的站点审核、进度更新和结构化输出的AI代理工作流程,他们可以对其进行推理

如果你想要一个通用的SEO学习指南或一个原始的HTML抓取工具,它就没那么有用了。这里的主要价值是自动化工作流的紧凑审计输出。

为什么使用这个而不是原始废料?

在LLM环境中直接运行SEO检查是昂贵的。OctoBoost将繁重的任务转移到API,只返回代理决定下一步行动所需的信号。

  • 代币高效:结构化结果而不是原始HTML
  • LLM友好:分数、标志和诊断,而不是散文解析
  • 信用意识:答案包括已使用的学分和剩余学分
  • 可预测误差: 401 对于无效或过期的密钥, 402 对于已耗尽的学分

快速开始

  1. 从获取API密钥 octo-boost.com.
  2. 将服务器添加到MCP客户端配置中。
  3. 呼叫 list_analyzers 以验证连接。
{
  "mcpServers": {
    "octoboost-seo": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "octoboost-mcp-server"],
      "env": {
        "OCTOBOOST_API_KEY": "your-api-key"
      }
    }
  }
}

常见配置位置:

  • 克劳德桌面版: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
  • 光标:光标MCP设置
  • 龙虾: ~/.openclaw/mcp.json

核心工作流程

大多数代理流遵循以下模式:

1. list_analyzers
   -> learn categories and available checks

2. scan_domain { domain: "acme.com" }
   -> collect relevant URLs for the audit

3. analyze { urls: [...] }
   -> run a full audit with SEO score + GEO/AEO score for each URL

工具概述

list_analyzers

返回可用的分析器键、类别和权重。首先调用此命令,以便代理知道它可以运行什么。

  • 无需输入
  • 当前类别包括 seo, accessibility, ux, performance,以及 geo
  • 返回的权重反映了您的个人设置(请参阅 分析设置 在......下面

scan_domain

抓取域名并返回与SEO相关的网址。

参数类型默认值说明
domainstring--要扫描的域或URL
maxPagesnumber服务器默认值要爬网的最大页面数(服务器端限制在批分析限制内)
excludePatternsstring\[\][]要跳过的URL模式
respectRobotsTxt布尔值true荣誉资质 robots.txt
defaultLanguageOnly布尔值true跳过备用语言重复项

analyze

对一个或多个URL进行全面审核。所有30多个分析器都在每个URL上运行,返回总体SEO得分、每个类别得分和AI搜索可见性的GEO/AEO得分。URL按顺序处理,并在每个URL之后发出进度通知。

参数类型说明
urlsstring\[\]要分析的URL

成本: 每个URL 3个学分。

分析设置

从您的仪表板 octo-boost.com/dashboard,您可以配置每个分析器对总分的贡献程度。为30多个分析仪中的任何一个设置0到5之间的权重。

  • 重量0 --分析器仍在运行,但被排除在总分计算之外
  • 重量1-5 --数值越高,分析器对最终得分的影响就越大
  • 更改将立即应用于使用您的密钥进行的所有未来API调用
  • list_analyzers 始终返回您当前的权重,以便代理可以根据您的设置调整其推理

核心网络生命(CrUX)

全面审计包括Chrome UX报告API中p75百分位数的真实用户性能数据(LCP、CLS、INP、FCP、TTFB),即75%的实际Chrome用户体验过或更好的速度。谷歌将这些作为搜索排名信号。

如果没有返回数据,结果将包括确切的原因(例如流量不足、URL不在谷歌的数据集中)。这在低流量网站上很常见,不会影响整体SEO得分。

GEO/AEO输出

全面审计包括 geoScore 除了技术SEO得分。

此分数适用于AI搜索和代理工作流。它有助于回答一个页面是否易于ChatGPT、Claude、Gemini或Perplexity等系统理解、提取、检索和引用。

关键字段包括:

  • geoScore
  • technicalAccess
  • contentStructure
  • entityClarity
  • authoritySignals
  • citationLikelihood
  • ragReadiness
  • llmAssessment
  • whyThisMattersForAgents

项目状态

下一步计划:

  • \[\]基于LLM的优先级排序和压缩,以实现更紧凑的输出
  • \[\]高级工具,如 get_fix_plan, summarize_top_opportunitiescompare_urls
  • \[\]基于抓取和分析构建的更好的站点级工作流程
  • \[\]专用接口和API文档

目录标签

目录标签

工作流自动化TypeScriptClaude结构化数据SEO分析本地部署网站审核AI代理自动化工作流

支持客户端

Claude DesktopClaudeCursor

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

未说明

鉴权方式(authType,认证方式)

none

工具数量(toolCount,工具数)

3

资源数量(resourceCount,资源数)

0

提示词数量(promptCount,提示词数)

0

权限和风险

未说明none部署方式未说明

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置,并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

仍需确认:installCommand

来源信息

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