SEO MCP

项目简介

SEO MCP（模型控制协议）是一个免费的SEO工具服务，它利用Ahrefs的数据。该服务提供一个API接口，用于从Ahrefs获取SEO数据，过程中会处理验证码识别、身份验证和数据抓取。为了提高性能并降低API成本，抓取到的结果会被缓存。

本项目仅供学习交流使用。

使用说明

前提条件

• Python 3.10 或更高版本
• CapSolver 账号及 API 密钥

安装

通过 PyPI 安装

pip install seo-mcp
# 或使用 uv 安装
uv pip install seo-mcp

手动安装

1. 克隆代码库：

   git clone https://github.com/cnych/seo-mcp.git
   cd seo-mcp
   

2. 安装依赖：

   pip install -e .
   # 或
   uv pip install -e .
   

3. 设置 CapSolver API 密钥：

   export CAPSOLVER_API_KEY="你的-capsolver-api-密钥"
   

运行服务

在 Cursor IDE 中使用

在 Cursor 设置中，找到 MCP 选项卡，点击“+添加新的全局 MCP 服务器”，然后输入：

{
  "mcpServers": {
    "SEO MCP": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--python", "3.10", "seo-mcp"],
      "env": {
        "CAPSOLVER_API_KEY": "CAP-xxxxxx"
      }
    }
  }
}

API 参考

• get_backlinks_list(domain: str)：获取某个域名的外链数据。
  • 参数：domain (字符串，例如："example.com")
• keyword_generator(keyword: str, country: str = "us", search_engine: str = "Google")：生成关键词建议。
  • 参数：keyword (字符串), country (字符串，默认："us"), search_engine (字符串，默认："Google")
• get_traffic(domain_or_url: str, country: str = "None", mode: str = "subdomains")：估算网站流量。
  • 参数：domain_or_url (字符串), country (字符串，默认："None"), mode (字符串，"subdomains" 表示子域名，"exact" 表示精确匹配)
• keyword_difficulty(keyword: str, country: str = "us")：获取关键词难度得分。
  • 参数：keyword (字符串), country (字符串，默认："us")

主要功能

• 外链分析：获取详细的外链数据（域名评分、锚文本、链接属性），并可筛选教育和政府域名。
• 关键词研究：生成关键词建议，查看难度、搜索量和趋势。
• 流量分析：估算网站流量，查看历史数据、热门页面、国家分布，并追踪关键词排名。
• 性能优化：使用 CapSolver 进行自动验证码识别，并包含响应缓存。
• Ahrefs 数据集成：直接从 Ahrefs 获取 SEO 数据。

目标用户

本工具适用于需要通过编程方式访问 Ahrefs 数据进行分析、自动化或学习研究的开发者、SEO 专业人士和研究人员。

项目链接

• GitHub 仓库：https://github.com/cnych/seo-mcp

应用场景

• 从 Ahrefs 自动化收集 SEO 数据。
• 构建自定义 SEO 数据面板或工具。
• 研究竞争对手的外链概况。
• 为内容创作生成关键词建议。
• 通过编程方式监控网站流量和关键词排名。