mcp-server-bwt
一个模型上下文协议服务器,使像 Claude 这样的人工智能助手能够与 Bing 网站管理员工具 API 交互,允许用户通过自然语言管理网站、提交 URL 以进行索引、分析流量以及访问其他网站管理员工具。
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README
mcp-server-bwt
Bing Webmaster Tools 的 MCP 服务器
此 MCP (模型上下文协议) 服务器提供了一个桥梁,连接 支持的 AI 助手(如 Claude 或 Cursor)和 Bing Webmaster Tools API。 它通过 bing-webmaster-tools
将所有 Bing Webmaster Tools 功能公开为 MCP 工具,AI 助手可以使用这些工具与您的 Bing Webmaster Tools 帐户进行交互。
Claude 的使用示例
配置完成后,您可以将 MCP 服务器与 Claude 结合使用,以与您的 Bing Webmaster Tools 帐户进行交互。 以下是一些示例提示:
- "列出我在 Bing Webmaster Tools 中所有已验证的站点"
- "提交我的主页以进行索引"
- "获取我网站的流量统计信息"
- "检查我的网站是否存在任何抓取问题"
- "获取 '我的产品' 的关键词统计信息"
Claude 将使用适当的 MCP 工具来满足您的请求。
要求
- Python >= 3.13
- Nodejs
- Bing Webmaster Tools API 密钥
安装
要安装项目依赖项,请运行以下命令:
make install
MCP 客户端配置示例 (Claude, Cursor, etc.)
对于 Claude 或其他 MCP 客户端,您可以在 设置中配置服务器:
{
"mcpServers": {
"bwtServer": {
"command": "/PATH/TO/mcp-server-bwt/.venv/bin/python",
"args": ["/PATH/TO/mcp-server-bwt/mcp_server_bwt/main.py"],
"env": {
"BING_WEBMASTER_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE"
}
}
}
}
可用工具
该服务器提供以下 Bing Webmaster Tools API 功能(更多信息请参见 API 文档):
站点管理
get_sites
: 列出您的 Bing Webmaster Tools 帐户中所有已验证的站点add_site
: 向您的帐户添加一个新站点verify_site
: 验证站点的所有权remove_site
: 从您的帐户中删除一个站点get_site_roles
: 获取特定站点的角色add_site_roles
: 向站点添加角色remove_site_role
: 从站点中删除角色get_site_moves
: 获取有关站点移动的信息submit_site_move
: 提交站点移动请求
URL 提交
submit_url
: 提交单个 URL 以进行索引submit_url_batch
: 批量提交多个 URL 以进行索引submit_content
: 提交内容以进行索引submit_feed
: 提交 feed 以进行索引get_feeds
: 获取所有已提交的 feedget_feed_details
: 获取有关特定 feed 的详细信息remove_feed
: 从您的帐户中删除一个 feedget_url_submission_quota
: 检查您的 URL 提交配额get_content_submission_quota
: 检查您的内容提交配额fetch_url
: 获取 URL 以进行索引get_fetched_urls
: 获取所有已获取的 URLget_fetched_url_details
: 获取有关特定已获取 URL 的详细信息
流量分析
get_query_stats
: 获取搜索查询的统计信息get_query_traffic_stats
: 获取搜索查询的流量统计信息get_query_page_stats
: 获取搜索查询的页面统计信息get_query_page_detail_stats
: 获取搜索查询的详细页面统计信息get_page_stats
: 获取页面的统计信息get_page_query_stats
: 获取页面的查询统计信息get_rank_and_traffic_stats
: 获取排名和流量统计信息
抓取
get_crawl_stats
: 获取抓取统计信息get_crawl_settings
: 获取抓取设置save_crawl_settings
: 保存抓取设置get_crawl_issues
: 获取抓取问题
关键词分析
get_keyword
: 获取有关关键词的信息get_keyword_stats
: 获取关键词的统计信息get_related_keywords
: 获取相关关键词
链接分析
get_link_counts
: 获取链接计数get_url_links
: 获取 URL 的链接get_deep_link
: 获取深层链接信息get_deep_link_blocks
: 获取深层链接块add_deep_link_block
: 添加一个深层链接块remove_deep_link_block
: 删除一个深层链接块update_deep_link
: 更新一个深层链接get_deep_link_algo_urls
: 获取深层链接算法 URLget_connected_pages
: 获取连接的页面add_connected_page
: 添加一个连接的页面
内容管理
get_url_info
: 获取有关 URL 的信息get_url_traffic_info
: 获取 URL 的流量信息get_children_url_info
: 获取有关子 URL 的信息get_children_url_traffic_info
: 获取子 URL 的流量信息
内容阻止
get_blocked_urls
: 获取被阻止的 URLadd_blocked_url
: 将 URL 添加到阻止列表remove_blocked_url
: 从阻止列表中删除 URLget_active_page_preview_blocks
: 获取活动页面预览块add_page_preview_block
: 添加一个页面预览块remove_page_preview_block
: 删除一个页面预览块
区域设置
get_country_region_settings
: 获取国家/地区设置add_country_region_settings
: 添加国家/地区设置remove_country_region_settings
: 删除国家/地区设置
URL 管理
get_query_parameters
: 获取查询参数add_query_parameter
: 添加一个查询参数remove_query_parameter
: 删除一个查询参数enable_disable_query_parameter
: 启用或禁用一个查询参数
开发
要运行所有测试:
make test
要构建应用程序:
make build
要检查项目代码风格:
make lint
要格式化项目代码:
make format
环境变量
需要以下环境变量:
BING_WEBMASTER_API_KEY
: 您的 Bing Webmaster Tools API 密钥
启动服务器
要启动 MCP 服务器:
make start
MCP 检查器
您可以使用 MCP 检查器来测试服务器:
make mcp_inspector
许可证
MIT
推荐服务器
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
MCP Package Docs Server
促进大型语言模型高效访问和获取 Go、Python 和 NPM 包的结构化文档,通过多语言支持和性能优化来增强软件开发。
Claude Code MCP
一个实现了 Claude Code 作为模型上下文协议(Model Context Protocol, MCP)服务器的方案,它可以通过标准化的 MCP 接口来使用 Claude 的软件工程能力(代码生成、编辑、审查和文件操作)。
@kazuph/mcp-taskmanager
用于任务管理的模型上下文协议服务器。它允许 Claude Desktop(或任何 MCP 客户端)在基于队列的系统中管理和执行任务。
mermaid-mcp-server
一个模型上下文协议 (MCP) 服务器,用于将 Mermaid 图表转换为 PNG 图像。
Jira-Context-MCP
MCP 服务器向 AI 编码助手(如 Cursor)提供 Jira 工单信息。

Linear MCP Server
一个模型上下文协议(Model Context Protocol)服务器,它与 Linear 的问题跟踪系统集成,允许大型语言模型(LLM)通过自然语言交互来创建、更新、搜索和评论 Linear 问题。

Sequential Thinking MCP Server
这个服务器通过将复杂问题分解为顺序步骤来促进结构化的问题解决,支持修订,并通过完整的 MCP 集成来实现多条解决方案路径。
Curri MCP Server
通过管理文本笔记、提供笔记创建工具以及使用结构化提示生成摘要,从而实现与 Curri API 的交互。