MCP 服务器

SEO AI Assistant

一个 MCP 服务器，通过集成 Google Ads API，使 AI 助手能够执行 SEO 自动化任务，包括关键词研究、SERP 分析和竞争对手分析。

README

App SEO AI

用于 SEO 自动化和 AI 驱动优化的应用程序，集成了 Google Ads 关键词规划师。

功能

使用 Google Ads API 进行关键词研究
SERP 分析
竞争对手分析
SEO 建议
MCP (模型上下文协议) 集成，用于 AI 助手

前提条件

Node.js (v14 或更高版本)
npm 或 yarn
具有 API 访问权限的 Google Ads 帐户
启用了 Google Ads API 的 Google Cloud Platform 项目

设置

1. 克隆存储库

git clone https://github.com/ccnn2509/app-seo-ai.git
cd app-seo-ai

2. 安装依赖项

npm install

3. 配置环境变量

复制示例环境变量文件：

cp .env.example .env

编辑 .env 文件并填写您的 Google Ads API 凭据：

# 服务器配置
PORT=3000
NODE_ENV=development

# Google Ads API 配置
GOOGLE_ADS_DEVELOPER_TOKEN=your_developer_token
GOOGLE_ADS_CLIENT_ID=your_client_id
GOOGLE_ADS_CLIENT_SECRET=your_client_secret
GOOGLE_ADS_REFRESH_TOKEN=your_refresh_token
GOOGLE_ADS_LOGIN_CUSTOMER_ID=your_customer_id_without_dashes

# SERP API 配置 (可选)
SERP_API_KEY=your_serp_api_key

4. 获取 Google Ads API 刷新令牌

运行以下命令以获取刷新令牌：

npm run get-token

这将打开您的浏览器并引导您完成 OAuth2 身份验证过程。刷新令牌将自动保存到您的 .env 文件中。

5. 启动服务器

用于开发：

npm run dev

用于生产：

npm start

服务器将在您的 .env 文件中指定的端口上启动（默认：3000）。

API 文档

API 文档在服务器运行时可在 /api-docs 访问：

http://localhost:3000/api-docs

MCP 集成

该项目包含 MCP（模型上下文协议）集成，允许 AI 助手使用 API。 MCP 配置位于 mcp.json 文件中。

要将其与 Smithery 一起使用：

转到 Smithery
创建一个新的 MCP 服务器
选择 app-seo-ai 存储库
配置服务器设置
部署服务器

可用的 MCP 工具

research_keywords - 研究与给定主题或种子关键词相关的关键词
analyze_serp - 分析给定查询的 SERP（搜索引擎结果页面）
analyze_competitors - 分析给定关键词或域名的竞争对手
_health - 健康检查端点

使用示例

研究关键词

// 研究关键词的示例请求
fetch('http://localhost:3000/api/keywords/ideas?keyword=seo%20tools&language=en')
  .then(response => response.json())
  .then(data => console.log(data));

分析 SERP

// 分析 SERP 的示例请求
fetch('http://localhost:3000/api/serp/analyze?query=best%20seo%20tools&location=United%20States')
  .then(response => response.json())
  .then(data => console.log(data));

分析竞争对手

// 分析竞争对手的示例请求
fetch('http://localhost:3000/api/competitors/analyze?domain=example.com')
  .then(response => response.json())
  .then(data => console.log(data));