WordPress AI Content System
Automates the entire WordPress content lifecycle: topic research, AI writing, real-time SEO audits, automatic internal linking, and JSON-LD structured data injection.
README
WordPress AI Content System (wp_mcp_content_ai)
Servidor MCP (Model Context Protocol) escrito en Python que automatiza todo el ciclo de vida del contenido en WordPress: investigación de temas, redacción con IA, auditorías SEO en tiempo real, enlazado interno automático e inyección de datos estructurados JSON-LD.
🚀 Instalación y Despliegue Rápido
Tienes dos opciones para ejecutar y configurar este servidor MCP localmente:
Opción A: Ejecución Nativa (Local)
- Clona el repositorio e instala dependencias:
pip install -r requirements.txt - Crea tu archivo de entorno:
cp .env.example .env - Ejecuta el servidor:
python bridge/mcp_server.py
Opción B: Ejecución Aislada con Docker (Opcional)
Si prefieres no instalar Python ni dependencias en tu máquina:
- Construye la imagen de Docker:
docker build -t wp_mcp_content_ai:latest . - Conecta tu cliente MCP apuntando a la ejecución de Docker: Ver configuración de clientes abajo.
🧠 Configuración de las IAs (Proveedores LLM)
El sistema utiliza LiteLLM bajo el capó. Para cambiar de modelo o proveedor, edita las siguientes variables en tu archivo .env:
1. Google Gemini (Recomendado por defecto)
- Variable
MODEL:google/gemini-2.5-proogemini/gemini-flash-latest - Configuración
.env:MODEL="google/gemini-2.5-pro" GEMINI_API_KEY="tu-api-key-de-google-ai-studio"
2. OpenAI (GPT)
- Variable
MODEL:gpt-4oogpt-4o-mini - Configuración
.env:MODEL="gpt-4o" OPENAI_API_KEY="tu-api-key-de-openai"
3. Anthropic (Claude)
- Variable
MODEL:anthropic/claude-3-5-sonnet-20241022 - Configuración
.env:MODEL="anthropic/claude-3-5-sonnet-20241022" ANTHROPIC_API_KEY="tu-api-key-de-anthropic"
4. Ollama (100% Local y Gratis)
- Variable
MODEL:ollama/tu-modelo-descargado(ej.ollama/llama3oollama/gemma2) - Configuración
.env:MODEL="ollama/llama3" OPENAI_API_BASE="http://localhost:11434"
🎨 Generación de Imágenes para Artículos
El sistema incluye soporte de generación de imágenes destacadas para tus publicaciones de WordPress:
- Generación con Fal.ai (Calidad de Producción - Flux/Schnell):
Para generar imágenes realistas e ilustraciones de alta fidelidad, obtén una key en fal.ai y configúrala en tu
.env:FAL_KEY="tu-api-key-de-fal-ai" - Generación Gratuita / Fallback (Pollinations.ai):
Si no configuras
FAL_KEYen tu.env, el sistema no fallará. En su lugar, utilizará Pollinations.ai de forma automática y transparente para retornar una URL de previsualización de imagen completamente gratuita e ilimitada.
🔌 Integración con Clientes MCP
Añade el servidor a tu cliente de IA preferido. Recuerda reemplazar /RUTA/ABSOLUTA/A/ con la ruta completa a la carpeta del proyecto en tu máquina.
A. Ejecución con Python Local
1. Claude Desktop o Cursor (mcpConfig.json)
{
"mcpServers": {
"wp_mcp_content_ai": {
"command": "python",
"args": ["/RUTA/ABSOLUTA/A/wp_mcp_content_ai/bridge/mcp_server.py"]
}
}
}
2. opencode (~/.config/opencode/opencode.jsonc)
{
"mcp": {
"wp_mcp_content_ai": {
"type": "local",
"command": ["python", "/RUTA/ABSOLUTA/A/wp_mcp_content_ai/bridge/mcp_server.py"],
"enabled": true
}
}
}
3. openclaw (openclaw.json)
{
"mcp": {
"servers": {
"wp_mcp_content_ai": {
"command": "python",
"args": ["/RUTA/ABSOLUTA/A/wp_mcp_content_ai/bridge/mcp_server.py"]
}
}
}
}
B. Ejecución con Docker (Opcional)
Si utilizas la imagen construida de Docker, configura tu cliente para levantar el contenedor:
Claude Desktop o Cursor (mcpConfig.json)
{
"mcpServers": {
"wp_mcp_content_ai_docker": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"--env-file",
"/RUTA/ABSOLUTA/A/wp_mcp_content_ai/.env",
"-v",
"/RUTA/ABSOLUTA/A/wp_mcp_content_ai/data:/app/data",
"wp_mcp_content_ai:latest"
]
}
}
}
📚 Índice de Documentación Detallada
Para más información, consulta la documentación del proyecto dentro de la carpeta docs/:
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
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。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。