DigestSEO AI Visibility

Name: DigestSEO AI Visibility
Author: AKzar1el

ローカル

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DigestSEO AI Visibility について

DigestSEO AI Visibilityは、SEOやGEOに携わる人向けに、複数のAI検索でブランドの引用状況を調べるMCPサーバーです。ブランド、スキャン履歴、キャッシュをローカルに保存し、設定したプロバイダーキーでスキャンします。

主な機能

01AI検索でのブランド引用追跡
02複数のAIエンジンをスキャン
03ブランドと履歴をローカル保存
04キー未設定のエンジンをスキップ

活用シーン

01ChatGPTなどでのブランド掲載確認
02AIエンジン間の引用状況比較
03保存したスキャン履歴の確認

MCP 対応

ローカルのstdio経由で、AI可視性スキャン用ツールをMCPクライアントに提供します。エンジンのスキャンには設定済みのプロバイダーAPIキーを使います。

#geo #aeo #ai-visibility #generative-engine-optimization #seo #cloudflare-workers #chatgpt #claude #perplexity #gemini #google-ai-overviews

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

インストール方法は未掲載です

このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。

リポジトリ

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

DigestSEO — SEO と GEO 向け AI 可視性 MCP

クイックインストール

独自の API キーを使用して、stdio 経由でローカル実行します。ブランド、スキャン履歴、キャッシュされた応答はお使いのマシンに保存されます。スキャンプロンプトは、設定した AI プロバイダーに送信されます（プライバシーポリシーを参照）。少なくとも 1 つのエンジンキー（OPENAI_API_KEY、ANTHROPIC_API_KEY、GEMINI_API_KEY、PERPLEXITY_API_KEY、XAI_API_KEY、SERPAPI_API_KEY）を設定してください。キーのないエンジンは問題なくスキップされます。

ランタイム： Node.js 22.13 以降（CI では Node 22 と 24 をテストします）。

ポータブルなエージェントスキル（任意）： Agent Skills に対応するアシスタントは、npx skills add AKzar1el/mcp-geo --skill mcp-geo を使用して、このリポジトリの GEO ワークフローガイダンスをインストールできます。インストールされるのは手順のみで、MCP サーバーやプロバイダーの認証情報は含まれません。MCP ホストでは、別途 npx -y @digestseo/mcp-geo を設定してください。

Claude Desktop／任意の MCP クライアント（npx）：

{
  "mcpServers": {
    "digestseo": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@digestseo/mcp-geo"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "sk-...",
        "GEMINI_API_KEY": "your_key_here"
      }
    }
  }
}

ChatGPT（リモート MCP）： ChatGPT はローカルの STDIO MCP サーバーに直接接続できません。ChatGPT では、以下のセルフホスト型リモート MCP の設定を使用するか、ローカルまたはプライベートマシンで実行するサーバーの場合はOpenAI Secure MCP Tunnel の設定を使用してください。公開されている geo-mcp.digestseo.com/mcp エンドポイントは、キー不要で新規スキャンをすぐに実行できるサービスではありません。

Perplexity Computer（リモート MCP）： Perplexity Computer は、対象プランでカスタムのリモート MCP コネクターに対応しています。mcp-geo をセルフホストした後、Account settings > Connectors > + Custom connector を開いて Remote を選択し、コネクター名に digestseo を入力して、独自のデプロイ先の https://<worker-host>/mcp URL を指定します。Worker のフローではコネクターの OAuth オプションを使用してください。CONNECT_SECRET を設定した場合は、接続時にブラウザーでの認証手続きを完了してください。公開されている geo-mcp.digestseo.com/mcp エンドポイントを、キー不要ですぐにスキャンできるサービスとして使用しないでください。Perplexity の最新のComputer コネクターガイダンスを参照してください。 Perplexity Portable Computer（ローカル STDIO）： Perplexity Pro／Max のローカルモデルに対応したハードウェアで、Settings > MCP servers > Add server > Local (stdio) を開き、サーバー名を digestseo にします。Portable ではコマンドのパスに絶対パスを指定する必要があります。Windows では C:\Windows\System32\cmd.exe を指定し、引数として /d、/s、/c、npx -y @digestseo/mcp-geo をそれぞれ別の行に入力します。Linux では絶対パスの npx を指定し、-y と @digestseo/mcp-geo を別々の引数として入力します。Test を選択してから、Add を選択します。Node.js 22.13+ が必要です。ツールの検出にプロバイダーキーは必要ありません。エンジンを使用したスキャンでは、プロバイダー料金が発生する場合があります。Portable のローカルツールは、クラウド版 Computer のリモート／OAuth コネクターとは別のものです。ローカル Portable のセットアップガイドとPerplexity の公式手順をご覧ください。

Replit Agent（リモート MCP）： mcp-geo をセルフホストした後、Integrations -> MCP Servers for Replit Agent -> Add MCP server を開き、サーバー名を digestseo にして、ご自身のデプロイ先の https://<worker-host>/mcp URL を入力します。プロンプトが表示されたら OAuth フローを選択します。Replit は OAuth 動的クライアント登録（DCR）に対応しており、セルフホストした Worker は標準の検出エンドポイントと登録エンドポイントを通じてこれを提供します。Test & Save を選択し、ブラウザーでの認証手続きを完了します。CONNECT_SECRET を設定している場合は、そのゲートで入力してください。Replit が対応しているのはローカルの stdio プロセスではなく、リモート HTTPS MCP サーバーです。そのため、設定済みの Worker URL を使用し、公開されている geo-mcp.digestseo.com/mcp エンドポイントを、すぐに使えるプロバイダーキーのサービスとして扱わないでください。Replit の最新の MCP ガイドをご覧ください。

Claude Code：

claude mcp add --transport stdio digestseo -s user --env GEMINI_API_KEY=your_key_here -- npx -y @digestseo/mcp-geo

このリポジトリの所有者が管理する Claude Code マーケットプレイスを通じて、同じローカル MCP 統合をインストールすることもできます。

/plugin marketplace add AKzar1el/mcp-geo
/plugin install digestseo-geo@digestseo-mcp

マーケットプレイスのプラグインは、リポジトリの .mcp.json を使用して npx -y @digestseo/mcp-geo を起動します。ツールの検出にはプロバイダーキーは必要ありません。エンジンを使用したスキャンでは、利用するプロバイダーキーだけを Claude Code プロセスで使用できるようにしてください。プロバイダーキーをサーバー設定に明示的に紐付けたい場合は、上記の claude mcp add コマンドを直接実行する方法が最も簡単です。

Codex CLI：

codex mcp add digestseo -- npx -y @digestseo/mcp-geo

ツールの検出には、キーなしのコマンドで十分です。エンジンを使用したスキャンが必要な場合は、-- の前に --env NAME=VALUE オプションを繰り返し指定し、利用するプロバイダーキーだけを追加してください。

Amp CLI：

amp mcp add digestseo -- npx -y @digestseo/mcp-geo

Amp はこれをローカル STDIO MCP サーバーとして実行します。ツールの検出には、キーなしのコマンドで十分です。エンジンを使用したスキャンを行う前に、利用するプロバイダーキーだけを Amp プロセスで使用できるようにするか、シークレットをコミットせずに Amp のローカル MCP env 設定で構成してください。Amp の最新の MCP ガイドをご覧ください。

OpenCode v2：

opencode mcp add digestseo --global -- npx -y @digestseo/mcp-geo

OpenCode v2 はこれをローカル STDIO サーバーとして実行します。プロジェクトのみに設定する場合は、--global を省略してください。MCP ツールの検出にはキーは必要ありません。エンジンを使用したスキャンでは、生成された OpenCode v2 設定を編集し、mcp.servers.digestseo.environment の下に利用するプロバイダー変数だけを追加します。各変数は "OPENAI_API_KEY": "{env:OPENAI_API_KEY}" のような環境変数参照に対応付けてください。実際のシークレット値は設定ファイルではなく、プロセス環境に保持してください。opencode mcp list で接続を確認してください。最新の OpenCode v2 MCP ガイドをご覧ください。

Mistral Vibe Code： mcp-geo をユーザーレベルの ~/.vibe/config.toml またはプロジェクトレベルの ./.vibe/config.toml に追加します。

[[mcp_servers]]
name = "digestseo"
transport = "stdio"
command = "npx"
args = ["-y", "@digestseo/mcp-geo"]

ツールの検出には、キーなしのエントリだけで十分です。エンジンを使用するスキャンでは、シークレットをコミットせず、Vibe の STDIO 環境設定または Vibe が継承する環境を通じて、使用するプロバイダーキーだけを渡してください。Vibe で /mcp digestseo（または /mcp）を実行し、サーバーとツールを確認してください。Mistral の最新の MCP サーバーガイドと Vibe 設定リファレンスを参照してください。

LibreChat： mcp-geo をローカルの STDIO サーバーとして librechat.yaml に追加します。

mcpServers:
  digestseo:
    type: stdio
    command: npx
    args:
      - -y
      - '@digestseo/mcp-geo'

librechat.yaml を変更した後、LibreChat を再起動してください。MCP ツールの検出には、キーなしのエントリだけで十分です。エンジンを使用するスキャンの前に、シークレットの値を YAML ファイルにコミットするのではなく、使用する予定のプロバイダー API キーだけを LibreChat プロセスに公開してください。LibreChat の最新の MCP 設定ガイドと MCP 機能ガイドを参照してください。

AnythingLLM： Settings -> Agent Configuration -> MCP から mcp-geo を追加するか、次のエントリを AnythingLLM のストレージ plugins ディレクトリにある anythingllm_mcp_servers.json にマージします。

{
  "mcpServers": {
    "digestseo": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@digestseo/mcp-geo"]
    }
  }
}

AnythingLLM は、コマンドで起動するサーバーをローカル STDIO MCP サーバーとして扱い、エージェントがそのツールを必要とするときに起動できます。MCP の検出にはキーなしのエントリだけで十分です。エンジンを使用するスキャンの前に、シークレットをそのままコミットするのではなく、AnythingLLM の MCP 設定またはプロセス環境を通じて、使用する予定のプロバイダー環境変数だけを追加してください。AnythingLLM の最新の MCP 互換性ガイドを参照してください。

Langflow： Settings -> MCP Servers（または MCP サイドバー -> Add MCP Server）を開き、STDIO を選択して、サーバー名に digestseo を設定し、Command に npx を指定して、Arguments に -y と @digestseo/mcp-geo を追加します。MCP ツールの検出にはキーなしのサーバーで十分です。エンジンを使用するスキャンの前に、シークレットをそのままフローに保存するのではなく、Langflow の MCP Environment Variables フィールドに、使用する予定のプロバイダーキーだけを追加してください。次に、保存したサーバーを MCP Tools コンポーネントから選択し、そのツールを Langflow Agent に接続します。Langflow 自体が Docker で実行されている場合、npx サーバーを起動する前に、イメージに Node.js を含める必要があります。Langflow の最新の MCP クライアントガイドを参照してください。

Flowise： ローカル／セルフホストの Flowise インスタンスでは、Agent に Custom MCP ツールを追加し、STDIO を使用して {"command":"npx","args":["-y","@digestseo/mcp-geo"]} を指定します。Available Actions を更新して、12 個の mcp-geo ツールを読み込みます。検出にはプロバイダーキーがなくても十分です。エンジンを使用するスキャンの前に、使用する予定のプロバイダーキーだけを Flowise のプロセス／サービス環境で利用できるようにしてください。Flowise は、npx パッケージが Flowise ホスト上で起動されるため、クラウドサービスではなくローカルで実行する場合にのみ STDIO を使用するよう明示的に推奨しています。Flowise の最新の Tools & MCP ガイドを参照してください。

Kilo Code： Settings -> Agent Behaviour -> MCP Servers を開き、digestseo という名前の Local (stdio) サーバーを追加して、引数に -y と @digestseo/mcp-geo を指定して npx を起動します。macOS／Linux での同等の kilo.jsonc エントリは次のとおりです。

{
  "mcp": {
    "digestseo": {
      "type": "local",
      "command": ["npx", "-y", "@digestseo/mcp-geo"],
      "enabled": true
    }
  }
}

Windows では、Kilo の最新のガイダンスに "command": ["cmd", "/c", "npx", "-y", "@digestseo/mcp-geo"] を使用すると記載されています。検出にはプロバイダーキーがなくても十分です。エンジンを使用するスキャンの前に、Kilo の MCP 環境設定またはローカルのプロセス環境を通じて、使用する予定のプロバイダーキーだけを追加し、プロジェクトレベルの kilo.jsonc にシークレットをそのまま記載しないでください。Kilo Code の最新の MCP 設定ガイドと CLI MCP ガイドを参照してください。 Google Antigravity： Antigravity 2.0、Antigravity CLI、Antigravity IDE では、カスタムのローカル STDIO MCP サーバーを起動できます。IDE ではエージェントパネルを開き、MCP Servers -> Manage MCP Servers -> View raw config に進みます。CLI では /mcp を実行すると、対話型の MCP マネージャーが開きます。グローバル設定ファイル ~/.gemini/config/mcp_config.json またはワークスペースの .agents/mcp_config.json に digestseo を追加します。

{
  "mcpServers": {
    "digestseo": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@digestseo/mcp-geo"]
    }
  }
}

キーなしの設定で、MCP ツールを検出できます。エンジンを使ったスキャンの前に、ローカルサーバーの環境変数として、使用するプロバイダーキーだけを公開してください。ワークスペースの .agents/mcp_config.json を使う場合は、共有またはコミットするファイルに生のシークレットを含めないでください。Google の最新の Antigravity MCP ガイドを参照してください。

Cherry Studio： Settings -> MCP -> MCP Servers -> Add を開き、STDIO を選択して、サーバー名を digestseo、Command を npx に設定し、Arguments に -y と @digestseo/mcp-geo を追加します。キーなしのサーバーで、MCP ツールを検出できます。エンジンを使ったスキャンの前に、プロンプトやスクリーンショットにシークレットを記載するのではなく、Cherry Studio の MCP 環境変数フィールドに、使用するプロバイダーキーだけを追加してください。サーバーを有効にして Tools を確認し、Work -> Agent -> Edit -> MCP で対象のエージェントに割り当てます。Cherry Studio の最新の公式 MCP 設定ガイドおよび MCP ワークフローガイドを参照してください。

Raycast AI： Install MCP Server（または Manage MCP Servers -> Install New Server）を開き、Standard Input/Output を選択して、Command を npx、Arguments を -y と @digestseo/mcp-geo に設定します。キーなしのインストールで、ツールを検出できます。エンジンを使ったスキャンの前に、共有プロジェクトファイルにキーを直接記述するのではなく、Raycast の MCP Environment フィールドに使用するプロバイダーキーだけを追加してください。Raycast の起動後に npx を PATH に追加した場合は、Raycast を再起動してください。Raycast の最新の MCP マニュアルを参照してください。

Msty Studio： Toolbox -> Add New Tool を開き、STDIO / JSON を選択して、次のように設定します。

{
  "command": "npx",
  "args": ["-y", "@digestseo/mcp-geo"]
}

キーなしのツールで、MCP を検出できます。エンジンを使ったスキャンでは、共有ファイルに生のシークレットを保存するのではなく、Msty Studio の Environments に使用するプロバイダーキーだけを定義し、ツールに割り当ててください。Msty Studio Desktop ではツールをローカルで実行できます。Studio Web でローカル MCP ツールを使うには、ドキュメントに記載されている Desktop/Sidecar 接続が必要です。Msty Studio の最新の Toolbox MCP ガイドおよび環境ガイドを参照してください。

Jan Desktop / Jan Agent： Jan Desktop で Settings -> MCP Servers -> + Add MCP Server を開き、STDIO を選択して、Command を npx に設定し、Args に -y と @digestseo/mcp-geo を追加します。キーなしのサーバーでツールを検出できます。Jan の MCP Env フィールドには、使用するプロバイダーキーだけを追加してください。Jan Agent は同じ MCP 設定を読み込みます。または、ターミナルで jan cli mcp add digestseo --command npx --arg -y --arg @digestseo/mcp-geo を実行して追加し、有効にすることもできます。独自の Worker で Path B を実行する場合、Jan は https://<worker-host>/mcp にある HTTP MCP サーバーもサポートしており、メタデータの検出、動的クライアント登録、認可コード + PKCE によって、公開されている OAuth を処理します。公開されている DigestSEO エンドポイントを、プロバイダーキーをすぐに利用できるサービスとして案内しないでください。Jan の最新の MCP サーバーガイドおよび Agent MCP ガイドを参照してください。 Zed： Settings -> AI -> MCP Servers を開き、Add Server -> Add Local Server を選択して、digestseo をコマンド npx、引数 -y、@digestseo/mcp-geo で設定します。キー不要のローカルサーバーでツールを検出できます。エンジンを使用するスキャンでは、シークレットを共有プロジェクト設定にコミットするのではなく、Zed のローカル MCP env マップに、使用するプロバイダーキーのみを追加してください。自分の Worker で Path B を実行する場合は、Add Remote Server を選択し、https://<worker-host>/mcp を指定します。Authorization ヘッダーが設定されていない場合、Zed は標準の MCP OAuth フローを使用します。公開されている DigestSEO エンドポイントを、プロバイダーキーサービスとしてすぐに使えるものと見なさないでください。Zed の最新の MCP ガイドをご覧ください。

TraeCode： Settings -> MCP -> Add -> Manually add を開き、このローカル STDIO 設定を貼り付けるか、同じ mcpServers オブジェクトを信頼できるプロジェクトの .trae/mcp.json として保存します。

{
  "mcpServers": {
    "digestseo": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@digestseo/mcp-geo"]
    }
  }
}

TraeCode はローカル MCP サーバーに NPX／UVX を推奨しており、エンジンを使用するスキャンでプロバイダーキーが必要な場合は env の値をサポートしています。キー不要の設定でツールを検出できます。生のプロバイダーシークレットをプロジェクトレベルの .trae/mcp.json に含めないでください。TraeCode CLI でもこのプロジェクトレベルの MCP ファイルを読み込めます。または、traecli config edit を使って同等の stdio エントリーを追加し、/mcp で確認できます。TraeCode の最新の IDE MCP 設定ガイドとCLI MCP ガイドをご覧ください。

Qwen Code： このリポジトリには、Qwen Code が GitHub から直接読み込めるポータブルな Agent Plugins v1 メタデータがすでに含まれています。

qwen extensions install AKzar1el/mcp-geo

または、ユーザースコープの STDIO エントリーとしてローカル MCP サーバーのみを追加します。

qwen mcp add --scope user digestseo npx -y @digestseo/mcp-geo
qwen mcp list

Qwen Code は Agent Plugins v1 をネイティブでサポートしており、リポジトリのルートにある plugin.json と mcp.json も含まれるため、拡張機能の方法では別のラッパーを使わずに同じ npx -y @digestseo/mcp-geo サーバーを利用できます。MCP の直接設定は ~/.qwen/settings.json に保存されます。プロジェクトスコープのサーバーは、代わりに .qwen/settings.json の mcpServers の下に保存できます。キー不要の設定でツールを検出できます。エンジンを使用するスキャンの前に、使用するプロバイダー変数のみを Qwen プロセスに公開するか、生のキーをプロジェクト設定にコミットするのではなく、MCP env マップから既存の環境変数を参照してください。Qwen Code を起動し、/mcp を実行してサーバーとツールを確認します。Qwen Code の最新の拡張機能ガイドとMCP サーバーガイドをご覧ください。

Augment Code／Auggie： VS Code または JetBrains の Augment 拡張機能で、Settings -> MCP servers を開き、Import from JSON を選択して次の内容を入力します。

{
  "mcpServers": {
    "digestseo": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@digestseo/mcp-geo"]
    }
  }
}

Auggie CLI の場合、同等のユーザーレベルのインストール方法は次のとおりです。

auggie mcp add digestseo -- npx -y @digestseo/mcp-geo
auggie mcp list

Auggie は MCP サーバーを ~/.augment/settings.json に保存します。Auggie のセッションで /mcp を実行すると確認できます。キー不要の設定でツールを検出できます。エンジンを使用するスキャンの前に、生のシークレットをコミットするのではなく、Augment の MCP 環境フィールドまたは Auggie の --env NAME=VALUE オプションを使って、使用するプロバイダーキーのみを追加してください。12 個のローカルツールがエージェントのコンテキストを使いすぎる場合、Augment のオプション機能である MCP Tool Search を使うと、必要に応じてツールスキーマを読み込めます。Augment の最新の MCP 設定ガイドとAuggie のインテグレーション／MCP ガイドをご覧ください。

GitHub Copilot CLI：

copilot mcp add digestseo -- npx -y @digestseo/mcp-geo

基本のインストールでは、プロバイダーキーが設定されていない状態から始まるため、ツールを検出できます。スキャンの実行前に、Copilot CLI の --env NAME=VALUE オプションを使って、使用するエンジンキーのみを追加してください。

GitHub Copilot cloud agent／code review： リポジトリ管理者は、Settings -> Copilot -> MCP servers から mcp-geo を追加することもできます。Copilot cloud agent と code review は、OAuth を使用するリモート MCP サーバーを現在サポートしていないため、ホスト型 OAuth エンドポイントではなく、ローカルの npm パッケージを使用してください。リポジトリの MCP ツールは自律的に実行できるため、まずは読み取り専用の保守的なプロファイルから始めます。

{
  "mcpServers": {
    "digestseo": {
      "type": "local",
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@digestseo/mcp-geo"],
      "tools": [
        "check_visibility",
        "get_visibility_history",
        "compare_competitors",
        "get_citations",
        "list_brands",
        "list_prompts"
      ]
    }
  }
}

Copilot のコードレビューで使用できるのは、MCP メタデータで読み取り専用とマークされたツールのみです。上記のツールには、すでに readOnlyHint: true が設定されています。このプロファイルは、タスクで実行中に作成された mcp-geo のローカルデータベースにアクセスできる場合に便利です。可視性データを作成または更新するタスクでは、許可する変更系ツール（たとえば track_brand と refresh_brand）だけを明示的に追加してください。また、refresh_brand は課金対象のプロバイダー呼び出しを行う可能性があることに注意してください。

プロバイダーの認証情報は、リポジトリの JSON ではなく、Copilot の Agents のシークレット／変数に保存してください。GitHub で公開されるのは、COPILOT_MCP_ を接頭辞とする名前のみです。選択したシークレットを env で mcp-geo に割り当てます。たとえば、"OPENAI_API_KEY": "$COPILOT_MCP_OPENAI_API_KEY" のように指定します。GitHub の最新のリポジトリ MCP 設定ガイドを参照してください。

**ポータブル Agent Plugin（GitHub Copilot／VS Code／Kiro およびその他の Agent Plugins 1.0 クライアント）：**このリポジトリには、標準のルート plugin.json と mcp.json のペアが含まれるようになりました。GitHub Copilot CLI から、GitHub 上のプラグインを直接インストールできます。

copilot plugin install AKzar1el/mcp-geo

VS Code では、Chat: Install Plugin from Source を実行し、https://github.com/AKzar1el/mcp-geo を入力します。Kiro では、Powers -> Add Custom Power -> Import power from GitHub を選択し、同じリポジトリ URL を指定します。このポータブルプラグインは npx -y @digestseo/mcp-geo を起動します。検出にはプロバイダーキーは不要です。エンジンを使用するスキャンでは、ホストクライアントで意図的に利用可能にしたプロバイダーキーのみが引き継がれます。上記の既存のネイティブインストール方法も引き続き利用できます。

Qoder CLI：

qoder mcp add digestseo -- npx -y @digestseo/mcp-geo
qoder mcp list

Qoder は、これをローカルの STDIO MCP サーバーとして起動します。ツールの検出にはキー不要のコマンドで十分です。エンジンを使用するスキャンを行う前に、Qoder プロセスで使用可能にするプロバイダーキーのみを設定してください。Qoder がすでに起動している場合は、/mcp reload を使用してサーバーとツールを再検出します。Qoder の最新の MCP サーバーガイドと MCP リファレンスを参照してください。

**Docker Agent：**Docker Agent は、エージェント YAML からローカルの STDIO MCP サーバーを直接起動できます。mcp-geo を使用するエージェントに、次のツールセットを追加してください。

toolsets:
  - type: mcp
    command: npx
    args: ["-y", "@digestseo/mcp-geo"]

ツールの検出にはキー不要の設定で十分です。エンジンを使用するスキャンでは、シークレット値をコミットするのではなく、ツールセットの env: マップに必要なプロバイダーキーのみを追加してください（Docker Agent は ${env.NAME} の展開をサポートしています）。Docker の最新のローカル MCP ツールのドキュメントを参照してください。

**goose：**mcp-geo をローカルの STDIO 拡張機能として、~/.config/goose/config.yaml（macOS/Linux）または %APPDATA%\Block\goose\config\config.yaml（Windows）に追加します。

extensions:
  digestseo-geo:
    type: stdio
    name: digestseo-geo
    enabled: true
    cmd: npx
    args: ["-y", "@digestseo/mcp-geo"]
    timeout: 300

ツールの検出にはキー不要の拡張機能設定で十分です。エンジンを使用するスキャンの前に、YAML ファイルに API キーをそのまま記述するのではなく、goose の拡張機能設定／シークレットストレージを使って、この拡張機能に必要なプロバイダー環境変数のみを設定してください。同じサーバーは、goose configure -> Add Extension -> Command-Line Extension を使って対話形式で追加することもできます。goose の最新の拡張機能のセットアップと設定リファレンスを参照してください。

**GitLab Duo CLI：**現在の GitLab Duo CLI リリースでは、Claude 互換のプラグインマーケットプレイスを直接利用できます。このリポジトリを登録し、既存の digestseo-geo プラグインをインストールします。

glab duo plugin marketplace add https://github.com/AKzar1el/mcp-geo.git
glab duo plugin install digestseo-geo@digestseo-mcp

インストールされたプラグインは、.mcp.json から同じローカルの npx -y @digestseo/mcp-geo MCP サーバーを読み込みます。検出にはプロバイダーキーは不要です。エンジンを使用するスキャンの前に、GitLab Duo CLI プロセスで使用可能にするプロバイダーキーのみを設定してください。

Factory Droid：

droid mcp add digestseo "npx -y @digestseo/mcp-geo"
droid mcp list

Droid では、これをローカルの STDIO MCP サーバーとして実行します。キーなしのインストールでツールを検出できます。エンジンを使ったスキャンを実行する前に、Droid のユーザーレベルの MCP 設定に、使用するプロバイダーのキーのみを追加してください。プロバイダーのシークレットは、プロジェクトレベルの .factory/mcp.json ファイルに含めないでください。

Amazon Q Developer（IDE）： Q Developer のチャットパネルを開き、Tools ? + を選択して、STDIO を選びます。サーバー名を digestseo に設定し、Command に npx を入力して、Arguments に -y と @digestseo/mcp-geo を追加します。スキャンを実行する前に、使用するプロバイダーの環境変数のみを追加してください。キーがなくても MCP ツールを検出できます。

Amazon Q Developer CLI： Q のネイティブ MCP マネージャーを使用して、同じローカル STDIO サーバーを追加します。

q mcp add --name digestseo --command npx --args '["-y", "@digestseo/mcp-geo"]'
q mcp list

キーなしのサーバーで MCP ツールを検出できます。エンジンを使ったスキャンを実行する前に、シークレットをリポジトリにコミットするのではなく、使用するプロバイダーの変数のみを Q CLI の MCP 設定に追加してください。Amazon Q Developer CLI は、ローカルプロセスベースの MCP サーバーに対応しており、q mcp で管理できます。Q セッション内で /tools を使用すると、読み込まれたツールを確認できます。AWS の最新の Amazon Q Developer MCP ガイドと CLI MCP 設定リファレンスを参照してください。

JetBrains AI Assistant（IDE）： Settings > Tools > AI Assistant > Model Context Protocol (MCP) > Add を開き、STDIO を選択して、次の設定を使用します。

{
  "mcpServers": {
    "digestseo": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@digestseo/mcp-geo"]
    }
  }
}

JetBrains AI Assistant は、ローカルの STDIO および NPX MCP サーバーに対応しています。キーなしの設定でツールを検出できます。エンジンを使ったスキャンの前に、使用するプロバイダーのキーのみを IDE プロセスから利用できるようにするか、設定済みの Claude MCP サーバーをインポートしてください。

JetBrains Junie（CLI / IDE）： Junie CLI で /mcp を実行して、MCP Installation Assistant を開きます。Official MCP Registry で mcp-geo を検索するか、1 つのプロジェクトでは .junie/mcp/mcp.json に、ユーザー用では ~/.junie/mcp/mcp.json に、ローカルサーバーを手動で追加できます。

{
  "mcpServers": {
    "digestseo": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@digestseo/mcp-geo"]
    }
  }
}

Junie CLI と Junie IDE プラグインは、同じ MCP 設定を使用します。キーなしのサーバーでツールを検出できます。エンジンを使ったスキャンの前に、使用するプロバイダーのキーのみを Junie プロセスから利用できるようにし、共有またはコミットするプロジェクトの .junie/mcp/mcp.json に生のシークレットを含めないでください。/mcp を使用して、アクティブなサーバーとツールを確認してください。JetBrains の最新の Junie CLI MCP ガイドと Junie IDE MCP 設定を参照してください。

JetBrains Air： このリポジトリには、npx -y @digestseo/mcp-geo を起動する標準のルート .mcp.json がすでに含まれています。Air で Settings > AI > MCP Servers を開き、MCP support と Launch workspace MCP servers を有効にしてから、Workspace スコープを選択すると、Air はチェックイン済みのファイルを再利用します。リポジトリの設定にはプロバイダーのシークレットが含まれておらず、キーなしでツールを検出できます。エンジンを使ったスキャンには、ローカルサーバープロセスの環境内に選択したプロバイダーのキーが必要です。コミットする .mcp.json にはキーを含めないでください。JetBrains Air MCP サーバーガイドを参照してください。

Visual Studio 2022 17.14+ / Visual Studio 2026： Visual Studio では、独自の servers 形式の MCP 設定を使用します。ユーザー全体に適用する場合は %USERPROFILE%\.mcp.json を、1 つのソリューションに適用する場合は <SOLUTIONDIR>\.mcp.json を作成します。

{
  "servers": {
    "digestseo": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@digestseo/mcp-geo"]
    }
  }
}

Agent モードで GitHub Copilot Chat を開き、Tools メニューから digestseo を利用できることを確認します。プロバイダーキーがなくてもツールを検出できます。エンジンを使ったスキャンの前に、シークレットをソリューションファイルにコミットするのではなく、使用するプロバイダーのキーのみを Visual Studio プロセスから利用できるようにしてください。Microsoft の最新の Visual Studio MCP セットアップを参照してください。

Cursor：

Devin（クラウド／CLI／デスクトッププラグイン）： このリポジトリの既存の MCP プラグインを直接インストールします。

devin plugins install AKzar1el/mcp-geo

または、Devin で Customize > Plugins > Add plugin > From repository を開き、管理できるスコープで AKzar1el/mcp-geo を入力します。Devin は、このリポジトリの Claude 互換の .claude-plugin/plugin.json と .mcp.json を認識し、npx -y @digestseo/mcp-geo を起動します（2 つ目のサーバーやパッケージは不要です）。Customize > MCPs で digestseo-geo を確認し、新しい Devin セッションでツールを調べます。STDIO サーバーはセッション内でテストするもので、リモートの Test tools コントロールではテストしません。CLI ユーザーは、まず devin plugins list で確認できます。

プロバイダーキーがなくてもツールを検出できます。エンジンを使用するスキャンには、選択したプロバイダーのキーのみが必要です。キーは Devin がサポートするシークレット／環境設定を通じて指定し、プラグインにコミットしないでください。このプラグインは Devin のセッション環境でローカル STDIO を使用します。公開 DigestSEO Worker への接続がすぐに使える状態で提供されるわけではありません。Devin のプラグイン手順とカスタム MCP のガイダンスを参照してください。

OpenHands CLI（ローカル STDIO）： OpenHands は、ラッパーを使わずに既存の npm パッケージをローカル MCP サーバーとして実行できます。

openhands mcp add digestseo --transport stdio npx -- -y @digestseo/mcp-geo
openhands mcp list

新しい openhands の会話を開始し、/mcp を入力して digestseo ツールを確認します。Windows では、npx を直接実行できない場合、npx.cmd を使用してください。現在の OpenHands CLI はサーバー設定を ~/.openhands/mcp.json に保存します（JSON 形式です。1.0 より前の TOML 設定は移行が必要です）。ツールの検出にプロバイダーキーは必要ありません。エンジンを使用するスキャンでは、必要なプロバイダーキーのみを OpenHands の --env オプションまたはプライベート環境を使って設定し、コミット済みのファイルには保存しないでください。プロバイダーの利用には費用がかかる場合があります。このローカルプロセスは、ホストされた DigestSEO OAuth Worker ではありません。OpenHands の MCP 手順を参照してください。

Kimi Code CLI（ローカル STDIO）： 既存の npm サーバーを、ユーザー全体に適用する ~/.kimi-code/mcp.json または信頼できるプロジェクト内の .kimi-code/mcp.json に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "digestseo": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@digestseo/mcp-geo"]
    }
  }
}

新しい Kimi Code CLI セッションを開始し、/mcp を使って digestseo ツールを確認します。/mcp-config でサーバーエントリーを管理できます。Node.js 22.13+ が必要です。ツールの検出にプロバイダーキーは必要ありません。エンジンを使用するスキャンの前に、使用する予定のオプションのプロバイダー認証情報のみを、プライベート環境または Kimi のローカル env 設定を通じて指定してください。コミット済みのプロジェクトファイルには保存しないでください。プロバイダーの利用には料金が発生する場合があります。プロジェクトレベルの MCP 設定からローカルコマンドを起動できる場合、Kimi Code は信頼を確認するためのプロンプトを表示するため、有効にする前に内容を確認してください。これはローカル STDIO であり、ホストされた DigestSEO OAuth Worker への接続がすぐに使える状態で提供されるわけではありません。Kimi Code の MCP ガイドを参照してください。

Windsurf： Manage MCPs → View raw config を開き、ローカルの STDIO パッケージを追加します。

{
  "mcpServers": {
    "digestseo": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@digestseo/mcp-geo"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "sk-..."
      }
    }
  }
}

使用するプロバイダーキーのみを指定してください。キーがなくても MCP ツールを検出できます。

Roo Code： MCP Servers > Edit Global MCP を開くか、プロジェクト単位でインストールする場合は .roo/mcp.json を作成して、次を追加します。

{
  "mcpServers": {
    "digestseo": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@digestseo/mcp-geo"]
    }
  }
}

Roo Code はローカルの STDIO MCP サーバーをサポートしています。キーなしの設定でツールを検出できます。スキャンの前に、使用するプロバイダーキーのみを追加してください。Windows で Roo が npx を直接起動できない場合は、Roo のドキュメントに記載された Windows 向けの代替方法に従い、"command": "cmd" と "args": ["/c", "npx", "-y", "@digestseo/mcp-geo"] を使用してください。 VS Code: VS Code にローカル stdio サーバーをインストール。基本インストールではプロバイダーキーが設定されていないため、ツールの検出が可能です。スキャンを実行する前に、使用する API キーだけを VS Code の MCP ユーザー設定に追加してください。

LM Studio: ローカル stdio サーバーを LM Studio に追加。基本インストールではプロバイダーキーが設定されていないため、ツールの検出が可能です。スキャンを実行する前に、使用する API キーだけを LM Studio の mcp.json に追加してください。

Kiro: を使えばワンクリックでローカルインストールできます。または、ユーザー MCP 設定（~/.kiro/settings/mcp.json）／ワークスペース設定（.kiro/settings/mcp.json）を開き、ローカル stdio パッケージを手動で追加してください。

{
  "mcpServers": {
    "digestseo": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@digestseo/mcp-geo"]
    }
  }
}

Kiro は、現在利用できるすべての環境でローカル STDIO MCP サーバーをサポートしています。キーなしの設定で検出できます。エンジンを使ったスキャンの前に、使用するプロバイダー環境変数だけを追加してください。リモートで使用する場合は、以下の Worker をセルフホストし、デプロイした独自の /mcp URL を設定してください。公開されている geo-mcp.digestseo.com/mcp エンドポイントは、キーなしですぐに新規スキャンを実行できるサービスではありません。

Claude Desktop 拡張機能（ワンクリック）： 最新リリースから .mcpb バンドルをダウンロードしてダブルクリックすると、Claude Desktop から API キーの入力を求められます。

初回実行： クライアントに 「acme.com をブランド acme として追跡し、更新して」 と依頼します。track_brand は生成されたプロンプトを使ってブランドを作成し、refresh_brand は最初のスキャンを実行し、check_visibility はスコアを表示します。

このサーバーをインストールする AI エージェントは、llms-install.md に従ってください。cron による自動更新が可能なリモートサーバーを使いたい場合は、以下の手順で Cloudflare Workers にセルフホストしてください。

mcp-geo は、ChatGPT、Claude、Perplexity、Gemini、Grok、Google AI Overviews、Google AI Mode にブランドがどのくらいの頻度で引用されるかを測定する、オープンソースの AI 可視性トラッカーです。Google Search Console に相当する GEO（生成エンジン最適化）および AEO（回答エンジン最適化）のツールで、MCP サーバーとして構築されています。設定済みのリモート MCP アプリを介した ChatGPT、Claude.ai、Claude Desktop、Claude Code、GitHub Copilot CLI、Cursor、Codex CLI、または MCP 対応クライアントから、AI 可視性データを直接クエリできます。

正式な製品ページ：DigestSEO mcp-geo — AI Visibility MCP Server

エンジニアリング事例：DigestSEO MCP Suite — AI visibility, Search Console, web validation, and trend intelligence

スタックを自分で実行せずに、クライアントにすぐ提出できるベースラインが必要ですか？ mcp-geo AI Visibility Audit は、1ブランド、競合最大3社、購買意図のあるプロンプト20件、設定済みプロバイダーから利用可能な結果が返された場合に最大5つの対応AIサーフェスでのチェック、引用のエビデンス、優先順位付きのアクションメモを含み、料金は一回限りの99 EURです。オープンソースパッケージは引き続き無料です。

まずは実例をご覧ください： サンプルレポートを開くと、監査を申し込む前に、mcp-geoで生成された出力のスタイルとエビデンスの詳しさを確認できます。

申し込みますか？ ブランド／ドメインと競合最大3社を記入して、メールの下書きを開く。サブスクリプションや営業電話は不要です。

お支払いの手順： 適合性と範囲を確認した後、通常の請求書と支払い手順をご案内します。

方法論： 同じ購買意図のあるプロンプト20件を特定時点の診断として実行し、エンジンごとに報告します。利用可能な場合は引用／ソースのエビデンスも含めます。この監査は観測時点のスナップショットであり、独自のランキングを約束するものでも、予測を保証するものでもありません。

購入前にプロトコルを確認しますか？ 範囲、エンジンの対応状況、解釈上の制限、監査で主張しない内容を含むAI Visibility Auditの方法論を読む。

セットアップ不要の方法をご希望ですか？ digestseo.comでホスト版をお試しください。Cloudflareのインフラをこちらで管理するため、APIキーの管理は不要です。複数ブランド対応、定期更新、ウェブUIを利用できます。現在ウェイトリストを受付中です。ウェイトリストに登録 →

生成される内容

MCP経由で接続し、Claudeに 「[自分のブランド]のAI可視性分析を実行して」 と頼むと、90秒以内に、エンジンごとの実データに基づくストラテジスト品質のメモが生成されます：

コンテンツの不足箇所、エンジン別の推奨事項、統合分析を含む完全版レポートを見る →

同じエビデンス重視の構成を自分のデータで再現したい場合は、再利用可能なAI Visibility Auditレポート用プロンプトをご利用ください。

上記のレポートは、digestseo-mcp MCP サーバーを通じてClaudeが生成しました。5つのホスト型ツール（visibility.check、visibility.compare、visibility.citations（Perplexity + Claude）、visibility.content_gaps）を連鎖させ、引用抜粋付きの4エンジン分析と、3つの推奨事項をまとめた戦略メモを作成しています。

これは何ができますか？

どの AI ツールがブランドを引用し、どのツールが引用していないかを確認できます — 購買意欲の高いクエリについて、どのエンジンがブランドを引用しているかをエンジンごとに把握できます。
AI における可視性を毎週自動で追跡できます — 組み込みの Cron Trigger が、ブランドごとに設定した頻度でスキャンを再実行します。
AI における自社の可視性を競合と比較できます — シェア・オブ・ボイスの割合、自社が優勢なプロンプト、競合が優勢なプロンプトを確認できます。
コンテンツの不足を見つけられます — Claude-Haiku が、実際に負けたプロンプトに基づいて提案を作成します。
Claude.ai の会話内で使用できます — デプロイした Worker の URL をカスタム MCP コネクターとして追加し、自然言語で質問できます。
独自の Cloudflare アカウントでセルフホストできます — API キーもデータもコストの上限も、すべて自分で管理できます。無料の Workers と D1 のプランで、毎日更新する単一ブランドを運用できます。

実際の出力例については、上記のサンプルレポートをご覧ください。

利用可能なツール

6 つの分析機能はどちらのトランスポートでも共通ですが、公開される MCP 名はトランスポートごとに異なります。ホスト型／Worker 接続では visibility.* 名前空間を使用し、ローカルの stdio パッケージではフラットな名前を使用します。

ホスト型／Worker	ローカル stdio	機能	指定する内容
`visibility.check`	`check_visibility`	追跡対象ブランドについて、設定済みのすべてのエンジンを対象とした最新の AI 可視性スナップショットを取得します。エンジン別スコア、優勢なプロンプト、劣勢なプロンプトが含まれます。	`brand_id`、任意の `engines[]` フィルター
`visibility.history`	`get_visibility_history`	全体およびエンジン別の可視性を時系列で取得し、日単位または週単位で集計します。	`brand_id`、任意の `days`（既定値 30）、任意の `granularity`（`daily`／`weekly`）
`visibility.compare`	`compare_competitors`	競合ドメインとのシェア・オブ・ボイス比較を行い、自社が優勢なプロンプトと競合が優勢なプロンプトを表示します。	`brand_id`、任意の `competitor_domains[]`、任意の `days`
`visibility.citations`	`get_citations`	実際の引用イベントを取得します。プロンプト、エンジン、回答抜粋、引用タイプ、該当する場合はブランド URL が含まれます。	`brand_id`、任意の `days`、任意の `engine` フィルター
`visibility.content_gaps`	`get_content_gaps`	劣勢なプロンプトを対象とした、Claude-Haiku が生成する優先度付きのコンテンツ提案を取得します。	`brand_id`、任意の `max_recommendations`（1～10）
`visibility.refresh`	`refresh_brand`	API キーが設定されているすべてのエンジンで、新しいスキャンを手動で開始します。	`brand_id`、任意の `engines[]` フィルター

ローカルの stdio CLI（npx、デスクトップ拡張機能、Docker）では、ブランド管理も利用できます。Workers へのデプロイでは、同じ操作は代わりに X-Seed-Secret で保護された /admin/* ルートを通じて実行します。

ツール（ローカル CLI のみ）	機能	指定する内容
`track_brand`	ブランドの追跡を開始します。ブランドをローカルに作成し、購買意図を表すプロンプトセットを生成します（`ANTHROPIC_API_KEY` が設定されている場合は Claude Haiku を使用し、設定されていない場合は初期プロンプトを 3 件生成します）。	`brand_id`、`name`、`domain`、任意の `category`、`competitors[]`、`aliases[]`、`exclude_terms[]`、`prompt_count`、`refresh_frequency`（`daily`／`weekly`／`manual`、既定値 `weekly`）
`update_brand`	アクティブなプロンプトや過去の実行履歴を置き換えることなく、既存のブランドのドメイン、名前、カテゴリ、競合、別名、除外語句、更新頻度を修正します。更新頻度を `manual` にすると、手動更新は引き続き可能なまま、Worker による定期スキャンを一時停止します。	`brand_id` と変更するフィールド
`list_brands`	ドメイン、競合、別名、除外語句、アクティブなプロンプト数とともに、追跡対象のブランドを一覧表示します。	—
`list_prompts`	追跡対象ブランドのアクティブな購買意図プロンプトを変更せずに正確に確認します。	`brand_id`
`set_prompts`	過去の実行履歴を保持したまま、アクティブなプロンプトセットをユーザーが指定した質問に置き換えます。	`brand_id`、`prompts[]`（重複のない質問 1～50 件）
`generate_prompts`	Claude Haiku を使ってブランドのプロンプトセットを再生成します（アクティブなプロンプトを置き換え、履歴は保持します）。	`brand_id`、任意の `count`（既定値 20）

はじめに

ステップ 1 — API キーを取得する

エンジンはオプトイン方式です。必要なものを選んでください。それ以外は何も通知されずにスキップされます。

OpenAI — Web 検索に対応した ChatGPT エンジン（gpt-5-search-api）です。OpenAI は現在、Web 検索を 1,000 回あたり 10 ドルで請求し、これにモデルのトークン料金が加算されます。API の料金とAPI キーをご確認ください。
Anthropic — Claude エンジンに加え、プロンプト生成とコンテンツギャップ分析にも対応します（どちらも Claude Haiku 4.5 を呼び出します）。Anthropic は Haiku 4.5 の料金を入力／出力トークン数に基づいて設定しているため、プロンプトごとのコストは使用状況によって異なります。スキャンコストを見積もる前に、最新のClaude の料金をご確認ください。console.anthropic.com
Google AI Studio（Gemini） — Gemini エンジン（gemini-3.1-flash-lite）です。Google は現在、このモデルのトークン使用量を無料枠で提供しており、有料利用分にはトークン単位の料金が適用されます。レート制限はモデル、プロジェクト、利用ティアによって異なり、Google によると実際の処理能力も変動する場合があります。固定の RPM/RPD を前提とせず、AI Studio でプロジェクトに適用されている現在の制限をご確認ください。Gemini の料金とレート制限をご覧ください。
Perplexity — Web 検索に基づいた可視性を確認するための Agent API fast プリセットです。有料 API の利用となります。料金はプリセットの使用状況によって異なるため、スキャンコストを見積もる前に最新の Agent API 料金をご確認ください。Perplexity Agent API · 料金
xAI — Web Search によるグラウンディングが必須の Grok エンジン（grok-4.7）です。xAI は現在、Web Search を 1,000 回あたり 5 ドルで請求し、これにモデルのトークン料金が加算されます。console.x.ai · 料金
SerpAPI — Google AI Overviews と、オプションの Google AI Mode に対応します。SerpAPI キー 1 つで両方を利用できますが、AI Mode はプロンプトごとに別途有料の検索が追加されるため、デフォルトでは意図的に無効になっています。7 つ目の検索対象を追加する場合は、SERPAPI_AI_MODE_ENABLED=true を設定してください。Google AI Mode API · serpapi.com/dashboard

最初におすすめする組み合わせ：OpenAI + Anthropic（Claude）。 OpenAI は Web 検索によってグラウンディングされた ChatGPT の可視性を提供し、検索回数とモデルのトークン数に応じて料金が発生します。Anthropic はプロンプト生成とコンテンツギャップ分析にも使用されます。定期的なスキャンのコストを見積もる前に、各プロバイダーの最新料金をご確認ください。より広くカバーしたい場合は、Gemini、Perplexity、Grok、または SerpAPI を必要に応じて追加してください。Gemini の処理能力はモデル、プロジェクト、利用ティアによって変動し、Google AI Overviews は結果を返さないことがよくあります（その場合はゼロとして採点されます）。Google AI Mode は SerpAPI の別個の呼び出しであり、SERPAPI_AI_MODE_ENABLED=true を設定するまで無効のままです。そのため、既存の SerpAPI 設定で Google 検索の呼び出し回数が意図せず倍増することはありません。

ステップ 2 — Cloudflare アカウントにデプロイする

デプロイは 6 つのコマンドで完了し、所要時間は約 5 分です。説明とトラブルシューティングを含む手順全体はSETUP.mdをご覧いただくか、以下の簡易手順に従ってください。

# 1. Install deps
npm install

# 2. Log in to Cloudflare
npx wrangler login

# 3. Copy the config template
cp wrangler.example.jsonc wrangler.jsonc

# 4. Create KV namespace + D1 database, paste each printed id into wrangler.jsonc
npx wrangler kv namespace create OAUTH_KV
npx wrangler d1 create mcp-geo-db

# 5. Set the required secret + at least one engine API key
#    Recommended starting pair — OpenAI uses web search plus model tokens; check current pricing:
npx wrangler secret put SEED_SECRET
npx wrangler secret put CONNECT_SECRET      # recommended — gates who can connect (see SECURITY.md)
npx wrangler secret put OPENAI_API_KEY      # ChatGPT engine
npx wrangler secret put ANTHROPIC_API_KEY   # Claude engine + prompt generation

# 6. Apply migrations and deploy
npx wrangler d1 migrations apply mcp-geo-db --remote
npx wrangler deploy

独自の Worker をデプロイした後は、そのデプロイ先の /mcp URL をリモートエンドポイントとして使用してください。例：

https://YOUR-WORKER-NAME.YOUR-SUBDOMAIN.workers.dev/mcp

ディレクトリやクライアントとの連携には、設定した Worker の URL を使用してください。公開されている geo-mcp.digestseo.com/mcp エンドポイントは、エンジンプロバイダーの認証情報を設定したデプロイの代わりとなる、キー不要のホスト型サービスではありません。

ステップ 3 — MCP クライアントに接続する

wrangler deploy が完了すると、 https://digestseo-mcp.YOUR-SUBDOMAIN.workers.dev のような URL が表示されます。

Claude.ai（ウェブ）

設定 → コネクタ → カスタムコネクタを追加。以下を貼り付けます：

https://YOUR-WORKER-NAME.YOUR-SUBDOMAIN.workers.dev/mcp

OAuth のハンドシェイクを完了してください。接続の準備が整うと、コネクタが緑色になります。

ChatGPT（リモート MCP）

ChatGPT のカスタム MCP アプリはリモート MCP サーバーに接続するため、上記で設定した Worker デプロイメントの /mcp URL を使用してください。ChatGPT で、ワークスペースの開発者モード／カスタムアプリを有効にし、そのリモート MCP URL を追加します。利用可否は ChatGPT のプランとワークスペースの管理者ポリシーによって異なります。OpenAI の現在の MCP サポートでは、特別な search または fetch というツール名は必要ありません。

https://YOUR-WORKER-NAME.YOUR-SUBDOMAIN.workers.dev/mcp

ChatGPT（OpenAI Secure MCP Tunnel 経由のローカル／プライベート接続）

ChatGPT からローカルの stdio パッケージを使用する際、公開 HTTPS サーバーとして公開したくない場合は、OpenAI Secure MCP Tunnel がサポート対象のブリッジとなります。まず OpenAI Platform でトンネルを作成し、mcp-geo を起動するマシンで tunnel-client を実行し続けてください。トンネル ID、トンネルランタイム API キー、および対象ワークスペースの ChatGPT 開発者モード／トンネル権限が必要です。

使用するプロバイダーキーを mcp-geo プロセスから利用できるようにしてから、ローカルパッケージコマンドでトンネルプロファイルを初期化します。

tunnel-client init --sample sample_mcp_stdio_local --profile digestseo --tunnel-id tunnel_0123456789abcdef0123456789abcdef --mcp-command "npx -y @digestseo/mcp-geo"
tunnel-client doctor --profile digestseo --explain
tunnel-client run --profile digestseo

tunnel-client run が正常に動作している間に、ChatGPT で開発者モードのアプリを作成し、接続タイプとして Tunnel を選択して、そのトンネルを選択します。この方法はプライベート／ローカルでの使用を目的としており、mcp-geo を公開 ChatGPT アプリとして公開するものではありません。トンネルの作成、権限、ダウンロード、トラブルシューティングについては、OpenAI の最新の Secure MCP Tunnel ガイドに従ってください。

Claude Code

claude mcp add --transport http digestseo https://YOUR-WORKER-NAME.YOUR-SUBDOMAIN.workers.dev/mcp

その後、Claude Code 内で /mcp を実行し、ブラウザーで OAuth ハンドシェイクを完了します。

Claude Desktop

Claude Desktop の設定を編集します。

macOS：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows：%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "digestseo": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-remote",
        "https://YOUR-WORKER-NAME.YOUR-SUBDOMAIN.workers.dev/mcp"
      ]
    }
  }
}

編集後、Claude Desktop を再起動します。

Cursor

~/.cursor/mcp.json を編集します。

{
  "mcpServers": {
    "digestseo": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-remote",
        "https://YOUR-WORKER-NAME.YOUR-SUBDOMAIN.workers.dev/mcp"
      ]
    }
  }
}

Cursor を再起動します。

Codex CLI

~/.codex/config.toml に追加します。

[mcp_servers.digestseo]
command = "npx"
args = [
  "-y",
  "mcp-remote",
  "https://YOUR-WORKER-NAME.YOUR-SUBDOMAIN.workers.dev/mcp",
]

環境変数リファレンス

変数	必須	デフォルト	説明
`OPENAI_API_KEY`	任意	未設定	ChatGPT エンジンを有効にします。設定しない場合、ChatGPT はスキップされます。
`ANTHROPIC_API_KEY`	任意	未設定	Claude エンジンに加え、Claude-Haiku を利用するプロンプトジェネレーターとコンテンツギャップアナライザーを有効にします。
`GEMINI_API_KEY`	任意	未設定	Gemini エンジンを有効にします。レート制限はモデル、プロジェクト、使用階層によって異なります。Google AI Studio でプロジェクトに適用されている現在の制限を確認してください（「トラブルシューティング」を参照）。
`PERPLEXITY_API_KEY`	任意	未設定	Perplexity Agent API の `fast` プリセットを有効にします。有料 API の使用となるため、現在の Agent API 料金を確認してください。
`XAI_API_KEY`	任意	未設定	必須の Web Search グラウンディングを使用する Grok エンジン（`grok-4.7`）を有効にします。
`SERPAPI_API_KEY`	任意	未設定	SerpAPI 経由で Google AI Overviews を有効にします。以下の明示的なフラグが有効な場合は、Google AI Mode の認証情報としても使用されます。
`SERPAPI_AI_MODE_ENABLED`	いいえ	`false`	Google AI Mode を独立した可視性エンジンとして追加するには、`true` に設定します。予期しない SerpAPI の追加呼び出しや費用を避けるため、デフォルトではオフです。
`SEED_SECRET`	はい	未設定	すべての `/admin/*` ルートを保護する共有シークレットです。十分なエントロピーを持つ文字列を選んでください。
`CONNECT_SECRET`	推奨	未設定	設定すると、OAuth 接続フローではトークンを発行する前に、ブラウザーでこのシークレットの入力を求めます。設定しない場合、Worker の URL を知っている人なら誰でも MCP クライアントを接続できます。SECURITY.md を参照してください。
`TURNSTILE_SITE_KEY`	いいえ	未設定	公開 `/check` フォームを追加するフォーク用に予約されています。OSS ビルドでは使用されません。
`TURNSTILE_SECRET_KEY`	いいえ	未設定	同様に、フォーク用に予約されています。

本番環境では wrangler secret put VAR を使用し、ローカル環境では .dev.vars を使用してプロバイダーの認証情報を設定します。SERPAPI_AI_MODE_ENABLED はシークレットではないランタイムフラグで、Wrangler の vars に保存するか、ローカルプロセスの環境変数として設定できます。

アーキテクチャ

flowchart LR
    C["MCP client<br/>(Claude.ai / Claude Code / Cursor / ...)"] -- "MCP over HTTP + OAuth" --> W["Cloudflare Worker<br/>digestseo-mcp"]
    CRON["Cron Trigger<br/>every 6h"] --> W
    W --> MCP["Stateless MCP handler<br/>(SDK v2, 6 hosted tools)"]
    W -- "one self-fetch per engine<br/>via SELF service binding" --> RE["/admin/run-engine<br/>(own invocation per engine)"]
    RE --> E1["OpenAI"]
    RE --> E2["Anthropic"]
    RE --> E3["Gemini"]
    RE --> E4["Perplexity"]
    RE --> E5["xAI<br/>(Grok)"]
    RE --> E6["SerpAPI<br/>(AI Overviews / AI Mode)"]
    RE --> DB[("D1<br/>brands / prompts / runs /<br/>responses / cache")]
    MCP --> DB

従来の GeoMcpAgent ／ MCP_OBJECT Durable Object バインディングは、移行時の互換性のために一時的に維持されていますが、現在の /mcp トラフィックは、上記のステートレスな SDK v2 ハンドラーによって処理されます。

各エンジンは、それぞれ専用の Worker 呼び出しで実行され、個別に無料プランの 50 サブリクエストの上限が適用されます。結果はエンジンごとに 1 回の D1.batch() でフラッシュされます。システム全体は、単一ブランドを毎日スケジュールで実行する場合、Cloudflare の無料枠に収まります。

セキュリティ

/admin/* は SEED_SECRET で保護されます（定数時間で比較されます）。
/mcp には OAuth が必要です。シークレットを知っている人だけが接続フローを完了できるよう、CONNECT_SECRET を設定してください。Worker の URL をどこかで共有する場合は、特に強く推奨します。接続済みのクライアントは visibility.refresh を呼び出し、エンジン API のクレジットを消費できるためです。
エンジンキーは Cloudflare の暗号化されたシークレットストアに保存され、ブランド、スキャン履歴、キャッシュされたレスポンスは、ご自身の D1 データベースに保存されます。スキャンのプロンプトは、設定した AI プロバイダーに送信されます。プライバシーポリシーをご覧ください。

詳細と脆弱性の報告については、SECURITY.mdをご覧ください。

プロンプトの例

上記のレポートの例は、最初のプロンプトを使って生成されました。

コネクターを Claude.ai（または任意の MCP クライアント）で利用できるようにしたら、次を試してみてください。

ツール	プロンプトの例
`visibility.check`	「現在、AI 上でブランド `acme` はどれくらい認知されていますか？」
`visibility.history`	「過去 60 日間の `acme` の認知度の推移を、日ごとに表示してください。」
`visibility.compare`	「過去 14 日間の `acme` と asana.com、monday.com を比較してください。」
`visibility.citations`	「過去 1 週間における `acme` の Perplexity による実際の引用を表示してください。」
`visibility.content_gaps`	「認知度の差を埋めるために、`acme` はどのようなコンテンツを公開すべきですか？上位 5 件を挙げてください。」
`visibility.refresh`	「今すぐ、利用可能なすべてのエンジンで `acme` を更新してください。」
`visibility.refresh`	「`acme` を更新してください。ただし Gemini と Claude のみを対象にしてください。」

ホステッド版

ご自身で Cloudflare アカウントを運用したり、API キーを管理したり、エンジンごとの利用料金を支払ったりしたくない場合は、DigestSEO のホステッド版をご利用ください。マルチブランド対応、スケジュール更新、Web UI、料金の一括請求を備えたマネージドインフラストラクチャ上で、同じ MCP サーバーを実行します。ウェイトリストへの登録受付中です — digestseo.com から登録してください。

トラブルシューティング

Worker はデプロイされるが、ツールが空のデータを返す — エンジンの API キーが少なくとも 1 つ設定されていません。wrangler secret list を確認し、使用するキーを追加してください。キーが設定されていないエンジンは通知なくスキップされるため、visibility.check がデータなしになることがあります。
ログに no engines available エラーが表示される — エンジンの API キーが 1 つも設定されていません。OPENAI_API_KEY、ANTHROPIC_API_KEY、GEMINI_API_KEY、PERPLEXITY_API_KEY、XAI_API_KEY、SERPAPI_API_KEY のいずれかを設定してください。
D1 のマイグレーションが失敗する — npx wrangler d1 migrations apply mcp-geo-db --remote を実行済みであることを確認してください（wrangler dev 用に --local も実行してください）。一時的な修正には、npx wrangler d1 execute mcp-geo-db --remote --file=migrations/0001_initial.sql を使用してください。
Claude.ai のカスタム MCP コネクターが接続できない — URL の末尾は /mcp である必要があります。OSS ビルドでは OAuth ハンドシェイクが自動的に完了します（開発ユーザーは 1 人）。CONNECT_SECRET を設定した場合、ブラウザーの画面に 1 つのフィールドを含むフォームが表示されます。デプロイ時に設定したシークレットを入力してください。ループする場合は、コネクターを削除して再追加してください。Worker にパブリックからアクセスできることを確認してください（curl https://YOUR-WORKER-NAME.YOUR-SUBDOMAIN.workers.dev/healthz の戻り値が ok になるはずです）。
Cron が実行されない — Cloudflare ダッシュボードで Workers & Pages → digestseo-mcp → Settings → Triggers を確認してください。「Cron Triggers」セクションに 0 */6 * * * が表示されている必要があります。表示されない場合は、npx wrangler deploy を再実行してください。トリガーはデプロイ時に登録されます。また、ハンドラーは refresh_frequency の間隔が経過したブランドに対してのみエンジンをディスパッチするため、新しく登録したブランドは次の 6 時間ごとの境界時刻に実行されない場合があります。
/admin/* から 401 unauthorized が返される — X-Seed-Secret ヘッダーがないか、デプロイ済みの SEED_SECRET と一致していません。npx wrangler secret put SEED_SECRET を再実行し、.env.test を更新してください。
Worker がセルフフェッチで 404 を返す／エラーコード 1042 が発生する — wrangler.jsonc に services バインディングがないか、service の名前が Worker の name フィールドと一致していません。Cloudflare の「Worker called itself」ガードにより、自身の workers.dev ホスト名へのパブリック URL フェッチはブロックされます。そのため /admin/run-live は、env.SELF（Cloudflare サービスバインディング）を介して /admin/run-engine をセルフフェッチします。デプロイした wrangler.jsonc に "services": [{ "binding": "SELF", "service": "<your-worker-name>" }] があり、その名前が最上位の "name" フィールドに設定した名前と一致していることを確認してください。修正後、npx wrangler deploy を実行してから再試行してください。
プロンプトで Gemini のレート制限（HTTP 429）が発生する — Gemini API の制限はモデル、プロジェクト、利用ティアによって異なり、Google によると実際の容量も変動する場合があります。Google AI Studio でプロジェクトの現在の制限を確認し、Google のレート制限に関するドキュメントを参照してください。リクエストがレート制限された場合、mcp-geo は該当エンジンの行を失敗として記録し、成功時のスコアリングから除外します。Google は、しばらく待ってから再試行するか、リクエスト頻度を下げることを推奨しています。スキャン頻度に対して制限が一貫して低すぎる場合は、無料ティアに共通の RPM/RPD 枠があると想定せず、適切な有料ティアの利用を検討してください。
/admin/run-engine 実行中に wrangler tail で FOREIGN KEY constraint failed が表示される — ハンドラーはプロンプトの応答を保存する前に、runs の行を防御的に INSERT OR IGNORE します。これは個別にディスパッチされたエンジン処理に対する冪等性／外部キーのガードであるため、0.2.0 以降のビルドでは発生しないはずです。発生する場合は、最新の src/index.ts をデプロイしたことを確認してください（grep -n "INSERT OR IGNORE INTO runs" src/index.ts に一致する行が表示されるはずです）。

コントリビューション

Issue や PR を歓迎します。概要については CONTRIBUTING.md をご覧ください。

プライバシーポリシー

ローカルパッケージおよび Claude Desktop 拡張機能に関するポリシー全文：https://geo-mcp.digestseo.com/privacy

digestseo-mcp をローカルで実行する場合（npx、デスクトップ拡張機能、または Docker）、ブランド、プロンプト、実行履歴、レスポンス、レスポンスキャッシュを含むすべてのデータは、~/.digestseo/digestseo.sqlite にあるローカルの SQLite データベースに保存され、外部に送信されません（DIGESTSEO_DB_PATH で保存先を変更できます）。スキャン用プロンプトは、設定した API キーに対応する AI プロバイダー（OpenAI、Anthropic、Google、Perplexity、xAI、SerpAPI）のみに送信されます。これらのトラフィックの取り扱いには、それぞれのプライバシーポリシーが適用されます。このプロジェクトの作成者にデータが送信されることはありません。テレメトリーも、アナリティクスも、アカウントもありません。

データの利用と保存： ローカルのブランド設定、プロンプト、スキャンの実行履歴、レスポンス、キャッシュされたレスポンスは、呼び出した MCP サーバーの機能を提供する目的でのみ使用されます。これらは上記のローカル SQLite データベースに保存されます。このプロジェクトはアカウントサービスを運営せず、テレメトリーも収集しません。

サードパーティによる処理： プロンプトとスキャンのトラフィックは、明示的に設定した AI プロバイダーのみに送信されます。各プロバイダーは、それぞれのプライバシーポリシーに基づいてトラフィックを処理、保持します。プロジェクトの作成者がそのコピーを受け取ることはありません。

保持と削除： ローカルデータは、SQLite データベース（または設定した独自の DIGESTSEO_DB_PATH）を削除するまで、お使いのマシンに保存されます。このローカルデータベースを削除すると、mcp-geo に保存されたローカルの履歴とキャッシュも削除されます。プロバイダー側でのデータ保持は、設定した各プロバイダーによって管理されます。

お問い合わせ： mcp-geo のプライバシーに関するご質問は、[email protected] までお寄せください。

ライセンス

MIT。

トミ・シェレギが開発、保守しています。

変更履歴

全バージョンの履歴については、CHANGELOG.md をご覧ください。

[0.3.2] — 2026年7月27日

Worker、MCP Registry、MCPB のメタデータを同期した @digestseo/mcp-geo を公開しました。
型付きの入力／出力スキーマを備えた visibility.* ツールの名前空間をホストしました。ローカルの stdio 名はフラットなままです。
専用の mcp-geo-db D1 設定と Cursor／Claude Code プラグインのメタデータを追加しました。
本番環境の依存関係のバージョン指定を修正しました。

[0.3.0] — 2026年7月

SQLite ストレージとインラインエンジン実行に対応した、npm 上のローカル stdio CLI（npx -y @digestseo/mcp-geo）。
ローカルのブランド管理ツール：track_brand、list_brands、generate_prompts。
Worker と CLI で共有するランタイム非依存のコア、D1 と better-sqlite3 の Db アダプター。
MCP Registry の server.json、MCPB デスクトップ拡張機能、Dockerfile、llms-install.md。

[0.2.1] — 2026年6月

OAuth 接続フローに任意で設定できる CONNECT_SECRET ゲートを追加しました。
ブランド／競合他社のマッチングに単語境界を適用し、リンク付き引用のチェックを完全一致ドメインまたはサブドメインに限定しました。
Monday／Notion のような同形異義ブランド向けに、ブランドごとの aliases と exclude_terms（マイグレーション 0005）を追加しました。
visibility.history に部分的な実行履歴を含め、完全に失敗した実行履歴は除外します。
CI ワークフロー（型チェック＋ユニットテスト）と純粋関数のユニットテストスイートを追加しました。
ドキュメントで、最初に使うエンジンの組み合わせとして OpenAI と Anthropic を推奨しています。
シークレットの比較を一定時間で実行するようにしました。

[0.2.0] — 2026年5月

env.SELF サービスバインディングを使ったエンジンごとの HTTP ファンアウト（エンジンごとに Worker を 1 回呼び出し、Cloudflare の 1042 セルフコール制限を回避）。
prompt_responses に status 列と error_message 列を追加しました。エンジン呼び出しの失敗が明示的な行として記録されるようになり、raw_response に ERROR: 文字列が入ることはなくなりました。
/admin/run-engine 内の runs 行に INSERT OR IGNORE を適用しました（D1 のリージョン間レプリケーションの遅延に対応し、外部キー違反による prompt_responses の欠落を防止）。
各エンジンの runLive で D1 のバッチ処理をまとめて実行します（呼び出しあたりのサブリクエストを約 89 件から約 26 件に削減。プロンプト 20 件の全件実行が無料プランの上限内に収まるようになりました）。
getLatestCompletedRun は EXISTS(ok rows) を基準とし、部分的に完了した実行のデータも引き続き表示します。
新しい POST /admin/cleanup-failed-runs 管理者ルートを追加しました。

[0.1.1] — 2026年5月

信頼性の低い bash セットアップスクリプトを削除しました。SETUP.md を使った手動インストールが、正式な手順になりました。

[0.1.0] — 2026年5月

初回の一般公開リリースです。
5つのエンジンに対応：ChatGPT、Claude、Perplexity、Gemini、Google AI Overviews。
MCP ツールは6つです。
提供する API キーに応じて、エンジンをオプトインできます。
自動更新用の Cloudflare Cron Trigger。

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基本情報

作者: AKzar1el
バージョン: 0.3.0
掲載日: 2026年7月12日
最終更新: 今日
公式 Registry: io.github.AKzar1el/digestseo-mcp

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