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A
aeo-mcp

aeo-mcp

ローカル
github.com/arthurcarlsonnビジネス・マーケティング017 週間前に更新

aeo-mcp について

aeo-mcpは、AI検索エンジンでのウェブサイトの見え方を評価するエージェント向けの読み取り専用サーバーです。APIキーなしで、クローラー規則、llms.txt、構造化データ、ページシグナル、29項目のAI対応監査を確認します。

主な機能

  1. 0129項目のAI対応監査
  2. 02AIクローラー規則とサイトマップの確認
  3. 03llms.txtの構造と有効性の検査
  4. 04ページの構造化データ抽出
  5. 05ページシグナルの確認

活用シーン

  1. 01AI回答での表示に影響する問題の特定
  2. 02ウェブサイト間のAIクローラー方針の比較
  3. 03llms.txtの有効性確認
  4. 04ページメタデータとスキーママークアップの確認

MCP 対応

Claude、Claude Code、CursorなどのMCPクライアントに、読み取り専用のサイト検査・監査ツールを提供します。

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。

mcp.json · 共通設定
{
"mcpServers": {
"arthurcarlsonn-aeo": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"aeo-mcp"
]
}
}
}
起動コマンドnpx -y aeo-mcp

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境(Node.js 18 以上など)が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
npmaeo-mcp1.0.1

ツール

5

掲載時のツール一覧 · 3 週間前に更新

パラメーター型必須説明
urlstringはい監査するウェブサイトの URL(例:https://example.com)

詳細

aeo-mcp

AI エージェント(Claude、Claude Code、Cursor など、Model Context Protocol に対応するあらゆるもの)に、AI 回答エンジンに対するウェブサイトの可視性を調べるツールを提供する MCP サーバーです。クローラーの許可設定、llms.txt、構造化データ、ページ上のシグナル、そして29項目すべてを確認するAI対応度監査(answer-auditを利用)を、ツール呼び出しひとつで実行できます。読み取り専用で、APIキーもテレメトリもありません。

Claude Desktopでaeo-mcpを使ってThe VergeのAIクローラーポリシーを調べる様子

実際のセッション:Claude Desktopが、The VergeはGPTBotを許可する一方(OpenAIとのライセンス契約による)、ClaudeBot、PerplexityBot、Google-Extended、CCBotをブロックしていることを、ツール呼び出しひとつで確認します。

インストール

Claude Code

claude mcp add aeo -- npx -y aeo-mcp

Claude Desktop(claude_desktop_config.json)

{ "mcpServers": { "aeo": { "command": "npx", "args": ["-y", "aeo-mcp"] } } }

Cursor(.cursor/mcp.json)

{ "mcpServers": { "aeo": { "command": "npx", "args": ["-y", "aeo-mcp"] } } }

ツール

ツールエージェントが使う場面入力戻り値
audit_url「このサイトはChatGPTやPerplexityからどの程度見えますか?」— AEOの健全性を総合的にチェック{ url }0~100のスコア、評価、カテゴリ別の内訳、失敗または警告となったチェックと修正方法
check_ai_crawlers「GPTBotはブロックされていますか?」— AIボットごとのrobots.txtポリシー{ url }適用ルールとサイトマップを含む、ボットごとの許可/ブロック判定
inspect_llms_txt「このサイトにllms.txtはありますか?有効ですか?」{ url }タイトル、概要、リンク付きセクション、構造上の問題、本文抜粋
extract_structured_data「このページにはどのようなスキーママークアップがありますか?」{ url }JSON-LDの型、各ノードの主なフィールド、解析エラー
extract_page_signals「エンジンがこのページを誤って解釈するのはなぜですか?」{ url }タイトル、メタディスクリプション、h1、canonical、lang、テキスト比率、見出し構成、クライアントサイドレンダリングのフラグ

check_ai_crawlers がチェックするボット:GPTBot、ClaudeBot、PerplexityBot、Google-Extended、CCBot、Bingbot。

これらのプロンプトを試してみましょう

  • 「glowlab.comを監査して、優先度の高いAEO修正を3つ要約してください。」
  • 「nike.comとadidas.comのAIクローラーポリシーを比較して、引用されることにより寛容なのはどちらか教えてください。」
  • 「サイトに有効なllms.txtがあるか確認してください。なければ、ページのシグナルをもとに下書きを作成してください。」

セキュリティ

このサーバーはモデルから渡されたURLを取得するため、SSRF対策を備えています。http/httpsのみを許可し、DNS解決結果がプライベートアドレスや特殊なアドレス範囲(ループバック、RFC1918、リンクローカル、ユニークローカル、IPv4マップ形式)に含まれないか確認します。リダイレクトのたびに再検証し、タイムアウトは10秒、本文の上限は2 MB、リダイレクトは最大5回です。違反時には明確なツールエラーを返し、例外は発生しません。すべてのツールは読み取り専用で、サーバー内ではLLMの呼び出しを行いません。

開発

npm install
npm run build   # required before npm test (the protocol test runs dist/)
npm test

テストには、ビルド済みサーバーに対する標準入出力の一連の通信(initialize → tools/list → tools/call)をスクリプトで実行するテストが含まれます。対話的に確認するには:

npx @modelcontextprotocol/inspector node dist/index.js

ライセンス

MIT © Arthur Carlson

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AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。