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Backlinks Mcp

Backlinks Mcp

ローカル
github.com/cnychビジネス・マーケティング26080 週間前に更新

Backlinks Mcp について

Backlinks Mcpは、Ahrefsのデータを取得するSEO向けMCPサービスです。SEO分析やキーワード調査に使え、CAPTCHAと認証を処理し、結果をキャッシュします。

主な機能

  1. 01ドメインのバックリンク分析
  2. 02キーワード候補と難易度スコア
  3. 03トラフィック推定と推移分析
  4. 04CapSolverによるCAPTCHA処理
  5. 05レスポンスのキャッシュ

活用シーン

  1. 01ドメインのバックリンクとアンカーテキストの確認
  2. 02シード語からキーワード候補を生成
  3. 03サイトのトラフィックと人気ページの確認

MCP 対応

MCPクライアント向けに、バックリンク、キーワード、トラフィック分析などのAhrefs SEOデータ取得ツールを公開します。

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。

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

SEO MCP

Ahrefs のデータに基づく MCP(Model Control Protocol)SEO ツールサービスです。被リンク分析、キーワード調査、トラフィック推定などの機能を備えています。

中文

概要

このサービスは、Ahrefs から SEO データを取得する API を提供します。CAPTCHA の解決、認証、データ取得を含む一連の処理を行います。パフォーマンスの向上と API コストの削減のため、結果はキャッシュされます。

この MCP サービスは教育目的のみで提供されています。悪用しないでください。このプロジェクトは @哥飞社群 に着想を得ています。

機能

  • 🔍 被リンク分析

    • 任意のドメインの詳細な被リンクデータを取得
    • ドメイン評価、アンカーテキスト、リンク属性を表示
    • 教育機関および政府機関のドメインで絞り込み
  • 🎯 キーワード調査

    • シードキーワードからキーワード候補を生成
    • キーワード難易度スコアを取得
    • 検索ボリュームとトレンドを表示
  • 📊 トラフィック分析

    • ウェブサイトのトラフィックを推定
    • トラフィックの履歴とトレンドを表示
    • 人気ページと国別分布を分析
    • キーワードのランキングを追跡
  • 🚀 パフォーマンスの最適化

    • CapSolver を使用して CAPTCHA を自動的に解決
    • レスポンスのキャッシュ

インストール

前提条件
PyPI からインストール
pip install seo-mcp

または uv を使用します。

uv pip install seo-mcp
手動インストール
  1. リポジトリをクローンします。

    git clone https://github.com/cnych/seo-mcp.git
    cd seo-mcp
    
  2. 依存関係をインストールします。

    pip install -e .
    # Or
    uv pip install -e .
    
  3. CapSolver API キーを設定します。

    export CAPSOLVER_API_KEY="your-capsolver-api-key"
    

使用方法

サービスを実行する

以下の方法でサービスを実行できます。

Cursor IDE で使用する

Cursor の設定で MCP タブに切り替え、+Add new global MCP server ボタンをクリックして、次の内容を入力します。

{
  "mcpServers": {
    "SEO MCP": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--python", "3.10", "seo-mcp"],
      "env": {
        "CAPSOLVER_API_KEY": "CAP-xxxxxx"
      }
    }
  }
}

同じ内容を記述した .cursor/mcp.json ファイルをプロジェクトのルートディレクトリに作成することもできます。

API リファレンス

このサービスは、以下の MCP ツールを提供します。

get_backlinks_list(domain: str)

ドメインの被リンクを取得します。

パラメーター:

  • domain(string):分析するドメイン(例:「example.com」)

戻り値:

{
  "overview": {
    "domainRating": 76,
    "backlinks": 1500,
    "refDomains": 300
  },
  "backlinks": [
    {
      "anchor": "Example link",
      "domainRating": 76,
      "title": "Page title",
      "urlFrom": "https://referringsite.com/page",
      "urlTo": "https://example.com/page",
      "edu": false,
      "gov": false
    }
  ]
}
keyword_generator(keyword: str, country: str = "us", search_engine: str = "Google")

キーワード候補を生成します。

パラメーター:

  • keyword(string):シードキーワード
  • country(string):国コード(デフォルト:「us」)
  • search_engine(string):検索エンジン(デフォルト:「Google」)

戻り値:

[
  {
    "keyword": "Example keyword",
    "volume": 1000,
    "difficulty": 45,
    "cpc": 2.5
  }
]
get_traffic(domain_or_url: str, country: str = "None", mode: str = "subdomains")

トラフィックを推定します。

パラメーター:

  • domain_or_url(string):分析するドメインまたは URL
  • country(string):国のフィルター(デフォルト:「None」)
  • mode(string):分析モード(「subdomains」または「exact」)

戻り値:

{
  "traffic_history": [...],
  "traffic": {
    "trafficMonthlyAvg": 50000,
    "costMontlyAvg": 25000
  },
  "top_pages": [...],
  "top_countries": [...],
  "top_keywords": [...]
}
keyword_difficulty(keyword: str, country: str = "us")

キーワード難易度スコアを取得します。

パラメーター:

  • keyword(string):分析するキーワード
  • country(string):国コード(デフォルト:「us」)

戻り値:

{
  "difficulty": 45,
  "serp": [...],
  "related": [...]
}

開発

開発する場合:

git clone https://github.com/cnych/seo-mcp.git
cd seo-mcp
uv sync

動作の仕組み

  1. ユーザーが MCP 経由でリクエストを送信します
  2. サービスが CapSolver を使用して Cloudflare Turnstile CAPTCHA を解決します
  3. サービスが Ahrefs から認証トークンを取得します
  4. サービスが要求された SEO データを取得します
  5. サービスが結果を処理し、整形して返します

トラブルシューティング

  • CapSolver API キーのエラー:CAPSOLVER_API_KEY 環境変数を確認してください
  • レート制限:リクエストの頻度を下げてください
  • 結果がない:ドメインが Ahrefs にインデックスされていない可能性があります
  • その他の問題:GitHub リポジトリを参照してください

ライセンス

MIT License - LICENSE file を参照してください

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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。