Citation Intelligence Mcp

Citation Intelligence MCP

Perplexity、Google AI Overviews、ChatGPT、Claude、Gemini、Bingで、LLMが何を引用しているかをエージェントに知らせる、無料でセルフホスト可能なMCP サーバーです。

これは何ですか

あらゆるクエリについて、AI 検索エンジンにどの URL が引用されているかを知りたいエージェントや開発者向けの MCP サーバーです。一度インストールすれば、MCP 互換クライアント（Claude Desktop、Cursor、Claude Code、Continue、Cline、n8n、LangGraph）からクエリできます。セルフホスト可能で、アカウントも集中管理型のバックエンドも不要です。API キーはご自身で用意してください。リモートサーバーには何も保存されません。

対象ユーザー

以下に当てはまる場合は、インストールしてください。

• リサーチを行うエージェントを構築しており、LLM がすでに信頼しているソースを引用させたい方
• AI 検索で自身の SaaS が表示されるか確認したい、個人開発者やインディーハッカー
• 自分の記事が ChatGPT、Claude、Perplexity に引用されているか確認したいコンテンツ制作者
• 月額 295～499 ドルのダッシュボードを使わずに、プログラムから引用データを取得したい SEO または GEO の実践者
• 引用不足に基づいてトピックを選定する編集ワークフローを運用している方
• あらゆるニッチ分野で、AI エンジン間の競合他社の可視性を比較したい方

以下をお求めの場合は、インストールしないでください。

• グラフやチーム用アカウントを備えた洗練されたマーケティングダッシュボード。Profound、AthenaHQ、Otterly.AI をお試しください
• SLA 付きのホステッドサービス。これはセルフホストを前提に設計されています
• 学術論文の引用追跡。citecheck をお試しください
• 3 億 5,000 万件以上のモデル化済みプロンプト。それは Ahrefs Brand Radar の機能です

なぜこれを作ったのか

AI 引用追跡市場は、月額 295 ドルからの、ベンチャーキャピタルから資金提供を受けたダッシュボードが独占しています。MCP を第一に考えて提供されているものはありません。エージェントや開発者が、SaaS にログインするのではなく、引用データをワークフローに直接取り込みたい場合、そのためのツールがありませんでした。このツールは、そのために作られました。

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ツール

ツールは 7 つの名前空間に分類されています。citations_*、domain_*、signals_*、panel_*、report_*、competitors_*、audit_*。接頭辞は質問のカテゴリ、接尾辞はアクションを表します。ツール名にはアンダースコア（ドットではなく）を使用しています。これにより、Anthropic API ベースの MCP クライアント（Claude Desktop、Claude Code）が、HTTP 400 を起こすことなくツール一覧を転送できます。

まずは citations_provenance または domain_am_i_cited をお試しください。 エンジンを指定した単一エンジンの結果（固定エンジンを使う citations_check）は参考情報です。複数エンジンの合意が、より確かな指標となります。5 つのエンジン中 4 つに引用されている URL と、1 つにだけ引用されている URL とでは、意味合いが大きく異なります。

citations_* — クエリ単位：誰が何を、どんな証拠とともに引用しているか

ツール	目的
citations_provenance	最初に使うことをおすすめするツールです。 クエリを複数のエンジンに送信し、URL ごとのエンジン横断の合意マトリクスを取得します。エンジンごとに interpretation_note を返します。
citations_check	クエリに対して、Perplexity／Claude／ChatGPT／Gemini／Google AI Mode が引用した URL を取得します。または、bing_serp／brave_serp 経由でウェブ検索順位を取得します
citations_evidence	各引用について、raw_answer から引用されたスニペットを抽出します（引用されたという事実だけでなく、その理由も確認できます）
citations_predict	公開シグナルから引用される可能性を予測します。LLM は実行しません
citations_trend	引用率の時系列レポートと、クエリごとの増減を返します
citations_freshness	エンジンが引用するページの新しさスコア（半減期＝365 日）

domain_* — ドメインレベル：自分は引用されているか、何について引用されているか

ツール	目的
domain_am_i_cited	ドメインの引用状況を確認します。engine=auto（デフォルト）の場合、利用可能なすべての LLM エンジンに対して実行し、エンジンごとの内訳とエンジン間の合意状況を返します。コストを抑えるには engine= を指定してください。
domain_cited_for	ローカルキャッシュから、ドメインが引用されたトピックを取得します
domain_cited_for_diff	2つの期間におけるドメインの domain_cited_for の差分

signals_* — 外部シグナル：AI Overview、Wikipedia、GSC、回答ボックスでの位置

ツール	目的
signals_ai_overview	Google AI Overview の表示状況と引用元
signals_wikipedia	ドメインを参照している Wikipedia 記事の一覧（キーは不要）
signals_gsc_gap	Google Search Console のパフォーマンスと AI の引用状況を結合します
signals_answer_box	raw_answer 内で各引用が最初に言及される位置を、序盤・中盤・終盤の3区分に分類します

panel_* — 保存済みクエリパネル（編集用ウォッチリスト）

ツール	目的
panel_track	名前付きクエリパネル（編集用ウォッチリスト）を保存／読み込み／一覧表示します
panel_run	domain_am_i_cited でパネルを実行し、スナップショットをディスクに保存します

report_* — すぐに使えるレポート成果物

ツール	目的
report_visibility	クエリセット（またはパネル）を対象に、AI の可視性レポートを1回の呼び出しで作成します。引用率（言及頻度）、競合とのシェア・オブ・ボイス、平均順位、ブランドの感情分析を含みます。構造化データと、公開ページ向けの Markdown 成果物を返します。

competitors_* — クエリごとの競合状況

ツール	目的
competitors_canonical_set	エンジンをまたいで集計した、クエリごとの引用ドメイン上位一覧
competitors_compete	自分の URL と引用上位の競合 URL を比較する、エンドツーエンドの競合スナップショット
competitors_compare	2〜10個の URL を対象に citations_predict の結果を並べて比較します

audit_* — 修正可能なページ内／サイト内チェック

ツール	目的
audit_schema	schema.org の詳細な検証。@type ごとの必須フィールドと、形式が不正な JSON-LD を確認します
audit_structured_data	修正を目的とした schema.org の診断と、推奨パッチ
audit_crawler_access	GPTBot／ClaudeBot／PerplexityBot／CCBot／Google-Extended などが URL にアクセスできることを確認します
audit_sitemap	サイトマップ内のすべての URL に対して citations_predict を一括実行し、問題の大きい順に並べます
audit_sitemap_map	サイトマップの URL をキャッシュ済みの引用情報と相互参照します（audit_sitemap の逆）
audit_llms_txt	サイトマップから llms.txt（https://llmstxt.org）を生成します

プロンプト

クライアントがエンドユーザーに提供できるサーバーサイドのプロンプトテンプレート（MCP のプロンプト一覧から呼び出します）：

• audit_citation_readiness(url) - citations_predict と audit_schema を連鎖実行します
• audit_competitor_snapshot(query, your_url?) - competitors_canonical_set と competitors_compete を連鎖実行します
• audit_crawler_checkup(url) - audit_crawler_access を実行し、修正項目の一覧を作成します
• audit_gap_analysis(domain, days?) - signals_gsc_gap を実行し、次の対応を提案します
• audit_sitemap_coverage(sitemap_url) - audit_sitemap_map を実行し、優先順位を提案します

リソース

クライアントが読み込みまたは購読できるキャッシュビュー（ツール呼び出しは不要）：

• citation://cache/summary - 種類／エンジン別のエントリー数、一意なクエリ／URL の数、最古／最新の日時
• citation://panels - 保存済みパネルと、パネルごとのスナップショット数
• citation://docs/llms-txt - llms.txt の概要（Markdown）
• citation://docs/ai-crawlers - AI クローラーのチートシート（Markdown）
• citation://domain/{domain}/cited-for - 動的テンプレート：{domain} の引用情報

これが実際に測定するもの

すべての応答には、データの収集方法を正確に示す surface フィールドが含まれます。結論を導き出す前に、この内容を理解しておくことが重要です。

Surface	エンジン	意味
consumer_scrape	perplexity、google_ai_mode	実際の一般消費者向け AI 検索製品を介してプロキシ経由で取得します。ユーザーに表示される内容に最も近いものです。
api_proxy	claude、openai、gemini	検索機能を備えた LLM への API 呼び出しです。一般消費者向け製品の動作とは異なる場合があります。モデルのバージョンが異なり、UI レベルのランキングロジックやパーソナライズはありません。確定的な真実ではなく、傾向を把握するための代替指標として使用してください。
web_rank	bing_serp、brave_serp	従来型のウェブ検索順位です（LLM による引用ではありません）。LLM が URL を引用するかどうかではなく、URL が SERP の結果に表示されるかどうかを測定します。
static_signal	citations_predict、signals_wikipedia	公開データから算出されるオフラインのシグナルです。ライブの LLM クエリはありません。

エンジン別の注意事項

perplexity（consumer_scrape） — Perplexity API 経由の Sonar Pro を、一般消費者向け製品と同等のシステムプロンプトで使用します。Perplexity.ai にかなり近い結果です。引用は応答内の search_results から取得します。フォールバックの citations にはタイトルのない URL のみが含まれます。

claude（api_proxy） — Anthropic Messages API 経由の Claude Sonnet で、web_search ツールを有効にしています。一般消費者向けの Claude.ai 製品では、異なるルーティングとランキングロジックが使用されます。特に最近の情報や時間依存のクエリでは、引用の挙動が異なる場合があります。

openai（api_proxy） — OpenAI Responses API 経由で、gpt-4o と web_search_preview ツールを使用します。OpenAI が廃止した非推奨の gpt-4o-search-preview エイリアスに代わるもので、gpt-4o とこのツールの組み合わせがサポートされている方法です。

gemini（api_proxy） — Generative Language API 経由で、google_search グラウンディングを使用する Gemini 2.5 Pro です。一般消費者向けの Gemini も同じグラウンディングインデックスを使用しますが、再ランキングは異なります。結果は傾向を把握するためのものです。

google_ai_mode（consumer_scrape） — SerpAPI 経由の Google AI Mode の結果です。Google 検索でユーザーに表示される内容に最も近いものです。SERPAPI_KEY が必要です。

bing_serp / brave_serp（web_rank） — 従来型の SERP 順位です。LLM による引用は測定しません。これらのエンジンで citations_check を使用すると、オーガニック検索でのウェブ順位と LLM の引用順位を比較できます。domain_am_i_cited は LLM の挙動のみを測定するため、これらのエンジンを受け付けません。

api_proxy エンジンがプロキシ経由であることは、バグではなく機能です。一般消費者向け製品の高額な利用枠を消費せずに、引用チェックを実行できます。ただし、注意書きなしに API プロキシの数値を「ChatGPT があなたを引用している」と報告しないでください。

すべてのツール応答には、忠実度を一文でまとめた interpretation_note フィールドが含まれます。エンジンごとの忠実度評価の全文は、docs/surface-fidelity.md をご覧ください。

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クイックスタート

npx -y @automatelab/citation-intelligence

Node 20 以降が必要です。

Claude Desktop

%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json（Windows）または ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json（macOS）に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "citation-intelligence": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@automatelab/citation-intelligence"],
      "env": {
        "PERPLEXITY_API_KEY": "pplx-...",
        "SERPAPI_KEY": "...",
        "ANTHROPIC_API_KEY": "sk-ant-...",
        "OPENAI_API_KEY": "sk-...",
        "GEMINI_API_KEY": "..."
      }
    }
  }
}

利用するキーのみ設定してください。stdio トランスポートに対応する MCP クライアントであれば、どれでも動作します。同じ command / args のパターンを使用します。

無料で使える仕組み

• 中央のバックエンドはありません。 サーバーはお使いのマシン上で動作します。データがアップロードされることはありません。
• まずは無料枠をご利用ください。 SerpAPI では Google AI Overview の検索を月 100 回まで無料で利用できます。Bing Web Search にも無料枠があります。Perplexity では、登録時に無料の Sonar アクセスを利用できます。
• プレミアムエンジン（Claude、ChatGPT、Gemini）を利用する場合は、有料のキーを各自でご用意ください。キーは各ベンダーに直接渡され、第三者に触れることはありません。
• ~/.config/citation-intelligence/cache.json にローカルキャッシュを保存します。クエリを繰り返す場合は API ではなくキャッシュを参照します。デフォルトの TTL は 7 日です。
• citations_predict はキーなしで実行できます。LLM を呼び出さずに、公開シグナル（Wikipedia、schema.org、llms.txt、GitHub）から引用される可能性をスコアリングします。

プライバシー

• すべての API 呼び出しは、お使いのマシンから各ベンダー（Anthropic、OpenAI、Google、Perplexity、Bing、SerpAPI）へ直接送信されます。
• プロキシはありません。デフォルトでは、分析もテレメトリーも行いません。
• API キーは MCP プロセスの環境変数から読み込まれます。ログに記録されたり、永続化されたりすることはありません。
• キャッシュファイルは ~/.config/citation-intelligence/cache.json にあります。いつでも削除できます。

環境変数

Var	用途	無料枠？
PERPLEXITY_API_KEY	citations_check（perplexity — consumer_scrape）	はい
SERPAPI_KEY	signals_ai_overview + citations_check（google_ai_mode — consumer_scrape）	月100回まで無料
ANTHROPIC_API_KEY	citations_check（claude — api_proxy）	有料のみ
OPENAI_API_KEY	citations_check（openai — api_proxy）	有料のみ
GEMINI_API_KEY	citations_check（gemini — api_proxy）	はい
BING_API_KEY	citations_check（bing_serp — web_rank）	はい
BRAVE_API_KEY	citations_check（brave_serp — web_rank）	はい（月2000回）
CITATION_CACHE_TTL_DAYS	citations_check のエントリーのキャッシュ TTL（デフォルトは7）	該当なし
CITATION_AI_OVERVIEW_TTL_DAYS	signals_ai_overview のエントリーのキャッシュ TTL（デフォルトは1）	該当なし
CITATION_CONFIG_DIR	設定ディレクトリを上書き（デフォルトは ~/.config/citation-intelligence）	該当なし

例：引用されていますか？

You: For the queries "best AI citation tracker", "MCP for AI search", "self-hosted GEO tool",
     is automatelab.tech cited?

(agent invokes `domain_am_i_cited`)

Result:
{
  "domain": "automatelab.tech",
  "engine": "perplexity",
  "results": [
    { "query": "best AI citation tracker",   "cited": true,  "rank": 4 },
    { "query": "MCP for AI search",          "cited": true,  "rank": 1 },
    { "query": "self-hosted GEO tool",       "cited": false, "matching_urls": [] }
  ],
  "summary": {
    "queries_total": 3,
    "queries_cited": 2,
    "citation_rate": 0.67,
    "average_rank": 2.5
  }
}

例：引用される可能性を予測する（キー不要）

You: How likely is https://example.com/blog/post to be cited by AI?

(agent invokes `citations_predict`)

Result:
{
  "url": "https://example.com/blog/post",
  "score": 62,
  "grade": "C",
  "signals": {
    "wikipedia_linked": false,
    "github_referenced": false,
    "reddit_referenced": true,
    "llms_txt_present": true,
    "https": true,
    "has_article_schema": true,
    "has_faq_schema": false,
    "has_breadcrumb_schema": true,
    "canonical_clean": true,
    "word_count": 1850,
    "reading_time_minutes": 8,
    "h2_count": 7,
    "h2_question_count": 1,
    "authority_link_count": 2,
    "external_link_count": 6,
    "internal_link_count": 11,
    "last_modified_days_ago": 42,
    "has_open_graph": true
  },
  "fixes": [
    { "signal": "has_faq_schema", "suggestion": "Page already has question-style H2s. Wrap them in FAQPage JSON-LD - high-leverage win.", "estimated_lift": "high" },
    { "signal": "h2_question_count", "suggestion": "Reframe at least 2 H2s as questions users actually ask...", "estimated_lift": "medium" }
  ]
}

Wikipedia シグナルは測定対象です（引用と相関します）が、「Wikipedia の記事を作成しましょう」という提案は出力されません。その助言は実行可能ではないためです。スコアは、ドメイン権威性、構造化データ、コンテンツの深さ、リンクグラフ、新しさ、メタデータの6つの指標に分けて算出されるため、同じドメイン上でも内容の薄いページと深いページでは、明確に異なるスコアになります。

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ワークフローのレシピ

26個のツールを組み合わせて実用的なワークフローを構成する、具体的なパターンです。費用は、ChatGPT または Perplexity で1クエリあたり約$0.01～0.03と仮定しています。

1. 週次の引用トラッカー

最も ROI の高いパターンです。編集計画から20～30件のクエリを選び、毎週スナップショットを取得して、割合の推移を確認します。

# One-time setup
panel_track name="editorial-watchlist" domain="example.com" action="save"
            queries=["best widget tutorial", "how to set up X", ...]

# Weekly cron (5 min, ~$0.20-0.60 per run)
panel_run name="editorial-watchlist"

# Anytime
citations_trend panel="editorial-watchlist"

citations_trend はクエリごとの差分を返します。最初のスナップショット以降に cited: false から cited: true に変わったクエリがわかります。これが、編集による実際の効果を示す指標です。

2. 公開前のチェック

記事を公開する前に、誰が引用枠を占めているか、またその枠を狙う価値があるかを確認します。

# 1. Is there an AI Overview to compete for?
signals_ai_overview query="<target query>"

# 2. Who is cited today?
citations_check query="<target query>"

# 3. After publish + 14 days: did the post break in?
domain_am_i_cited domain="example.com" queries=["<target query>"]

citations_check が検索ボリュームの少ないクエリに対して強力な既存競合を5件以上返す場合は、別の切り口を選びましょう。ai_overview_present: false の場合、そのクエリには AI の表示枠がありません。見直しを検討してください。

3. サイト全体の一括監査

API 費用をかけずに、すべてのページを一度に確認し、サイト全体の構造的な問題を検出します。

audit_sitemap sitemap_url="https://example.com/sitemap.xml" limit=200

引用可能性スコアの低い順に並べ替えた worst_first を返します。スキーマの欠落、canonical の競合、/llms.txt の欠落、HTTPS の問題を検出します。

4. 競合とのシグナル差分

あなたは引用されておらず、競合は引用されています。その理由は何でしょうか？

# 1. Find the top-cited URLs for your target query
citations_check query="<query>"

# 2. Compare your URL to theirs signal-by-signal
competitors_compare urls=[
  "https://example.com/your-post",
  "https://competitor-1.com/their-post",
  "https://competitor-2.com/their-post"
]

diverging_signals は、あなたが劣っている項目の一覧です。確認すれば、たいてい理由は明らかです。競合には FAQ スキーマや GitHub への参照、Wikipedia へのリンクがあり、あなたにはない、といった具合です。

5. Google 検索順位と AI 引用の差分

編集による効果が最も期待できるのは、すでに Google の検索結果で上位10位以内にランクインしているものの、AI には表示されないクエリです。webmasters.readonly スコープを持つ GCP サービスアカウントが必要です。

signals_gsc_gap
  domain="example.com"
  queries=["...editorial watchlist..."]
  start_date="2026-04-01"
  end_date="2026-05-01"

closest_wins は、position <= 10 かつ ai_cited: false のクエリを、表示回数の降順で返します。まず、それらの特定の URL で引用シグナルを強化しましょう。

6. Wikipedia の言及を監視

Wikipedia は最も相関の高いシグナルですが、「Wikipedia に載せてもらいましょう」という助言は役に立ちません。そこで、自然に掲載されたときに検知できるよう監視します。

signals_wikipedia domain="example.com" limit=50

すでにドメインへリンクしている Wikipedia 記事の URL を返します。四半期ごとに再実行し、その差分を「Wikipedia に引用された」という通知として利用できます。

Schema.org

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "SoftwareApplication",
  "name": "Citation Intelligence MCP",
  "applicationCategory": "DeveloperApplication",
  "operatingSystem": "Cross-platform",
  "description": "Self-hosted MCP server for querying AI citation data from Perplexity, Claude, ChatGPT, Gemini, Bing, and Google AI Overviews.",
  "offers": { "@type": "Offer", "price": "0" },
  "url": "https://github.com/AutomateLab-tech/citation-intelligence"
}

コントリビューション

バグ報告、機能のアイデア、PR を歓迎します。CONTRIBUTING.md をご覧ください。

セキュリティ

脆弱性は SECURITY.md から報告してください。

ライセンス

MIT - LICENSE を参照してください。

automatelab.tech が開発しました。

メンテナンスと検証

解釈上の制限、該当する場合の現在のツール名、再現可能な検証については、メンテナンスガイド を参照してください。