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geo-seo-analyzer-octoboost

geo-seo-analyzer-octoboost

ローカル
github.com/eugenregehrビジネス・マーケティング031 週間前に更新

geo-seo-analyzer-octoboost について

OctoBoost SEO MCP Serverは、エージェントやMCPクライアントをOctoBoostの監査機能につなぎ、生のページ内容ではなく構造化されたSEO・AI可視性の結果を返します。URLの発見、分析項目の設定、複数URLの監査進捗通知に対応します。

主な機能

  1. 01分析項目とカテゴリの一覧取得
  2. 02ドメインから関連URLをクロール
  3. 031件以上のURLを監査
  4. 04SEO・GEO/AEOスコアの取得
  5. 05URLごとの進捗通知
  6. 06スキャン時のrobots.txt遵守

活用シーン

  1. 01サイトのSEOとAI検索での可視性の監査
  2. 02サイト監査前の関連ページ検索
  3. 03複数URLのスコア確認

MCP 対応

MCPクライアントに`list_analyzers`、`scan_domain`、`analyze`ツールを公開します。スコアや診断、クレジット使用量、進捗通知を含む構造化された監査結果を返します。

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": {
"eugenregehr-geo-seo-analyzer-octoboost": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"octoboost-mcp-server"
],
"env": {
"OCTOBOOST_API_KEY": "<OCTOBOOST_API_KEY>"
}
}
}
}
起動コマンドnpx -y octoboost-mcp-server
設定が必要な環境変数
OCTOBOOST_API_KEYシークレットYour OctoBoost API key for authenticating requests to the SEO API

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
npmoctoboost-mcp-server1.1.1

ツール

3

掲載時のツール一覧 · 3 週間前に更新

このツールにパラメーターはありません。

詳細

OctoBoost SEO MCP Server

MCP Registry

OctoBoost SEO API を Model Context Protocol (MCP) のツールとして公開し、エージェントが生の HTML を取得して解析する代わりに、簡潔で構造化された結果を使ってウェブサイトを監査できるようにします。

octo-boost.com で無料の API キーを取得できます。新規アカウントには、すべてのツールを試せる無料クレジットが含まれています。

このサーバーの機能

octoboost-mcp-server は、MCP クライアントに次の 3 つの主要機能を提供します。

  • list_analyzers で利用可能なアナライザーを検出する
  • scan_domain でドメインをクロールし、関連する URL を取得する
  • analyze で完全な監査を実行する

生のページコンテンツに数千トークンを費やすことなく、推論ループ内で SEO と AI からの可視性に関するシグナルを必要とするエージェントのワークフロー向けに構築されています。

対象ユーザー

このサーバーは、次のような方に適しています。

  • MCP 対応の製品、アシスタント、または社内自動化を構築する開発者
  • Cursor や Claude Desktop などの MCP クライアントを使用し、設定だけで SEO ツールを利用したいチーム
  • トークン効率のよいサイト監査、進捗状況の更新、推論に活用できる構造化出力を必要とする AI エージェントのワークフロー

一般的な SEO の学習ガイドや、生の HTML をスクレイピングするツールを求める方にはあまり適していません。このサーバーの主な価値は、自動化されたワークフロー向けの簡潔な監査出力です。

生のスクレイピングではなく、これを使う理由

LLM のコンテキスト内で SEO チェックを直接実行すると、コストがかかります。OctoBoost は負荷の大きい処理を API 側に移し、次のアクションを決めるためにエージェントが必要とするシグナルだけを返します。

  • トークン効率:生の HTML ではなく、構造化された結果
  • LLM に適した出力:文章の解析ではなく、スコア、フラグ、診断情報
  • クレジットを把握可能:使用したクレジットと残りのクレジットをレスポンスに含めます
  • 予測可能なエラー:キーが無効または期限切れの場合は 401、クレジットを使い切った場合は 402

クイックスタート

  1. octo-boost.com で API キーを取得します。
  2. MCP クライアントの設定にサーバーを追加します。
  3. list_analyzers を呼び出して接続を確認します。
{
  "mcpServers": {
    "octoboost-seo": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "octoboost-mcp-server"],
      "env": {
        "OCTOBOOST_API_KEY": "your-api-key"
      }
    }
  }
}

一般的な設定ファイルの場所:

  • Claude Desktop:~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
  • Cursor:Cursor の MCP 設定
  • OpenClaw:~/.openclaw/mcp.json

基本的なワークフロー

多くのエージェントのフローは、次のパターンに従います。

1. list_analyzers
   -> learn categories and available checks

2. scan_domain { domain: "acme.com" }
   -> collect relevant URLs for the audit

3. analyze { urls: [...] }
   -> run a full audit with SEO score + GEO/AEO score for each URL

ツールの概要

list_analyzers

利用可能なアナライザーのキー、カテゴリ、重みを返します。エージェントが実行可能な内容を把握できるよう、最初に呼び出してください。

  • 入力は不要です
  • 現在のカテゴリには seo、accessibility、ux、performance、geo が含まれます
  • 返される重みは、個人用の設定を反映します(下記の分析設定を参照してください)
scan_domain

ドメインをクロールし、SEO 関連の URL を返します。

パラメーター型デフォルト説明
domainstring—スキャンするドメインまたは URL
maxPagesnumberサーバーのデフォルトクロールする最大ページ数(サーバー側でバッチ分析の上限までに制限されます)
excludePatternsstring[][]スキップする URL パターン
respectRobotsTxtbooleantruerobots.txt に従う
defaultLanguageOnlybooleantrue別言語の重複ページをスキップする
analyze

1 つ以上の URL を対象に、包括的な監査を実行します。各 URL で 30 種類以上のすべてのアナライザーが実行され、総合 SEO スコア、カテゴリ別スコア、AI 検索での可視性を示す GEO/AEO スコアが返されます。URL は順番に処理され、各 URL の処理後に進捗通知が送信されます。

パラメーター型説明
urlsstring[]分析する URL

コスト: URL 1 件につき 3 クレジットです。

分析の設定

octo-boost.com/dashboard のダッシュボードから、各アナライザーが総合スコアにどの程度反映されるかを設定できます。30 種類以上のアナライザーのそれぞれに、0 から 5 までの重みを設定します。

  • 重み 0 — アナライザーは引き続き実行されますが、総合スコアの計算から除外されます
  • 重み 1~5 — 値が高いほど、最終スコアに対するアナライザーの影響が大きくなります
  • 変更は、キーを使った今後のすべての API 呼び出しにすぐに適用されます
  • list_analyzers は常に現在の重みを返すため、エージェントは設定に応じて推論を調整できます

Core Web Vitals(CrUX)

包括的な監査には、Chrome UX Report API から取得した実ユーザーのパフォーマンスデータ(LCP、CLS、INP、FCP、TTFB)が含まれます。データは p75 パーセンタイルで、実際の Chrome ユーザーの 75%が体験した速度、またはそれを上回る速度を示します。Google はこれらを検索ランキングのシグナルとして使用します。

データが返されない場合、結果には正確な理由(トラフィック不足、URL が Google のデータセットに含まれていないなど)が含まれます。これはトラフィックの少ないサイトではよくあることで、総合 SEO スコアには影響しません。

GEO/AEO 出力

包括的な監査では、技術的な SEO スコアとともに geoScore が返されます。

このスコアは、AI 検索やエージェントのワークフロー向けです。ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity などのシステムがページを理解、抽出、取得、引用しやすいかどうかを判断するのに役立ちます。

主なフィールドは次のとおりです。

  • geoScore
  • technicalAccess
  • contentStructure
  • entityClarity
  • authoritySignals
  • citationLikelihood
  • ragReadiness
  • llmAssessment
  • whyThisMattersForAgents

プロジェクトの状況

今後の予定:

  • 出力をより簡潔にするための、LLM ベースの優先順位付けと要約
  • get_fix_plan、summarize_top_opportunities、compare_urls などの、より高レベルなツール
  • クロールと分析を基盤とする、より優れたサイトレベルのワークフロー
  • 専用のインターフェースと API ドキュメント

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プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

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。