Backlink For Seo について
SEO 担当者や代理店向けの Python 製 MCP サーバーです。バックリンク、未リンクの言及、アウトリーチ候補を調べられ、検索、ページ確認、連絡先抽出、Wayback の履歴確認を API キーなしで行えます。
主な機能
- 01リンク済み・未リンクの言及検索
- 02ゲスト投稿候補の発見
- 03競合のリンク元検索
- 04リンク確認と連絡先抽出
- 05Wayback によるページ履歴確認
活用シーン
- 01未リンクのブランド言及の発見
- 02ニッチ分野のアウトリーチ候補リスト作成
- 03競合のバックリンク元の調査
- 04リンク確認とサイト連絡先の検索
MCP 対応
標準入出力を介して、Claude や Cursor などの MCP 対応クライアントにバックリンク調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。
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。
ツール
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
backlink-mcp
ドキュメントとインストールガイド → sellonllm.com/backlink-mcp.html
AI アシスタント内で、被リンク調査、リンクのない言及の発見、アウトリーチの準備を自動化します。無料で、API キーは不要です。
Claude、Cursor、または MCP 対応の AI アシスタントに接続すると、被リンクの機会を見つけ、リンクのない言及を発見し、見込み客を調査して、アウトリーチ用の連絡先情報を抽出できます。すべて無料です。
SellOnLLM SEO MCP suite の一部です。SEO と AI での認知度向上を目的とした、無料の MCP サーバーを集めたハブです。
開発の背景
Ahrefs や Moz などのツールは、月に数百ドルかかります。この MCP を使えば、次のものを活用し、AI アシスタント内で被リンク調査機能を無料で利用できます。
- DuckDuckGo — 言及の発見と見込み客の検索
- Wayback Machine CDX API — 過去のリンクデータ
- httpx + BeautifulSoup — ページのスクレイピングとリンクの検証
ツール
| ツール | 説明 |
|---|---|
find_mentions | 自分のドメインに言及しているすべてのページを検索します(リンクの有無を問いません) |
find_prospects | ニッチ分野ごとに、ゲスト投稿、リソースページ、まとめ記事の機会を見つけます |
find_competitor_link_sources | 競合他社にリンクしているページを見つけます。アウトリーチ先として最適です |
verify_page_links | URL をスクレイピングして、自分のサイトへのリンクがあるか確認し、連絡先情報を抽出します |
extract_contact_info | あらゆるサイトからメールアドレス、ソーシャルメディアのアカウント名、問い合わせページを抽出します |
check_page_history | Wayback Machine の履歴を確認し、ページが現在も存在するか検証します |
クイックスタート
1. クローンしてインストールする
git clone https://github.com/vipul510-web/mcp-backlink-for-seo.git
cd mcp-backlink-for-seo
python3 -m venv .venv
.venv/bin/pip install "mcp[cli]>=1.0.0" "ddgs>=9.0.0" httpx beautifulsoup4 lxml
2. Claude Desktop に接続する
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json(Mac)または %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json(Windows)に追加します。
{
"mcpServers": {
"backlink-mcp": {
"command": "/absolute/path/to/backlink-mcp/.venv/bin/python",
"args": ["/absolute/path/to/backlink-mcp/server.py"]
}
}
}
Claude Desktop を再起動します。バックリンクツールが自動的に表示されます。
3. Cursor に接続する
~/.cursor/mcp.json(グローバル)または .cursor/mcp.json(プロジェクトごと)に追加します。
{
"mcpServers": {
"backlink-mcp": {
"command": "/absolute/path/to/backlink-mcp/.venv/bin/python",
"args": ["/absolute/path/to/backlink-mcp/server.py"]
}
}
}
4. MCP 対応のクライアントに接続する
.venv/bin/python server.py
サーバーは stdio 経由で通信するため、あらゆる MCP クライアントと互換性があります。
使用例
接続したら、AI アシスタントに話しかけるだけです。
リンクのない言及を見つける(アウトリーチの機会):
Find unlinked mentions of mybrand.com
ゲスト投稿の機会を見つける:
Find guest post opportunities in the personal finance niche
競合他社の被リンクを調査する:
Who links to competitor.com? Find me 20 results.
見込み客を検証し、情報を充実させる:
Check if techblog.com/article links to mybrand.com and find their contact email
リンク構築のワークフロー全体:
1. Find prospects in the SaaS marketing niche
2. Verify which ones don't already link to mysaas.com
3. Extract contact info for the top 5
4. Draft an outreach email for each
一般的なワークフロー
find_prospects / find_mentions / find_competitor_link_sources
↓
verify_page_links
(linked or unlinked? contact info?)
↓
extract_contact_info
(email, socials)
↓
outreach via Gmail MCP
必要条件
- Python 3.10+
- API キーは不要です
- 有料サブスクリプションは不要です
制限事項
- DuckDuckGo が返すのは検索結果の一部であり、完全なリンクグラフではありません
- レート制限:ブロックを避けるため、検索の間に 1.5 秒の待機時間が組み込まれています
- Wayback CDX エンドポイントは、まれに 503 を返したりタイムアウトしたりすることがあります。
check_page_historyは自動的に再試行します - Common Crawl のグラフデータ(完全なインバウンドリンクインデックス)はまだ統合されていません。貢献を歓迎します
変更履歴(最近の更新)
- 0.1.1 — 検索に使用するパッケージを、非推奨の
duckduckgo-searchからメンテナンスが継続されているddgsに変更しました(同じ DuckDuckGo バックエンドを使用し、検索結果が空になる問題を修正)。Wayback CDX について、HTTPS の使用、タイムアウト時間の延長、再試行を追加して堅牢性を高めました。
貢献
プルリクエストを歓迎します。特に次の分野での貢献をお待ちしています。
- Common Crawl グラフ API の統合による、真のインバウンドリンク発見
- リンク切れの検出(見込み客のサイトにあるリンク切れページの発見)
- 一括処理(URL のリストに対する実行)
- CSV / Google Sheets への出力
SellOnLLM の一部
この MCP は SellOnLLM SEO MCP スイートの一部です。Claude と Cursor 向けに構築された、SEO と AI での認知度向上を目的とした無料のオープンソース MCP サーバーです。
- Backlink MCP — このツール
- GA4 + Search Console MCP — AI アシスタントからトラフィックと検索順位を照会します
- AI Visibility MCP — Perplexity などの AI ツールでサイトが引用されているか確認します
ライセンス
MIT
コメント
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。