Ranki.io Seo/aeo Consultant

Ranki MCP — Cursor、Claude Code、Windsurf、ChatGPT 向けの無料 SEO、AEO、速度、画像最適化 MCP

単にレポートするだけでなく、エージェントが修正する MCP です。あらゆる URL の SEO と回答エンジン最適化を監査し、Google PageSpeed Insights で実際の Core Web Vitals を測定します。さらに、エージェントに画像を AVIF および WebP に変換させ、<img> タグを srcset と alt を備えたレスポンシブな <picture> に書き換えさせ、JSON-LD スキーマを追加させ、sitemap.xml／llms.txt／robots.txt を生成させ、非表示ページを分類させます。その後、監査を再実行してスコアが改善したことを確認します。すべて Claude Code、Claude Desktop、Cursor、Windsurf、ChatGPT Desktop 内で実行できます。

1 行でインストール

npx @ranki.io/cli install

CLI はインストール済みの AI エディター（Claude Code、Claude Desktop、Cursor、Windsurf、ChatGPT Desktop）を自動検出し、適切な場所に適切な MCP 設定を書き込み、ranki-seo-skills リポジトリから付属のスキルファイルをダウンロードします。後で npx @ranki.io/cli update を再実行するとスキルを更新できます。npx @ranki.io/cli check でセットアップを検証できます。

手動で JSON スニペットを使いたい場合は、各エディターの例を以下のインストールセクションで確認できます。

2 つの実装、同じツール

このリポジトリには、スタックに合う方を選べるよう、同等の機能を備えた 2 つの実装の MCP が含まれています。

• server/ — PHP 8.4 リファレンス実装。本番環境で mcp.ranki.io を稼働させている実装です。ホスティング済みで、堅牢化されており、依存関係はなく、Cloudflare の背後で動作します。mcp.ranki.io はこの実装を基盤にしています。
• ts-server/ — Node／TypeScript リファレンス実装。npm で @ranki.io/seo-aeo-mcp として公開されています。JavaScript ツールを好む開発者向けのネイティブ Node の代替実装で、npx -y @ranki.io/seo-aeo-mcp（stdio）または npx @ranki.io/seo-aeo-mcp --serve（HTTP）からインストールできます。

どちらも同じ 22 個のツールを公開し、JSON 出力、SSRF ガード、レート制限のセマンティクス、セキュリティ体制も同じです。TS 実装は 15 個の無料ツールを Node でネイティブに実行し、7 個の有料ブリッジツールは、PHP サーバーが使用するものと同じ app.ranki.io の REST API にプロキシします。どちらもデータベースを開くことはありません。有料ツールは Laravel の ApiKeyAuth ミドルウェアを経由し、呼び出し元ユーザーのデータに限定されます。

実際にできること — 22 個のツール

MCP サーバーは 22 個のツールを公開します。エージェントは他の MCP ツールと同様にこれらを呼び出します。ツールは Markdown レポートを返し、エージェントはそれをインラインで表示してから、ファイルの変換、HTML の書き換え、新しいファイルの生成、結果のコミットなどを実行します。

監査

• audit_seo(url) — 10 項目のオンページ SEO スコアカード：タイトルの長さ、メタディスクリプション、H1 の一意性、canonical、viewport、HTTPS、OpenGraph の網羅性、画像の alt 属性の網羅率、内部リンク数、JSON-LD の有無。スコアを 0～100 で返し、各問題の修正手順を示します。
• audit_aeo(url) — 8 項目の回答エンジン最適化スコアカード：FAQPage／Article JSON-LD、80 語未満の定義的な導入文、著者名の表記、llms.txt の有無、GPTBot／ClaudeBot／PerplexityBot を許可する robots.txt、回答形式の H2／H3 見出し、比較表。
• audit_hidden_pages(urls, domain) — 各パスを理由とともに robots-disallow、noindex、keep、unsure のいずれかに分類します。管理ルート、API エンドポイント、下書き、ログインページ、アカウントダッシュボード、お礼ページ、ビルド成果物、検索結果 URL を検出します。そのまま貼り付けられる robots.txt ブロックを返します。

速度と画像 — ここまでできるものはほかにありません

• audit_speed(url, strategy) — Google PageSpeed Insights を使って、Lighthouse の実際のスコア（パフォーマンス、アクセシビリティ、SEO、ベストプラクティス）と Core Web Vitals（LCP、CLS、INP、FCP、TTFB）を取得します。ファイルごとの削減可能なバイト数を含む画像の改善機会、レンダリングをブロックする JS／CSS、失敗したページ内 SEO 監査を返します。デフォルトの戦略は mobile です（Google はモバイルファーストでランキングを決定します）。
• audit_core_web_vitals(url) — 指標ごとに、具体的な修正手順を含む段落を返します。「LCP 要素は 2.4 MB の hero.png です。WebP に変換すると 1.8 MB 削減でき、LCP が 1.1 秒短縮されます。」 Lighthouse から LCP 要素の URL を取得するため、エージェントは最適化するファイルを正確に把握できます。
• optimize_images(images, max_width) — 画像ごとに、推奨形式（AVIF と WebP）、レスポンシブ対応の 1×／2× 幅、代替テキストの提案、具体的な sharp-cli／cwebp／avifenc コマンド、srcset を含むすぐに貼り付けられる <picture> ブロックを返します。エージェントはリポジトリ内でローカルに変換を実行し、<img> タグを書き換えます。

生成

• generate_sitemap_xml(urls) — URL リストから、現在の lastmod タイムスタンプを含むデプロイ可能な sitemap.xml を生成します。
• generate_llms_txt(site_name, summary, key_pages) — AI クローラーにサイトの内容と引用すべきページを伝えるための新たな標準として普及しつつある llms.txt を生成します。
• generate_robots_txt(sitemap_url, allow_ai, disallow_paths) — GPTBot、ChatGPT-User、ClaudeBot、anthropic-ai、PerplexityBot、Google-Extended を明示的に許可または禁止する robots.txt を生成します。

コンテンツと戦略

• seo_starter_kit(domain) — 多くのバイブコーディングで作られたサイトに不足している基本ファイル 4 つ（robots.txt、sitemap.xml、llms.txt、JSON-LD）を、リポジトリにそのまま貼り付けられる状態で返します。
• find_topic_ideas(url) — ホームページを読み込んでニッチ分野を推測し、情報収集、商用、取引の各検索意図に沿った記事トピック 15 件を生成するための構造化されたブリーフを、優先順位付けの基準とともに返します。
• find_keyword_gap(url, competitors) — 競合が上位表示されている一方で、自社が上位表示されていないキーワードを見つけるための、段階的な手法を返します。競合が指定されていない場合は、まず編集者に確認するよう指示します。
• propose_titles_metas(urls, focus_keyword) — 各 URL から実際のタイトル、h1、最初の段落を抽出するか、未デプロイのページについては自由記述の説明を受け取り、各ページにつきタイトルとメタディスクリプションの候補を 5 件ずつ、5 つの切り口（説明的、メリット重視、疑問形、具体的な数値、キーワード優先）で Markdown テーブルにして返します。各候補には文字数の要件を満たしているかが示されます。
• explain_seo_terms(category) — SEO、AEO、GEO、JSON-LD、FAQPage、canonical、llms.txt、Core Web Vitals、E-E-A-T、helpful content update、doorway pages など、40 以上の SEO と AEO 用語を収録したリファレンス用語集です。カテゴリ（basics、AEO、technical、analytics、penalty）で絞り込めます。

インストール

• install_skill(agent) — Claude Code、Claude Desktop、Cursor、Windsurf、Claude.ai の Web Projects、および汎用の AGENTS.md エージェント向けに、ranki-seo-skills Skill のインストールコマンドを返します。

あなたのRanki.ioアカウント — IDEで実際のランキングデータを確認（有料APIキー）

• get_account() — APIキーのユーザー情報を取得します。名前、メールアドレス、プラン、日次・月次の上限、現在の使用状況を確認できます。
• list_projects() — Ranki.ioアカウントのプロジェクト一覧を取得します。
• list_articles(project_id) — プロジェクト内の記事のページ分割されたインデックスを取得します。nano_id、タイトル、ステータス、言語、focus_keyword[]、目次の概要、単語数、SEOスコアを確認できます。ステータスによる絞り込みも可能です。
• get_article(article_id) — nano_idを指定して個別の記事を取得します。タイトル、HTML、フォーカスキーワード、目次、埋め込み画像のURL、SEOスコアを確認できます。
• list_rank_tracking(project_id) — プロジェクトのGoogle Search Consoleの概要を取得します。28日間の合計、クリック数上位20キーワード、上位20件の機会キーワード（表示回数があり、掲載順位が10位より下の、成果を得やすいキーワード）を確認できます。
• list_gsc_keywords(project_id) — ページ分割されたGSCキーワード一覧全体を取得します。クリック数／表示回数／掲載順位／CTRで並べ替えられます。
• ai_visibility(project_id) — 記録されたAI引用スナップショットを取得します。記録時点で、追跡対象のトピックがChatGPT、Claude、Perplexity、Google AI OverviewのSERPに表示されていたかを確認できます。

一般的なセッションの流れ

You:    audit my site speed and fix the slow images

Claude: → Calling ranki.audit_speed(url="https://myapp.dev")
        ← Lighthouse: 42 perf · LCP 4.8s · 3 images blocking the paint.
        → Calling ranki.optimize_images([hero.png, banner.jpg, card.png])…
        ← 3 files, recipes returned.
        → Running sharp-cli to convert hero.png → hero.avif + hero.webp + [email protected]…
        → Editing app/page.tsx — rewriting <img> as <picture srcset>, adding alt text…
        → Calling ranki.audit_speed again to verify…
        ← Lighthouse: 96 perf · LCP 1.4s.

You:    now find pages that shouldn't be in Google

Claude: → Calling ranki.audit_hidden_pages(domain="https://myapp.dev")
        ← 8 robots-disallow, 12 noindex, 118 keep, 4 unsure.
        → Editing public/robots.txt to disallow /admin /dashboard /checkout /account…
        → Adding <meta name="robots" content="noindex"> to app/search/page.tsx…
        Done. Submit URL-removal requests in Search Console for the 8 admin pages.

ranki-seo-skillsのSkillファイルには、どのツールをいつ、どの順番で呼び出すか、各修正をリポジトリ内のどこに適用するかが記載されています。

レート制限

ティア	1日あたりの上限	適用範囲	利用可能なツール
キーなし	5回	IP単位	15個の無料ツール（監査、ジェネレーター、速度、画像最適化、コンテンツ戦略、インストール）
Ranki.io APIキー	500回	キー単位	22個すべてのツール。Ranki.ioアカウントから実際のGSCキーワード、ランキング追跡、AI引用、プロジェクト一覧、記事ライブラリを読み取る7個のブリッジツールを含みます

app.ranki.io/developerでキーを取得してください。X-RateLimit-Limit、X-RateLimit-Remaining、X-RateLimit-Resetはすべてのレスポンスで返されます。ディスパッチャーのエラーメッセージには、リセットまでの時間とアップグレード方法が記載されています。

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インストール

Claude Desktop / Claude Code（ほとんどのバイブコーダーにおすすめ）

~/.claude/claude_desktop_config.jsonに追加します。

{
  "mcpServers": {
    "ranki": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@ranki.io/mcp"],
      "env": { "RANKI_API_KEY": "rk_live_..." }
    }
  }
}

Claude Desktopを再起動します。MCPインジケーターに22個のツールを持つrankiが表示されます。

Cursor（HTTPトランスポート、npxは不要）

プロジェクト内の.cursor/mcp.jsonに追加します。

{
  "mcpServers": {
    "ranki": {
      "url": "https://mcp.ranki.io",
      "headers": { "X-API-Key": "rk_live_..." }
    }
  }
}

ChatGPT Desktop、Continue.dev、Zedなど、MCPに対応するクライアント

クライアントがstdio MCPに対応している場合は、Claude Desktopのスニペットを使用してください。HTTP MCPに対応している場合は、Cursorのスニペットを使用してください。

無料APIキーを取得する

app.ranki.io/developerにアクセスして、Revealをクリックします。キーはすでに作成されています。すべてのRanki.ioアカウントに自動で作成されます。無料のアドバイザーツールはキーなしで利用できます（1日あたりIPごとに5回）。list_projectsとget_articleのブリッジツールにはキーが必要です。

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バイブコーダーの活用例

シナリオ1：「サイトを公開したばかりです。次に何をすればいいですか？」

You: I just shipped my Next.js app at https://myapp.com. What SEO do I need?

Claude (via Ranki MCP):
  → Calling seo_starter_kit(domain="myapp.com")
  ← [Returns robots.txt + sitemap.xml + llms.txt + JSON-LD templates]
  → Writing public/robots.txt
  → Writing public/sitemap.xml (enumerating pages from app/ directory…)
  → Writing public/llms.txt
  → Adding JSON-LD <script> to app/layout.tsx
  → Calling audit_seo to verify…
  ← Score: 92/100. 🎉

シナリオ2：「ChatGPTがドキュメントを引用してくれないのはなぜですか？」

You: Why doesn't ChatGPT cite my docs site?

Claude (via Ranki MCP):
  → Calling audit_aeo(url="https://docs.myproduct.com")
  ← Score 38/100. Failing: no FAQPage schema, no llms.txt, robots.txt blocks ClaudeBot.
  → Fixing each failure in your repo…
  ← Score 88/100. Re-deploy and ChatGPT should pick it up within 7-14 days.

シナリオ3：「どんなブログ記事を書けばいいかわかりません」

You: I have a Stripe alternative landing page but the blog is empty. Help.

Claude (via Ranki MCP):
  → Calling find_topic_ideas(url="https://mystripe-alt.com")
  ← [Returns brief with topic generation methodology + 15-topic structure]
  → [Generates 15 topics organized by intent, picks top 3]
  ← Recommended first 3 articles:
     1. "How to switch payment processors without losing customers" (transactional)
     2. "Stripe vs us: side-by-side fee comparison for $10K/mo MRR" (commercial)
     3. "What is interchange-plus pricing and why most SaaSes overpay" (informational)

シナリオ4：「不足しているギャップキーワードは何ですか？」

You: My competitors are stripe.com and lemonsqueezy.com. What am I missing?

Claude (via Ranki MCP):
  → Calling find_keyword_gap(url="https://mystripe-alt.com",
                              competitors=["stripe.com","lemonsqueezy.com"])
  ← [Returns methodology + per-competitor analysis steps]
  → Crawling /blog on both competitors…
  → Cross-referencing against your sitemap…
  ← 5 high-value gaps found:
     - "PCI compliance for small SaaS" (covered by Stripe, not you)
     - "How to handle subscription dunning" (covered by both, not you)
     - … 3 more

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アーキテクチャ

┌────────────────────────┐         ┌──────────────────────────┐
│  Claude / Cursor / etc │         │  mcp.ranki.io (PHP)      │
│                        │         │                          │
│  1. Sees 22 tools      │ JSON-RPC│  - 22 tool definitions   │
│  2. Decides to use one ├────────►│  - HTTP + stdio (npx)    │
│  3. Receives advice    │         │  - 5/IP or 500/key per   │
│  4. Acts on the repo   │         │    UTC day rate limit    │
│                        │         │  - REST API bridge       │
└────────────────────────┘         └────────────┬─────────────┘
                                                │ (only for keyed tools)
                                                ▼
                                   ┌──────────────────────────┐
                                   │  app.ranki.io REST API   │
                                   │  /api/v1/projects        │
                                   │  /api/v1/articles/...    │
                                   └──────────────────────────┘

2つのトランスポート

• stdio（Claude Desktop、Claude Code、ほとんどのMCPクライアント） — @ranki.io/mcp npmパッケージをインストールします。このパッケージは、stdioのJSON-RPCをhttps://mcp.ranki.ioにプロキシする50行のNode.jsシムです。
• HTTP（Cursor、カスタムクライアント） — https://mcp.ranki.ioを直接指定します。Nodeのインストールは不要です。

リポジトリの構成

ranki-mcp/
├── server/                     # PHP MCP server (deployed to mcp.ranki.io)
│   ├── public/index.php        #   GET → marketing landing page (HTML)
│   ├── index.php               #   POST → JSON-RPC 2.0 dispatcher
│   ├── lib/
│   │   ├── jsonrpc.php         #   JSON-RPC reply helpers
│   │   ├── registry.php        #   Tool registry + REST API bridge
│   │   └── ratelimit.php       #   Per-IP rate limit (5/day for free tier)
│   └── tools/
│       ├── seo_starter_kit.php
│       ├── find_topic_ideas.php
│       ├── find_keyword_gap.php
│       ├── audit_aeo.php
│       ├── audit_seo.php
│       ├── generate_sitemap_xml.php
│       ├── generate_llms_txt.php
│       ├── generate_robots_txt.php
│       ├── list_projects.php
│       └── get_article.php
└── npx/                        # Node.js stdio shim (published as @ranki.io/mcp)
    ├── package.json
    ├── index.js                #   ~50 lines: stdin→POST→stdout
    └── README.md

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SEO と AEO の違いとは？

**SEO（検索エンジン最適化）**とは、Google の従来の 10 個の青いリンクでサイトの順位を上げることです。シグナルには、タイトルタグ、メタディスクリプション、H1、canonical、サイトマップ、内部リンク、ページ速度、モバイル対応、HTTPS があります。Ahrefs／SEMrush／SurferSEO などのツールがこれらを評価します。

AEO（回答エンジン最適化）とは、ChatGPT、Claude、Perplexity、Google AI Overviews がユーザーの質問に答える際に、サイトが引用されるようにすることです。シグナルは異なります。

• FAQPage JSON-LD — 引用に最も大きく影響するシグナルです。
• 定義を示す導入文 — 最初の段落で「X は……です」という簡潔な回答を示します。
• 著者名の明記＋E-E-A-T — LLM は、著者名が記載された引用元を優先します。
• llms.txt — LLM にコンテンツの利用を明示的に促します。
• AI ボットを許可する robots.txt — GPTBot／ClaudeBot／PerplexityBot をブロックしてはいけません。
• 回答形式の見出し — 質問形式の H2／H3（「X とは何ですか？」「X はどのように機能しますか？」）。
• 比較表 — AI Overviews で最も引用される HTML 要素です。

audit_aeo は、これら 8 項目すべてをチェックし、修正すべき内容を AI に正確に伝えます。2026 年現在、AEO のトラフィックは最も成長が速い SEO チャネルですが、対策がまったくできていないサイトがほとんどです。

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llms.txt — 新たに普及しつつある AI 検索標準

robots.txt に着想を得た、LLM 向けのファイルです。/llms.txt に置く Markdown ファイルで、AI クローラーに次の情報を伝えます。

• サイトの内容（メタデータではなく、平易な英語で）。
• 最も重要なページ。
• サイトの引用方法。

# Acme Corp

> Acme makes the SDK for shipping React Native apps faster.

## Key pages

- [Homepage](https://acme.dev/)
- [Documentation](https://acme.dev/docs)
- [Pricing](https://acme.dev/pricing)
- [Blog](https://acme.dev/blog)

## About

- Founded 2024, based in Berlin.
- Used by 12,000+ teams including Linear and Notion.
- Open source SDK on github.com/acme/sdk.

generate_llms_txt を使えば、5 秒で作成できます。

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セルフホスト

MCP サーバーはプレーンな PHP 8.4 で構成されており、フレームワーク、データベース、Composer の依存関係はありません。server/ ディレクトリを、public/index.php を配信する Nginx vhost の背後に配置すれば完了です。

server {
  server_name mcp.yourdomain.com;
  root /var/www/ranki-mcp/server/public;
  index index.php;
  location / {
    try_files $uri $uri/ /index.php?$query_string;
  }
  location ~ \.php$ {
    include fastcgi_params;
    fastcgi_pass unix:/run/php/php8.4-fpm.sock;
    fastcgi_param SCRIPT_FILENAME $realpath_root$fastcgi_script_name;
  }
}

lib/ratelimit.php は IP のレート制限に /tmp/ 内のファイルを使うため、すぐに動作します。大規模な環境で Redis を使ったレート制限が必要な場合は、実装を置き換えてください。

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コントリビューション

新しいアドバイザーツールの PR を歓迎します。ツールを追加する手順は次のとおりです。

1. server/tools/your_tool.php を作成し、呼び出し可能な function (array $args, string $apiKey): array を返します。
2. rk_mcp_text_content("...your structured advice...") を返します。
3. rk_mcp_tool_definitions() の下にある server/lib/registry.php でツールを登録します。

ツールの命名規則：<verb>_<noun> の snake_case（例：audit_aeo、find_topic_ideas）。

ツールの基本方針：呼び出し元の AI にデータと指示を返し、自分で LLM を呼び出すことはしません。

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FAQ

料金はかかりますか？

アドバイザーツール（list_projects／get_article 以外）は無料です。1 IP あたり UTC 日ごとに 5 回まで利用できます。この制限を解除するには、app.ranki.io/developer で無料の API キーを取得してください。ブリッジツールは、Ranki.io の非公開データを取得するため、キーが必要です。

Ranki MCP は私の Claude クレジットを使いますか？

**はい。使うのはあなたのクレジットだけです。**こちらから LLM を呼び出すことはありません。MCP サーバーが構造化されたアドバイスを返し、Claude／Cursor があなた自身のクレジットを使って内容を評価し、実行します。

データはどこに送信されますか？

• アドバイザーツール（audit_*、generate_*、seo_starter_kit、find_*）は、指定された URL を取得します（それ以外のネットワーク呼び出しはありません）。
• ブリッジツール（list_projects、get_article）は、あなたの X-API-Key を使い、HTTPS 経由で app.ranki.io/api/v1/... を呼び出します。
• リクエスト本文は記録しません。レート制限とデバッグのために、IP、ツール名、レスポンスのステータスを記録します。

オープンソースですか？

はい。MIT ライセンスで、このリポジトリにソースコード全体を公開しています。

自社の VPC 内で実行できますか？

はい。server/ はプレーンな PHP で構成されています。ブリッジツールには app.ranki.io が必要ですが、該当するツールファイルを削除すれば無効にできます。

Surfer／Frase／Outrank などの競合サービスとの違いは何ですか？

これらは、URL を 1 つずつ監査し、変更を提案する SaaS ダッシュボードです。Ranki MCP はプロトコルレイヤーであり、IDE でコードを書いている間に、AI がこれらの監査をインラインで利用できるようにします。形態も、価格帯（無料）も、対象ユーザー（SEO の専門家ではなく、バイブコーディングを行う人々）も異なります。

私はバイブコーディングをしているだけで、AEO の意味がまったく分かりません。

まさに、そういう方のためのものです。まずは seo_starter_kit("yourdomain.com") を実行してください。Claude がすべてを案内します。

私のデータで AI をトレーニングしますか？

モデルのトレーニングは行いません。モデルもありません。決定論的なチェックを行う、薄いアドバイザーです。

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ライセンス

MIT です。LICENSE をご覧ください。

Ranki.io が心を込めて開発しました。創業者、代理店、クリエイター向けの AI SEO ＋ AEO 自動化ツールです。