Agent Seo Engine

Agent SEO Engine

面向 AI Agent 的本地优先 SEO 评分、搜索意图与机会引擎。
在 Agent 重写、更新或发布内容前进行确定性检查。

mcp-name: io.github.davidmosiah/agent-seo-engine

⭐ 如果这个以 Agent 为先的工具能为你的工作流带来帮助，请为代码仓库点星。 点星能让更多开发者发现这些工具，也能帮助 Delx 持续发布开源基础设施。
🧱 属于 Delx Agent Stack 的一部分 — 涵盖 body、reach 和 coordination 的 15 个开源 MCP 服务。

---

以 Agent 为先的 SEO 评分、搜索意图检测与机会优先级排序。它将生产级内容流水线中的实用功能整合为简洁的本地 CLI，以及可选的 MCP 服务，适用于 Codex、Claude、Cursor、Hermes、OpenClaw 和其他 Agent 运行时。

当 Agent 需要在重写、更新或发布内容前进行确定性 SEO 检查时，可使用此工具。

功能

• 对搜索意图进行分类：信息型、导航型、交易型和商业调查型
• 为 Markdown 文章评分，找出影响 Agent 阅读的 SEO 问题
• 根据展示次数、排名、CTR 差距、转化次数和商业价值，为 GSC 风格的机会排定优先级
• 在内容工具运行前提供 manifest、connection_status 和 privacy_audit 接口
• 默认在本地运行，无需 API 密钥

安装

pipx install agent-seo-engine

如需 MCP 支持：

pipx install "agent-seo-engine[mcp]"

已发布到 PyPI：agent-seo-engine。发布自动化使用 PyPI Trusted Publishing，因此 GitHub Actions 无需长期有效的 PyPI 令牌即可发布后续版本。请参阅 docs/pypi-publishing.md。

CLI

agent-seo-engine manifest --client codex
agent-seo-engine doctor
agent-seo-engine privacy-audit
agent-seo-engine intent "best ai agent framework"
agent-seo-engine score --file examples/article.md --primary-keyword "ai agent testing"
agent-seo-engine opportunity --impressions 4200 --clicks 80 --position 12.4 --commercial-intent 0.8
agent-seo-engine image-alt --file page.html

所有命令默认均返回结构化 JSON。使用 --format markdown 以便人工审阅。

MCP

agent-seo-mcp

Hermes 风格的配置：

mcp_servers:
  agent_seo:
    command: agent-seo-mcp
    args: []
    sampling:
      enabled: false

建议首先调用：

1. agent_seo_connection_status
2. agent_seo_privacy_audit
3. agent_seo_score_content

Agent 接入方式

工具	用途
agent_seo_manifest	Agent 客户端的安装与运行时指南
agent_seo_connection_status	本地／离线就绪状态及可选集成状态
agent_seo_privacy_audit	草稿、分析数据和凭据边界
agent_seo_detect_intent	搜索意图分类
agent_seo_score_content	Markdown 质量检查及精确建议
agent_seo_prioritize_opportunity	类似 GSC 的机会评分
agent_seo_check_image_alt	HTML 的图像 alt 属性覆盖率审查

可复制粘贴的 Agent 提示词

Use agent-seo-engine. First call agent_seo_connection_status and agent_seo_privacy_audit.
Score the draft, then propose only edits tied to failed checks or high-impact opportunities.

Agent 约定

Agent 不应猜测草稿是否已准备就绪。它们应调用评分工具，读取确切的未通过检查项，然后提出有针对性的修改。该引擎刻意采用确定性和本地运行的方式，以便 Agent 多次运行时比较结果随时间的变化。

开发

python3 -m venv .venv
. .venv/bin/activate
pip install -e ".[dev]"
pytest
python -m compileall -q src

---

📧 联系与支持

• 📨 [email protected] — 一般问题、集成帮助、合作事宜
• 🐛 错误报告／功能请求 — GitHub Issues
• 🐦 最新动态 — X 上的 @delx369
• 🌐 网站 — wellness.delx.ai