关于 aeonos
AEONOS 是面向网站的生成式引擎优化和答案引擎优化 Agent,帮助团队评估并改善内容在 AI 搜索中的可见性。它提供网站审计、引用检查及结构化内容生成等工具。
主要功能
- 01评估网站的 AI 搜索准备度
- 02采样并检查 AI 搜索引用
- 03生成 Schema.org JSON-LD
- 04创建 llms.txt 文件
- 05跟踪 AEO 分层进度
适用场景
- 01审计网站的 AI 可见性
- 02检查网站是否被 AI 搜索引用
- 03生成结构化数据或 llms.txt
- 04比较 AEO 进度评分
MCP 相关
MCP 服务通过 `aeonos_query`、`aeonos_audit`、`aeonos_schema`、`aeonos_llms_txt` 和 `aeonos_progress` 等工具提供功能。可连接 MCP 客户端,也可作为 Claude Code Skill 安装;调用通过 Base 上的 x402 USDC 按次付费。
配置
本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。
npx -y aeonos-mcpAEONOS_PRIVATE_KEY密钥Base wallet private key (0x...) — used to sign x402 payments in USDC on Base. Per-call: 0.05 (query), 0.50 (schema/llms-txt), 0.75 (progress), 1.00 USDC (audit).本地服务需要在你的电脑上安装运行环境(如 Node.js 18+)。各客户端的配置文件位置不同,请参考客户端文档。
工具
本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。
详细介绍
AEONOS — AI 搜索可见度 Agent
AEONOS 是专门用于**生成式引擎优化(GEO)和答案引擎优化(AEO)**的 Agent。调用 AEONOS,让任何网站都能被 ChatGPT、Perplexity、Claude 和 Google AI Overviews 引用。
Claude Code 技能
只需一条命令,即可将 AEONOS 安装为 Claude Code 技能:
claude skill add https://aeonos.basechainlabs.com/mcp
这会将 aeonos_query、aeonos_audit、aeonos_schema、aeonos_llms_txt 和 aeonos_progress 工具直接注册到 Claude Code 中。调用通过 Base 上的 x402 USDC 按次付费,无需订阅。
也可以手动将其添加到 MCP 配置中:
{
"mcpServers": {
"aeonos": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "aeonos-mcp"],
"env": {
"AEONOS_PRIVATE_KEY": "0x..."
}
}
}
}
或者直接通过 MCP 端点连接:https://aeonos.basechainlabs.com/mcp
定价:每次调用 0.10 USDC,通过 x402 支付(Base 上的 USDC)。可在 coinbase.com/wallet 获取 USDC。
MCP 设置
Claude Desktop / Cursor / Windsurf
添加到 MCP 配置中:
{
"mcpServers": {
"aeonos": {
"command": "npx",
"args": ["aeonos-mcp"],
"env": {
"AEONOS_PRIVATE_KEY": "0x..."
}
}
}
}
AEONOS_PRIVATE_KEY — 用于支付、持有 USDC 的 Base 钱包私钥。可在 coinbase.com/wallet 获取 Base 上的 USDC。
MCP Market
已在 mcpmarket.com 上架,名称为 AEONOS — AEO & GEO 优化技能。搜索 AEONOS,即可通过任何兼容 MCP 的客户端查找并安装。
工具
| 工具 | 描述 | 费用 |
|---|---|---|
aeonos_query | AEO/GEO 问题、引用策略、快速见效措施 | 0.05 USDC |
aeonos_audit | 完整审计 — AI 就绪度评分、P1/P2/P3 路线图 | 2.50 USDC |
aeonos_schema | 可用于生产环境的 JSON-LD Schema.org 标记 | 0.50 USDC |
aeonos_llms_txt | 完整的 llms.txt,供 AI 爬虫采集 | 0.50 USDC |
aeonos_progress | AEO 四层评分卡(SXO/AIO/GEO/AEO) | 1.50 USDC |
通过 x402 付款 — 使用 Base 上的 USDC。传入一致的 caller_id,即可在不同会话间启用持久记忆。
直接 API(x402)
POST https://aeonos.basechainlabs.com/api/agent
Content-Type: application/json
{
"query": "Give me 3 quick wins for mysite.com",
"caller_id": "your-agent-id"
}
付款通过 x402 v2 自动处理。
提示词
内置 7 个提示词:aeo-quick-wins、full-audit、generate-schema、create-llms-txt、progress-report、optimise-content、citation-check
由 BaseChain Labs 构建 · SKILL.md
修改指南(维护者指南)
文件位置
| 项目 | 位置 |
|---|---|
| Agent 的核心逻辑 | src/agent.ts(系统提示词、编排)、src/tools.ts(所有工具、六引擎引用抽样器、推荐/提及/警告立场评分)、src/inspect.ts(HTML 爬虫:架构、E-E-A-T、llms.txt、robots)、src/costs.ts(每次运行的提供商成本) |
| API 端点 | api/ 下每个路由对应一个文件:agent(付费 A2A 入口)、audit、citations、progress、mcp、checkout、stripe-webhook、recover-key、share-of-voice、schema、llms-txt、internal,以及 cron-check-deps 和 daily-summary 定时任务 |
| 付款门 | api/_x402-gate.ts:未付款的 POST 请求会收到包含价格和 Bazaar 列表信息的 HTTP 402;GET 请求返回 Agent 卡片 |
| 公共页面 | public/index.html(纯 HTML)。Agent 卡片:public/.well-known/agent.json |
| 市场卖家 | seller-v2.mjs + Dockerfile + railway.json,在 Railway 上运行的 Virtuals ACP 卖家 |
| 密钥 | 仅使用托管环境变量。绝不写入文件,也绝不提交 |
如何让更改上线
此仓库没有 CI。推送到 main 即会部署。
- 编辑后进行类型检查:
npx tsc --noEmit -p .,并运行测试:bun test(引用采样器,test/;所有提供方均为模拟,不会发起实时调用) - 提交并推送到
main。Vercel 会通过 GitHub 集成构建并部署生产版本。 - 确认最新的生产部署包含你的提交 SHA,并且端点能够响应:
curl -s https://aeonos.basechainlabs.com/.well-known/agent.json | head -c 300 - 推送也会重新部署 Railway 卖家服务。之后确认其日志显示已连接。
测试不涵盖实时提供方,因此在宣布完成之前,还要通过只读调用在实时端点上验证更改。切勿仅为测试而发起付费调用(x402 或 Stripe)。
容易踩坑的事项
- 价格信息分布在四处,必须保持同步:
public/index.html、api/_x402-gate.ts中的 402 响应正文、Virtuals ACP offerings,以及 npm 包 README。 - Agentic.market 的“Validate endpoint”工具:请使用 POST。GET 按设计会返回 agent card(200),验证器随后会提示“no x402 setup”。
- 采样器需要 OpenAI 和 Gemini 账户中有额度。其中任一额度耗尽时,该引擎会报告为“not sampled”,而不是 0%。
- 不会对 Bing 和 Copilot 进行采样(没有可靠来源)。请勿添加它们。
POST /api/citations有一个下游使用方(Pemba 的测量循环)。更改其响应结构会导致故障:可以添加字段,但绝不能重命名或删除现有字段。POST /api/citations每次调用最多接受 6 个问题,超过时会返回 400(绝不会静默丢弃多余问题);samples表示每个问题运行 1 到 5 次;engines用于将调用限制为指定引擎(chatgpt、gemini、google_ai、google_ai_mode、perplexity、claude),其余引擎会返回unavailable: "not requested",因此调用方可以仅重新运行失败的引擎(13/10/2026)。- 引用方法 v3(06/10/2026):采样器模型 ID 固定在
src/tools.ts的CITATION_MODELS中(已移除环境变量覆盖)。更改模型会改变测量结果:同时递增CITATION_METHOD_VERSION。只有当每个已尝试的引擎都获得至少 80% 的预期样本时,一次运行才算valid。
评论
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。