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GoAI Moat AI Visibility Audit

GoAI Moat AI Visibility Audit

远程服务
github.com/jayniebingyu-cyber商业与营销13 周前更新
代码仓库

关于 GoAI Moat AI Visibility Audit

GoAI Moat AI Visibility Audit 是用于审查品牌和网站在 AI 回答中呈现情况的 MCP 中继，也评估 GEO/SEO 健康度。它将请求转发给 GoAI Moat，由后者处理凭据、访问权限和额度。

主要功能

  1. 01审查品牌在多个 AI 模型中的能见度
  2. 02查询品牌的 AI 提及情况
  3. 03评估 GEO/SEO 健康度
  4. 04返回评分和基准百分位
  5. 05按优先级列出问题

适用场景

  1. 01查看 AI 服务如何描述某个品牌
  2. 02评估网站在 AI 回答中的能见度
  3. 03查找优先处理的 GEO/SEO 问题

MCP 相关

向 MCP 客户端提供审计、品牌提及查询和许可证检查工具。这个轻量中继会将请求转发给 GoAI Moat 服务，由其处理凭据、访问权限和额度。

配置

远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端，复制配置或使用一键安装。

服务地址https://mcp.goaimoat.com/mcp
一键复制安装命令
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

命令在终端中运行；JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。

工具

6
参数类型必填说明
emailstring否你的邮箱地址——解锁 1 次免费完整审计。
scoreinteger否可选的已知清单评分，范围为 0–30。提供后会免费附上层级和修复计划。
api_keystring否开发者 API 密钥——对于 Agent/API 调用方，与 license_key 等效。
categorystring否产品/服务类别（例如 "phone case"、"DTC fashion"）。
brand_namestring是要审计的品牌/公司。
license_keystring否Gumroad 许可证密钥 — 解锁无限次完整审计。

详细介绍

GoAI Moat — AI 可见度 MCP（轻量中继）

面向任意网站或品牌的多模型 AI 可见度审计——涵盖 ChatGPT（消费级应用）、Perplexity 和 Grok，以及 GEO/SEO 健康状况和 0–100 分评分与基准百分位。

专为轻量中继而设计：此 MCP 不保存 API 密钥、不处理计费，也不直接调用上游服务。它会将你的请求（连同 api_key / license_key / email）转发给 GoAI Moat 服务；该服务保存所有凭据，并负责访问权限和配额管理。此 MCP 仅作为发起请求的接口。

工具

  • audit_ai_visibility(url, api_key=..., license_key=..., email=...) — 完整审计：多模型 AI 提及情况 + GEO/SEO 健康状况 + 0–100 分评分 + 基准百分位 + 按优先级排列的问题。
  • check_ai_mentions(brand, api_key=..., email=...) — 快速检查：ChatGPT / Perplexity / Grok 对某个品牌的评价。
  • check_license(license_key, email=...) — 激活许可证并获取你的 api_key。

定价

  • 免费：每个邮箱可进行 3 次审计。
  • 订阅：$98/月。通过 check_license 激活。

本地运行（stdio）

pip install -r requirements.txt
python server.py

此处无需凭据——身份验证、配额和实际审计均由 GoAI Moat 服务处理。如果 api_key、license 或 email 缺失或配额已用尽，服务会返回明确的错误信息。

托管端点

https://ai-visibility.mcp.goaimoat.com/mcp

许可证

MIT

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第一次接触 MCP？

从协议是什么，到在客户端里装上第一个服务，这几条回答覆盖了大多数入门问题。

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。