关于 agentaeo-mcp-server
AgentAEO MCP Server 用于审查品牌在 AI 生成答案中的引用情况,面向评估品牌可见度的营销团队和代理机构。它在 ChatGPT、Perplexity、Claude 和 Google AI 上测试买家查询,并提供竞争对手引用、预估收入损失及改进建议。
主要功能
- 01在四种 AI 引擎上测试查询
- 02按查询衡量引用率
- 03识别被引用的竞争对手
- 04估算月度收入损失
- 05生成 schema 修复建议和 llms.txt
适用场景
- 01比较买家查询中的竞争对手可见度
- 02检查品牌引用表现
- 03为 AEO 审计确定修复优先级
- 04评估多个客户域名的引用差距
MCP 相关
它向兼容 MCP 的 Agent 提供 AgentAEO 审计及相关结果,可运行查询并返回引用数据、收入估算和改进建议。
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。
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
AgentAEO MCP 服务
问 Claude:“为什么在 [category] 类别的查询中,被引用的是 [competitor],而不是我们?”获取答案,找到解决办法。
AgentAEO 是面向 AI Agent 的检索智能层。它会告诉 Claude、Cursor 以及任何兼容 MCP 的 Agent,哪些品牌赢得了 AI 引用,以及具体原因。
2 分钟内完成安装
npx @agentaeo/mcp-server@latest
然后在 Claude Desktop 中询问:
“针对 [category] 类别的查询,对 [domain.com] 进行 AI 引用审计。告诉我哪些竞争对手被引用了,以及原因。”
就这么简单。现在,你的 AI 工作流中已经具备实时选择情报。
衡量内容
AgentAEO 会在 ChatGPT、Perplexity、Claude 和 Google AI 上运行真实的买家查询,并返回:
- 每个引擎、每条查询的引用率
- 每条查询中胜出的竞争对手
- 收入流失估算($/月)
- AI 跳过你的确切结构性原因
- 可直接复制粘贴的 Schema 修复方案
为什么要打造它
尽管 Google 排名表现出色,投资 SEO 的品牌中仍有 60% 不会出现在 AI 生成的答案中。
这就是选择差距:AI 找到了你的品牌,却不总是选择它。竞争对手比你更早进入考虑范围。
AgentAEO 会衡量这一差距,并以美元量化,还会生成修复方案。
它也被称为:生成式引擎优化(GEO)、答案引擎优化(AEO)、AI SEO——AgentAEO 衡量的是引用层,它决定了 AI 会推荐你还是你的竞争对手。
AgentAEO 与其他 AEO 工具的区别
| 能力 | AgentAEO | Conductor | Profound | AthenaHQ | seoClarity |
|---|---|---|---|---|---|
| 跨 4 个引擎进行实时引用测试 | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
| 收入风险估算 | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
| 30 天修复蓝图 | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
| 可直接部署的 JSON-LD Schema | ✅ | ❌ | ❌ | 部分支持 | ❌ |
| 生成 llms.txt | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
| 免费套餐 | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
| 一次性诊断(无需订阅) | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
| 在 Anthropic Registry 上提供 MCP 服务 | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ | ✅ |
现在就试试这 3 种工作流
1. 竞争情报
“针对支付处理相关查询,审计 stripe.com。ChatGPT 和 Perplexity 会推荐哪些金融科技品牌,而不是 Stripe?”
2. 自有品牌监测
“对 [your-domain.com] 进行引用健康检查,并提供每月收入流失估算以及最重要的 3 项修复措施。”
3. 代理机构研究
“审计以下 5 个域名:[list]。按 Retrieval Marketing Score 排名。哪个域名相较竞争对手的引用差距最大?”
30 分钟内完成完整的 AEO 审计和修复计划
在 Claude Desktop 或 Claude Cowork 中使用 AgentAEO MCP,过去需要 30 天手动完成的 AEO 工作,现在 30 分钟即可完成:
询问 Claude:
“对 [domain.com] 进行完整的 AEO 审计。在所有 4 个引擎上测试买家查询,找出引用差距,生成 30 天修复蓝图,创建 JSON-LD Schema 文件,编写 llms.txt,并提供一份面向董事会的收入风险摘要。”
一次会话即可输出:
- 每个引擎、每条查询的引用评级
- 收入流失估算
- 按优先级排序的 30 天修复计划
- 可直接复制粘贴的 JSON-LD(FAQPage、HowTo、Organization)
- 可直接发布的 llms.txt 文件
- 面向利益相关者的执行摘要
基于 Retrieval Marketing Framework™ 构建
唯一在 Anthropic 官方 Registry 上提供可用 MCP 服务的 AEO 平台。在 Glama 上获 AAA 评级。
→ agentaeo.com
→ retrieval.marketing
→ npm 上的 @agentaeo/mcp-server
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。