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On-Page.ai SEO MCP

On-Page.ai SEO MCP

本地服务
api.on-page.ai商业与营销115 周前更新

关于 On-Page.ai SEO MCP

On-Page.ai SEO MCP 是面向 SEO 工作的托管 MCP 服务,为 AI Agent 提供结构化搜索与页面数据。它支持页面审计、竞品覆盖对比、实体差距分析和内链机会识别,并提供报告资源。

主要功能

  1. 01页面 SEO 审计与建议
  2. 02实体差距及相关词分析
  3. 03竞品主题覆盖对比
  4. 04内链机会识别
  5. 05页面体验基准分析
  6. 06文本或页面主题分类

适用场景

  1. 01审查目标关键词对应的页面
  2. 02比较搜索结果中的竞品内容
  3. 03确定内容缺失实体并规划修改
  4. 04评估页面体验与内链机会

MCP 相关

托管 MCP 服务通过 Streamable HTTP 向 Codex、Claude Code、ChatGPT 等 MCP 客户端提供 SEO 工具,并发布报告结构和解读指南作为 MCP 资源。支持 OAuth 或 API key bearer token 认证。

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。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库

工具

还没有获取到工具列表

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

On-Page.ai SEO MCP

On-Page.ai SEO MCP 横幅

托管式 MCP 服务,提供基于证据的页面 SEO 审核、实体差距分析、竞争对手覆盖度检查、内链机会分析和页面体验基准评估。

On-Page.ai SEO MCP 是一款用于搜索引擎优化工作的托管式 Model Context Protocol 服务。它通过一个 MCP 服务,为 Codex、Claude Code、ChatGPT 和其他 AI Agent 提供结构化 SEO 数据,用于关键词研究、竞争对手分析、实体差距分析、页面审核和搜索结果建议。

演示

https://github.com/user-attachments/assets/4b2ab1ff-b5bf-4262-a3ad-0e987a34376d

服务

https://api.on-page.ai/mcp

功能

On-Page.ai MCP 工作流

On-Page.ai 为 AI Agent 提供结构化 SEO 证据,供其在建议修改前参考。Agent 无需给出泛泛的 SEO 建议,而是可以扫描实时 URL,并将其与某个关键词对应的当前搜索结果样本进行比较。

核心工作流:

  • 查找缺失的实体和相关术语
  • 比较竞争对手的主题覆盖情况
  • 生成内链候选项
  • 将页面体验与排名靠前的竞争对手进行基准比较
  • 对页面或文本的主题重点进行分类
  • 返回适用于客户的结构化报告,供 Agent 推理

使用场景

将 On-Page.ai SEO MCP 用作 AI Agent 的 SEO 工具和 SEO 工作流的一部分。它可以帮助 Agent 检查 Google 搜索结果、比较 SERP 竞争对手、查找实体差距、提升自然搜索曝光度,并将页面级 SEO 数据转化为具体的内容建议。

托管式 MCP 服务可与 Codex、Claude Code、ChatGPT 及其他支持 MCP 配置、API 密钥身份验证或远程服务集成的客户端配合使用。

API 主页

On-Page.ai API 主页截图

公开 API 主页展示了托管式 MCP 服务背后的产品界面。

可用工具

工具用途
verify_installation零额度检查,验证服务是否已连接、完成身份验证并有可用额度
scan_page默认的完整 SEO 审核,提供 URL 和关键词建议
scan_page_lite更快地扫描实体和竞争对手样本
scan_page_deep深入分析竞争对手,并可选进行页面体验基准评估
classify_text将 URL 或文本归类到主题类别中
check_job检查异步任务状态
wait_for_job等待异步任务完成
get_job_result获取已完成任务的结果
check_credits检查可用额度和路由成本

扫描可通过 region 参数指定 27 个国家/地区的 Google SERP;服务还会将报告架构和解读指南作为 MCP 资源发布。详情:docs/tools.md。

快速安装

大多数用户可以从这里开始:

https://api.on-page.ai/install

此外,docs/install.md 中也提供了针对不同客户端的文档。

提示词示例

Use On-Page.ai to scan https://example.com/page for "target keyword".
Return the top missing entities, explain why they matter, and suggest minimal
edits to existing sentences.
Run a deep On-Page.ai scan for https://example.com/page with keyword
"target keyword". Compare the recurring competitor gaps and prioritize the
fixes that are most likely to improve relevance.

更多示例:examples/prompts.md

目录提交素材

MCP 目录元数据位于:

Cursor 插件素材还包括:

安全边界

此仓库只能包含面向公众的材料。如果你要贡献内容, 请阅读 SECURITY.md,并且不要包含:

  • 私有源代码
  • 环境文件
  • 部署说明
  • 凭据或令牌
  • 客户数据
  • 内部管理 URL
  • 内部审查材料包
  • 生成的调试输出

支持

评论

支持 Markdown

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。