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Seo Ai Visibility

Seo Ai Visibility

远程服务
pipeworx.io商业与营销05 周前更新

关于 Seo Ai Visibility

Seo Ai Visibility 是用于检查 LLM 如何回答品牌、主题或搜索问题的 MCP 服务,并返回答案及引用来源,供 AI 可见度分析。

主要功能

  1. 01向 LLM 提交提示词
  2. 02返回答案及引用链接

适用场景

  1. 01检查 LLM 如何描述品牌
  2. 02查看查询所引用的来源

MCP 相关

向 MCP 客户端提供 `seo_llm_answer` 工具。可通过 Pipeworx 网关连接,也可作为独立的 stdio MCP 服务运行。

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://gateway.pipeworx.io/seo-ai-visibility/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

详细介绍

mcp-seo-ai-visibility

SEO AI 可见度 MCP — 品牌 X 是否出现在大模型的回答中(GEO / AI-SEO)

属于 Pipeworx — 一个将 AI Agent 连接到 1683+ 个实时数据源的 MCP 网关。

工具

工具描述
seo_llm_answer<brand> 是否出现在 ChatGPT 针对 <question> 给出的回答中 — 通过大模型运行提示词,并返回其回答以及引用的来源/链接,用于 AI 可见度(GEO)分析:了解大模型如何评价某个品牌、主题或查询,以及它引用了哪些来源。示例:seo_llm_answer({ user_prompt: "What are the best running shoe brands?", model_name: "gpt-4o", _apiKey: "your-base64-key" })

快速开始

添加到你的 MCP 客户端(Claude Desktop、Cursor、Windsurf 等):

{
  "mcpServers": {
    "seo-ai-visibility": {
      "url": "https://gateway.pipeworx.io/seo-ai-visibility/mcp"
    }
  }
}
此端点实际提供的内容

https://gateway.pipeworx.io/seo-ai-visibility/mcp 上的 tools/list 会返回上表中的工具,以及 Pipeworx 的共享元工具 — ask_pipeworx、 discover_tools、search_within、remember/recall 和网关全局工具集中的其他工具。因此,你看到的工具数量会多于此表:单个工具包端点目前会列出大约 30 个共享工具,以及该工具包自身的工具。连接的 initialize 响应会说明其确切范围,是当日情况的权威说明。

这是有意为之,并非意外复用。元工具使受限连接能够回答此工具包未涵盖的问题 — 通过 ask_pipeworx 在整个目录中路由 — 无需你添加第二个 MCP 服务。目前无法挂载不包含这些元工具的工具包端点;如果额外的架构定义所占用的上下文成本高于路由带来的收益,请连接一次完整网关,而不是连接多个工具包端点。

或者连接完整的 Pipeworx 网关,直接列出每个工具包的工具,而不只是此工具包的工具:

{
  "mcpServers": {
    "pipeworx": {
      "url": "https://gateway.pipeworx.io/mcp"
    }
  }
}

两个 URL 都连接到相同的网关和相同的 1683+ 个数据源。唯一的区别是直接列出哪个工具包的工具;无论连接哪一个,ask_pipeworx 都能访问所有工具。

没有 MCP 客户端?通过 HTTP 调用

我们的 seo-ai-visibility 密钥仅供付费账户使用,因此匿名调用 POST https://gateway.pipeworx.io/v1/tools/seo_llm_answer 时,需要在参数中附带你自己的密钥 _apiKey。查看任意工具:GET https://gateway.pipeworx.io/v1/tools/seo_llm_answer。查找工具:使用 {"query":"..."} 调用 POST https://gateway.pipeworx.io/v1/tools/search_packs。

独立运行(无需网关账户)

此软件包也可以作为本地 stdio MCP 服务运行 — 无需 Pipeworx 账户,也无需与网关往返通信:

{
  "mcpServers": {
    "seo-ai-visibility": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@pipeworx/mcp-seo-ai-visibility"]
    }
  }
}

或者直接运行以确认它能启动:

npx -y @pipeworx/mcp-seo-ai-visibility

它通过 stdin/stdout 使用 MCP 通信,并针对仅此工具包的工具响应 initialize/tools/list/tools/call — 不包含上文网关连接所添加的任何共享元工具。相同的源代码,相同的工具,没有 ask_pipeworx 路由。

使用 ask_pipeworx

你也可以用日常语言提问,而不是直接调用工具 — 这既适用于上面的工具包端点,也适用于完整网关:

ask_pipeworx({ question: "your question about Seo Ai Visibility data" })

网关会选择合适的工具并自动填入参数。

更多信息

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。