关于 content-optimizer
content-optimizer 是面向写作者和编辑的 SEO 内容分析项目,可自托管。它依据 SERP 数据从七个类别评估草稿,并分析主题、可读性、标题结构及改进方向。
主要功能
- 01按七个 SEO 类别评估内容
- 02对照 SERP 高排名页面
- 03分析可读性和标题结构
- 04查找竞争页面中的缺失主题
- 05按优先级提供改进建议
适用场景
- 01依据排名页面基准评估草稿
- 02发布前发现主题覆盖缺口
- 03调整标题并提升可读性
MCP 相关
其 MCP 服务提供内容评分、关键词与 SERP 分析、建议、可读性检查、主题缺口查找和标题优化工具。
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
6收录的工具列表 · 更新于 2 周前
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| content | string | 是 | 要评分的内容(Markdown 或纯文本) |
| keyword | string | 是 | 要优化的目标关键词 |
| target_word_count | number | 否 | 目标字数(默认值:1500) |
详细介绍
基于 SERP 的内容评分、实体分析和可执行的 SEO 建议。
根据排名靠前的页面为你的内容评分,准确了解需要改进的地方。
为什么选择 Content Optimizer?
付费内容优化工具每月收取 89 至 170 美元的费用,提供基于 SERP 的评分。Content Optimizer 为你提供同样的分析——免费、可自托管且可扩展。
| 功能 | Content Optimizer | Surfer SEO | Clearscope | Frase |
|---|---|---|---|---|
| 价格 | 免费 | $89/mo | $170/mo | $15/mo |
| 可自托管 | :white_check_mark: | :x: | :x: | :x: |
| 开源 | :white_check_mark: | :x: | :x: | :x: |
| 内容评分 | :white_check_mark: | :white_check_mark: | :white_check_mark: | :white_check_mark: |
| 关键词分析 | :white_check_mark: | :white_check_mark: | :white_check_mark: | :white_check_mark: |
| 可读性分析 | :white_check_mark: | :white_check_mark: | :white_check_mark: | :white_check_mark: |
| 标题优化 | :white_check_mark: | :white_check_mark: | :white_check_mark: | :x: |
| 实体/主题覆盖度 | :white_check_mark: | :white_check_mark: | :white_check_mark: | :white_check_mark: |
| MCP 服务 | :white_check_mark: | :x: | :x: | :x: |
| AI 编辑器集成 | :white_check_mark: | :x: | :x: | :x: |
| API 访问 | :white_check_mark: | 付费附加项 | :x: | 付费附加项 |
| 无数据限制 | :white_check_mark: | 按点数计费 | 按点数计费 | 按点数计费 |
:sparkles: 功能
:dart: 内容评分 — 从 7 个 SEO 类别对内容进行 0–100 分评分,并细分各类别得分
:mag: SERP 分析 — 分析排名靠前的页面,了解字数、标题和主题基准
:abc: 可读性分析 — 提供 Flesch-Kincaid 评分、年级水平、句子长度和阅读时间
:bookmark_tabs: 标题优化 — 检测层级问题,建议包含关键词的标题结构
:brain: 实体覆盖度 — 找出竞争对手涵盖而你遗漏的主题
:clipboard: 可执行的建议 — 按影响力排序,优先列出改进项
:robot: MCP 服务 — 可与 Claude Desktop、Cursor 或任何兼容 MCP 的 AI 工具配合使用
:chart_with_upwards_trend: 评分类别
| 类别 | 最高分 | 衡量内容 |
|---|---|---|
| 关键词使用 | 20 | 密度、在首段和标题中的位置 |
| 字数 | 15 | 内容长度与 SERP 平均值及目标的对比 |
| 标题结构 | 15 | H1/H2/H3 层级、数量、关键词使用情况 |
| 可读性 | 15 | Flesch-Kincaid 分数、年级水平 |
| 实体覆盖 | 15 | 与 SERP 竞争对手相比的主题覆盖情况 |
| 内容深度 | 10 | 段落、列表、统计数据、数据点 |
| 内部结构 | 10 | 引言、结论、逻辑脉络 |
| 100 |
:camera: 截图
截图即将推出——网页 UI 正在积极开发中。
:rocket: 自托管设置
先决条件
- Node.js 18+
- npm 9+
安装
git clone https://github.com/sharozdawa/content-optimizer.git
cd content-optimizer
npm install
开发
npm run dev
生产构建
npm run build
npm start
:electric_plug: MCP 服务
MCP 服务让你可以直接在 Claude Desktop 和 Cursor 等 AI 编码工具中使用 Content Optimizer。
通过 npx 安装
无需设置——只需添加配置:
Claude Desktop
添加到 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": {
"content-optimizer": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "content-optimizer-mcp"]
}
}
}
Cursor
添加到项目中的 .cursor/mcp.json:
{
"mcpServers": {
"content-optimizer": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "content-optimizer-mcp"]
}
}
}
从源代码构建
cd mcp-server
npm install
npm run build
然后在 MCP 配置中将 node ./mcp-server/dist/index.js 用作命令。
MCP 工具
| 工具 | 描述 |
|---|---|
score_content | 按 7 个类别对照关键词为内容评分(0-100) |
analyze_keyword | 分析 SERP 数据——前 10 条结果的字数、标题和主题 |
get_content_recommendations | 获取按优先级排序的改进建议 |
check_readability | Flesch-Kincaid 分数、年级水平、句子统计数据、阅读时间 |
find_missing_topics | 找出 SERP 竞争对手涵盖而你的内容缺少的主题 |
optimize_headings | 分析标题结构并提出改进建议 |
:open_book: 更多开源 SEO 工具
| 项目 | 描述 |
|---|---|
| Schema Generator | 为任意页面生成结构化数据(JSON-LD)——包括 Product、Article、FAQ、HowTo 等 |
| AI Visibility | 跟踪你的品牌在 AI 搜索引擎(ChatGPT、Perplexity、Gemini)中的呈现情况 |
| IndexNow MCP | 发布或更新内容时,立即通知搜索引擎 |
| HumanPen | AI 内容人性化工具——让 AI 生成的文本听起来自然 |
:handshake: 参与贡献
欢迎贡献!请参阅 CONTRIBUTING.md 了解指南。
:page_facing_up: 许可证
MIT——详情请参阅 LICENSE。
由 Sharoz Dawa 构建
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。