mcpField
T
TOP GUN GEO-Lens

TOP GUN GEO-Lens

远程服务
github.com/spacemandomains商业与营销124 周前更新
代码仓库

关于 TOP GUN GEO-Lens

TOP GUN GEO-Lens 是面向品牌和 Agent 的 MCP 服务,用于评估品牌在 AI 搜索及 LLM 索引内容中的可见度。它提供评分检查或深度审计,并返回引用来源和 GEO 建议。

主要功能

  1. 01快速检查可见度并评分
  2. 02使用 Brave 和 Exa 深度审计
  3. 03提供引用来源和索引状态
  4. 04给出优先级 GEO 建议
  5. 05提供付款信息工具

适用场景

  1. 01检查品牌是否出现在 AI 搜索中
  2. 02查看引用品牌的来源
  3. 03识别提升 AI 可见度的方法

MCP 相关

向 MCP 客户端提供快速检查、品牌深度审计和付款信息工具。未提供付款令牌时,付费检查会返回付款提示。

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://top-gun-mcp-server.vercel.app/api/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

3
参数类型必填说明
querystring是要检查的品牌名称、公司或产品(例如,'Stripe'、'Notion'、'Acme')
paymentTokenstring否已完成 $0.05 USDC 付款的 Stripe 结账会话 ID。若省略,工具将返回付款链接。

详细介绍

TOP GUN GEO-Lens — MCP 品牌可见度审计工具

发布到 MCP Registry

面向 AI Agent: 这是一个 MCP 服务。连接后调用它的工具,即可立即了解品牌是否能被大模型和 AI 搜索引擎看到,并获得可执行的优化建议。


功能介绍

TOP GUN GEO-Lens 会衡量品牌在各类 AI 答案信息来源中的可见度,包括 Brave AI Search、Exa 神经搜索和大模型索引的内容。它会返回一份评分报告,其中包含引用来源、索引状态以及具体的 GEO(生成式引擎优化)建议。

当 Agent 需要回答以下问题时,可以使用它:

  • “[brand] 是否出现在 AI 搜索结果中?”
  • “为什么 AI 助手没有推荐 [brand]?”
  • “[brand] 应该怎样做才能在大模型输出中排名更高?”

工具

geo_quick_check — $0.05 USDC

快速查看品牌在 AI 索引信息来源中的可见度。

输出详情
可见度评分0–100
评分标签强 / 中等 / 弱 / 未找到
前 3 条引用URL、标题、摘要、来源
2 条快速建议可执行的 GEO 改进建议
{
  "tool": "geo_quick_check",
  "query": "Stripe",
  "paymentToken": "<stripe-session-id>"
}

audit_brand — $1.50 USDC

使用双重搜索(Brave + Exa,每种搜索各 10 条结果)全面审计品牌可见度。

输出详情
可见度评分0–100
评分标签强 / 中等 / 弱 / 未找到
前 5 条引用URL、标题、摘要、来源、排名位置
大模型索引状态Brave 索引状态、Exa 索引状态、预估覆盖范围
6 条 GEO 建议按优先级排序的可执行改进建议
{
  "tool": "audit_brand",
  "query": "Anthropic",
  "paymentToken": "<stripe-session-id>"
}

get_payment_info — 免费

返回两个等级的付款 URL 和 USDC 钱包地址。如果没有付款令牌,请先调用此工具。

{
  "tool": "get_payment_info"
}

Agent 工作流

1. Call get_payment_info          → get payment URLs
2. Direct user to payment link    → user pays $0.05 or $1.50 USDC
3. User provides Stripe session ID
4. Call geo_quick_check or audit_brand with paymentToken
5. Parse structured results       → score, citations, recommendations

如果省略 paymentToken,工具会返回付款链接,而不是结果;不会抛出错误。


连接 Claude / MCP 客户端

将配置添加到 claude_desktop_config.json(或同等的 MCP 配置文件):

{
  "mcpServers": {
    "top-gun-geo-lens": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/top_gun_mcp_server/dist/index.js"],
      "env": {
        "STRIPE_SECRET_KEY": "sk_live_...",
        "STRIPE_PAYMENT_URL": "https://buy.stripe.com/...",
        "STRIPE_QUICK_CHECK_PAYMENT_URL": "https://buy.stripe.com/...",
        "BRAVE_SEARCH_API_KEY": "BSA...",
        "EXA_API_KEY": "...",
        "USDC_WALLET_ADDRESS": "0x..."
      }
    }
  }
}

设置

git clone https://github.com/spacemandomains/top_gun_mcp_server
cd top_gun_mcp_server
npm install
cp .env.example .env        # fill in your keys
npm run build
npm start

必需的环境变量:

变量必需说明
STRIPE_SECRET_KEY是用于验证付款的 Stripe 密钥
STRIPE_PAYMENT_URL是全面审计的付款链接($1.50 USDC)
STRIPE_QUICK_CHECK_PAYMENT_URL是快速检查的付款链接($0.05 USDC)
BRAVE_SEARCH_API_KEY否*Brave Search API 密钥
EXA_API_KEY否*Exa 神经搜索 API 密钥
USDC_WALLET_ADDRESS否向付款者显示的 USDC 钱包地址

*要获得结果,至少需要一个搜索 API 密钥。


价格摘要

工具费用适用场景
geo_quick_check$0.05 USDC快速检查、高频工作流
audit_brand$1.50 USDC深度审计、客户报告、GEO 策略

技术栈

  • 运行时: Node.js ≥ 18、TypeScript
  • 协议: Model Context Protocol(@modelcontextprotocol/sdk)
  • 搜索: Brave Search API + Exa 神经搜索
  • 付款: Stripe + 链上 USDC
  • 部署: 可部署到 Vercel

面向 AI Agent — 关键信息

  • 传输方式:stdio
  • 不支持流式传输——所有响应都是单个文本块
  • 评分范围为 0–100;>= 70 = 强,40–69 = 中等,1–39 = 弱,0 = 未找到
  • 付款令牌是 Stripe Checkout Session ID(格式:cs_live_...)
  • 不带令牌调用任何付费工具都会返回结构化付款提示,而不是错误
  • audit_brand 的详情明显多于 geo_quick_check;追求速度和低成本时使用 quick_check,需要深入分析时使用 audit

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。