SEO MCP сервер

Сервис SEO инструментов Model Context Protocol, который предоставляет комплексный анализ SEO данных, включая анализ обратных ссылок, исследование ключевых слов, оценку трафика и расчет сложности ключевых слов с использованием данных Ahrefs.

Установка

PyPI

pip install seo-mcp

UV

uv pip install seo-mcp

Из исходного кода

git clone https://github.com/cnych/seo-mcp.git
cd seo-mcp
pip install -e .
# Или
uv pip install -e .

Конфигурация

Cursor IDE

{
  "mcpServers": {
    "SEO MCP": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--python", "3.10", "seo-mcp"],
      "env": {
        "CAPSOLVER_API_KEY": "CAP-xxxxxx"
      }
    }
  }
}

Доступные инструменты

Инструмент	Описание
`get_backlinks_list`	Получение детальных данных обратных ссылок для любого домена, включая рейтинг домена, анкорный текст и атрибуты ссылок
`keyword_generator`	Генерация идей ключевых слов из базового ключевого слова с оценками сложности и объемами поиска
`get_traffic`	Получение оценки трафика, истории, трендов, популярных страниц и анализа распределения по странам
`keyword_difficulty`	Получение оценки сложности ключевого слова с анализом SERP и связанными ключевыми словами

Возможности

Детальный анализ обратных ссылок с рейтингом домена и анкорным текстом
Фильтрация образовательных и правительственных доменов в данных обратных ссылок
Генерация идей ключевых слов с оценками сложности и объемами поиска
Оценка трафика веб-сайта и анализ трендов
Отслеживание популярных страниц и распределения по странам
Мониторинг позиций ключевых слов
Автоматическое решение CAPTCHA с интеграцией CapSolver
Кэширование ответов для улучшения производительности

Переменные окружения

Обязательные

CAPSOLVER_API_KEY - API ключ для сервиса CapSolver для автоматического решения CAPTCHA

Примеры использования

Analyze backlinks for example.com

Generate keyword ideas for 'digital marketing'

Get traffic estimation for a website

Check keyword difficulty for 'SEO tools'

Find popular pages and country distribution for a domain

Ресурсы

GitHub Repository

Примечания

Требует Python 3.10 или выше и аккаунт CapSolver. Этот сервис предназначен только для образовательных целей и использует данные Ahrefs через автоматизированные процессы, включая решение CAPTCHA и аутентификацию.