Citation Intelligence
개요
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Check what Perplexity, Claude, ChatGPT, Gemini, and Google AI Overviews cite for any query.
PopNx MCP의 세 기둥
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
- 사용자 의견i아직 리뷰가 없어요리뷰는 다음 단계에서 계정 기능과 함께 열려요
- 우리의 기본 점검i1개 중 1개 통과공개된 정보로 점검했으며, 코드는 아직 스캔하지 않았어요
- 사용 정도i아주 새로움↓ 149/주 · ★ –
할 수 있는 일
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
- 연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
- 전송 방식: stdio
- 카테고리: 검색 및 AI 기억
설치
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
설치하기 전에
- 기본 점검: 1개 중 1개 통과
- 내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
- 레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.
필요한 것
- npmNode.js 설치(npx 명령어용)
어떤 앱을 쓰세요?
위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"citation-intelligence": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@automatelab/citation-intelligence"
]
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add citation-intelligence -- npx -y @automatelab/citation-intelligence또는 설정을 직접 복사하기
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"citation-intelligence": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@automatelab/citation-intelligence"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
또는 설정을 직접 복사하기
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"citation-intelligence": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@automatelab/citation-intelligence"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.
선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.
이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
할 수 있는 일
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
기본 점검i
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 8일 점검
- ✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 GitHub 계정 AutomateLab-tech 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
- … 아직 점검 안 함
계속 관리되고 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
- … 아직 점검 안 함
라이선스 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
- – 해당 없음
엔드포인트 응답
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
- – 해당 없음
OAuth로 로그인
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
- … 아직 점검 안 함
도구 설명에 숨겨진 지시 없음
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i
- 이 카테고리의 다른 서버 5692개 중 0%보다 스타가 많아요
- 이 카테고리의 다른 서버 5692개 중 60%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
- 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 5692개 중 100%와 같거나 더 좋아요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
자주 묻는 질문
Citation Intelligence, 안전한가요?
해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.
어떤 키나 코드가 필요한가요?
레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.
내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
아직 관리되고 있나요?
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.12.1)은 26일 전 레지스트리에 올라왔어요.
어떤 앱에서 쓸 수 있나요?
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.
대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?
같은 카테고리에는: Context7, Codebase Memory, Exa
대안
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:↓ 주간 다운로드i★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
Codebase Memory
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Exa
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
제작자의 README
README 열기
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
Citation Intelligence MCP
A free, self-hosted MCP server that tells your agent what LLMs cite - across Perplexity, Google AI Overviews, ChatGPT, Claude, Gemini, and Bing.
What this is
An MCP server for agents and developers who need to know which URLs get cited by AI search engines for any query. Install once, query from any MCP-compatible client (Claude Desktop, Cursor, Claude Code, Continue, Cline, n8n, LangGraph). Self-hosted, no account, no centralized backend. Bring your own API keys; nothing is stored on a remote server.
Who this is for
Install this if you're:
- Building an agent that does research and want it to cite sources LLMs already trust
- A solo dev or indie hacker checking whether your SaaS is showing up in AI search
- A content creator confirming your articles are being cited by ChatGPT, Claude, or Perplexity
- An SEO or GEO practitioner who wants programmatic citation data without a $295-$499/mo dashboard
- Running an editorial pipeline and want citation-deficit-driven topic selection
- Comparing competitor visibility across AI engines for any niche
Do NOT install this if you want:
- A polished marketing dashboard with charts and team seats - try Profound, AthenaHQ, or Otterly.AI
- A hosted service with SLAs - this is self-hosted by design
- Citation tracking for academic papers - try citecheck
- 350M+ pre-modeled prompts - that's Ahrefs Brand Radar
Why this exists
The AI citation tracking market is dominated by VC-funded dashboards starting at $295/mo. None ships MCP-first. If you're an agent or developer who wants citation data piped directly into your workflow - not into a SaaS login - there isn't a tool for you. This is that tool.
Tools
Tools are grouped into seven namespaces: citations_*, domain_*, signals_*, panel_*, report_*, competitors_*, audit_*. The prefix is the question category; the suffix is the action. Wire names use underscores (not dots) so Anthropic-API-based MCP clients (Claude Desktop, Claude Code) can forward the tool list without HTTP 400.
Start with `citations_provenance` or `domain_am_i_cited`. Single-engine results (citations_check with a pinned engine) are directional; multi-engine consensus is the honest signal. A URL cited by 4 of 5 engines is a very different finding than one cited by 1.
citations_* — query-level: who cites what, with what evidence
| Tool | Purpose |
|---|---|
citations_provenance | Recommended first tool. Fan a query across engines; per-URL cross-engine consensus matrix. Returns interpretation_note per engine. |
citations_check | URLs cited by Perplexity / Claude / ChatGPT / Gemini / Google AI Mode for a query; or web rank via bing_serp / brave_serp |
citations_evidence | Extract the cited snippet from raw_answer for each citation (why, not just that) |
citations_predict | Citation likelihood from public signals - no LLM fired |
citations_trend | Time-series report of citation rate + per-query gained/lost deltas |
citations_freshness | Recency score (halflife=365d) for the pages an engine cites |
domain_* — domain-level: am I cited, what for
| Tool | Purpose |
|---|---|
domain_am_i_cited | Domain citation check. With engine=auto (default): fans across all available LLM engines, returns per-engine breakdown + cross-engine consensus. Pin engine= to reduce cost. |
domain_cited_for | Queries the domain has been cited for, from local cache |
domain_cited_for_diff | Diff of domain_cited_for between two time windows for a domain |
signals_* — external signals: AI Overview, Wikipedia, GSC, answer-box position
| Tool | Purpose |
|---|---|
signals_ai_overview | Google AI Overview presence + cited sources |
signals_wikipedia | List Wikipedia articles referencing a domain (zero keys) |
signals_gsc_gap | Join Google Search Console performance with AI citation status |
signals_answer_box | Bin each citation's first mention in raw_answer into early/middle/late thirds |
panel_* — saved query panels (editorial watchlists)
| Tool | Purpose |
|---|---|
panel_track | Save / load / list named query panels (editorial watchlists) |
panel_run | Run a panel through domain_am_i_cited and snapshot to disk |
report_* — turnkey reporting artifacts
| Tool | Purpose |
|---|---|
report_visibility | One-call AI visibility report over a query set (or panel): citation rate (mention frequency), share of voice vs competitors, average rank, and brand sentiment. Returns structured data + a Markdown artifact for a public page. |
competitors_* — competitive landscape per query
| Tool | Purpose |
|---|---|
competitors_canonical_set | Top cited domains per query, aggregated across engines |
competitors_compete | End-to-end competitive snapshot: your URL vs top cited competitors |
competitors_compare | Side-by-side citations_predict across 2-10 URLs |
audit_* — fixable on-page / on-site checks
| Tool | Purpose |
|---|---|
audit_schema | Deep schema.org validation - required fields per @type, malformed JSON-LD |
audit_structured_data | Repair-oriented schema.org diagnostics + suggested patches |
audit_crawler_access | Verify GPTBot / ClaudeBot / PerplexityBot / CCBot / Google-Extended etc. can fetch a URL |
audit_sitemap | Bulk citations_predict across every URL in a sitemap, worst-first |
audit_sitemap_map | Cross-reference sitemap URLs with cached citations (inverse of audit_sitemap) |
audit_llms_txt | Generate an llms.txt (https://llmstxt.org) from a sitemap |
Prompts
Server-side prompt templates the client can offer end users (call via the MCP prompt list):
audit_citation_readiness(url)- chainscitations_predict+audit_schemaaudit_competitor_snapshot(query, your_url?)- chainscompetitors_canonical_set+competitors_competeaudit_crawler_checkup(url)- runsaudit_crawler_accessand writes a remediation listaudit_gap_analysis(domain, days?)- drivessignals_gsc_gapand suggests next movesaudit_sitemap_coverage(sitemap_url)- runsaudit_sitemap_mapand recommends priorities
Resources
Cache views the client can read or subscribe to (no tool call required):
citation://cache/summary- entry counts by type/engine, unique queries/URLs, oldest/newestcitation://panels- saved panels + per-panel snapshot countscitation://docs/llms-txt- llms.txt primer (markdown)citation://docs/ai-crawlers- AI crawlers cheatsheet (markdown)citation://domain/{domain}/cited-for- dynamic template: citations for{domain}
What this actually measures
Every response includes a surface field that tells you exactly how the data was collected. Understanding this is important before drawing conclusions.
| Surface | Engines | What it means |
|---|---|---|
consumer_scrape | perplexity, google_ai_mode | Proxied through a real consumer-facing AI search product. Closest to what your users see. |
api_proxy | claude, openai, gemini | API call to a search-enabled LLM. May differ from consumer product behavior — different model versions, no UI-level ranking logic, no personalization. Use as a directional proxy, not as ground truth. |
web_rank | bing_serp, brave_serp | Traditional web search rank (not LLM citation). Measures whether a URL appears in SERP results, not whether an LLM cites it. |
static_signal | citations_predict, signals_wikipedia | Offline signal computed from public data. No live LLM query. |
Per-engine notes
`perplexity` (consumer_scrape) — Sonar Pro via the Perplexity API with a consumer-equivalent system prompt. Reasonably close to Perplexity.ai. Citations come from search_results in the response; the citations fallback contains URL-only entries without title.
`claude` (api_proxy) — Claude Sonnet via the Anthropic Messages API with web_search tool enabled. The consumer Claude.ai product uses different routing and ranking logic. Citation behavior can differ, especially for recent/time-sensitive queries.
`openai` (api_proxy) — gpt-4o + the web_search_preview tool via the OpenAI Responses API. Replaces the deprecated gpt-4o-search-preview alias OpenAI retired; base gpt-4o plus the tool is the supported path.
`gemini` (api_proxy) — Gemini 2.5 Pro via the Generative Language API with google_search grounding. Consumer Gemini uses the same grounding index but different re-ranking. Results are directional.
`google_ai_mode` (consumer_scrape) — Google AI Mode results via SerpAPI. Closest to what users see in Google Search. Requires SERPAPI_KEY.
`bing_serp` / `brave_serp` (web_rank) — Traditional SERP rank. Does NOT measure LLM citations. Use citations_check with these engines to compare organic web rank against LLM citation rank. domain_am_i_cited refuses these engines — it only measures LLM behavior.
The proxy nature of api_proxy engines is a feature, not a bug: it lets you run citation checks without consuming expensive consumer-product quota. Just don't report API-proxy numbers as "ChatGPT cites you" without the caveat.
Every tool response includes an interpretation_note field that summarizes the fidelity in one sentence. Full per-engine fidelity ratings: docs/surface-fidelity.md.
Quick start
npx -y @automatelab/citation-intelligence
Requires Node 20 or later.
Claude Desktop
Add to %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows) or ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS):
{
"mcpServers": { "citation-intelligence": { "command": "npx", "args": ["-y", "@automatelab/citation-intelligence"], "env": { "PERPLEXITY_API_KEY": "pplx-...", "SERPAPI_KEY": "...", "ANTHROPIC_API_KEY": "sk-ant-...", "OPENAI_API_KEY": "sk-...", "GEMINI_API_KEY": "..." } } } }
Set only the keys you have. Any MCP client that supports stdio transport works - same command / args pattern.
How it stays free
- No central backend. The server runs on your machine. Nothing is uploaded.
- Free tier first. SerpAPI gives 100 free Google AI Overview lookups/month. Bing Web Search has a free tier. Perplexity offers free Sonar access on signup.
- Bring your own paid keys if you want the premium engines (Claude, ChatGPT, Gemini). Keys pass through to the vendor and never touch any third party.
- Local cache at
~/.config/citation-intelligence/cache.json. Repeated queries hit cache, not API. Default TTL: 7 days. - `citations_predict` runs with zero keys - it scores citation likelihood from public signals (Wikipedia, schema.org, llms.txt, GitHub) without firing any LLM.
Privacy
- All API calls go from your machine directly to the vendor (Anthropic, OpenAI, Google, Perplexity, Bing, SerpAPI).
- No proxy. No analytics. No telemetry by default.
- API keys are read from environment variables on the MCP process - never logged, never persisted.
- Cache file lives at
~/.config/citation-intelligence/cache.json. Delete it any time.
Environment variables
| Var | Purpose | Free tier? |
|---|---|---|
PERPLEXITY_API_KEY | citations_check (perplexity — consumer_scrape) | Yes |
| SERPAPI_KEY | signals_ai_overview + citations_check (google_ai_mode — consumer_scrape)
앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요