Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

Geo Analyzer

von houtini-aiVersion 3.0.5i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.houtini-ai/geo-analyzer

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Scores content on the signals that get it cited by ChatGPT, Perplexity and AI Overviews

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Läuft auf deinem Computer
  • Transport: stdio
  • Kategorie: Suche & KI-Gedächtnis
  • Das musst du eintragen: ANTHROPIC_API_KEY

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
  • Das trägst du selbst ein: ANTHROPIC_API_KEY

Als geheim markierte Werte sind Schlüssel zu deinem Konto. Gib sie nie weiter und füge sie nie in einen Chat ein.

Du brauchst

  • npmNode.js installiert (für den Befehl npx)

Welche App nutzt du?

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

{
  "mcpServers": {
    "geo-analyzer": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@houtini/geo-analyzer"
      ],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add geo-analyzer --env ANTHROPIC_API_KEY=your-value -- npx -y @houtini/geo-analyzer

Trag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "geo-analyzer": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@houtini/geo-analyzer"
      ],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "geo-analyzer": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@houtini/geo-analyzer"
      ],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Werte, die du selbst einträgst

  • ANTHROPIC_API_KEY geheim erforderlich env
    Anthropic API key, used for the semantic analysis pass

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 8. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto houtini-ai bestätigt, dem das Repo gehört

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • – Nicht zutreffend

    Endpunkt antwortet

    Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Suche & KI-Gedächtnisi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 5672 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 29 % der anderen 5672 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 5672 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist Geo Analyzer sicher?

Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Das musst du eintragen: ANTHROPIC_API_KEY

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (3.0.5) kam vor 3 Monaten in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Context7, Codebase Memory, Exa

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Context7

von upstash

Up-to-date docs for AI agents

Computer oder Cloud★ 64.224MITAktualisiert gestern
Installieren

Codebase Memory

von DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

Läuft auf deinem Computer★ 48.148MITAktualisiert vor 21 Tagen
Installieren

Exa

von exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

Läuft in der Cloud★ 5.213MITAktualisiert vor 2 Monaten
Installieren

README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

[!WARNING]

Deprecated and no longer maintained. GEO Analyzer's AI-search content analysis has been consolidated into [SEO Audit Console](https://github.com/houtini-ai/seo-audit) (npm i @houtini/seo-audit-console) — which scores AI-Overview citation, passage relevance, agent readiness and content extractability alongside a full technical SEO audit, all in one MCP. Please migrate there.


GEO Analyzer

Content analysis for AI search visibility. Measures what actually matters for getting cited by ChatGPT, Claude, Perplexity, and Google AI Overviews.

Quick Navigation

What it does | Installation | Usage examples | Output | Tools | Troubleshooting | Research foundation

What It Does

GEO Analyzer examines content for the signals AI systems use when selecting sources to cite:

  • Claim Density - Extractable facts per 100 words
  • Information Density - Word count vs predicted AI coverage
  • Answer Frontloading - How quickly key information appears
  • Semantic Triples - Structured (subject, predicate, object) relationships
  • Entity Recognition - Named entities AI can reference
  • Sentence Structure - Optimal length for AI parsing

The analysis runs locally using Claude Sonnet 4.5 for semantic extraction. No external services, no data leaving your machine.

Installation

Claude Desktop

Add to your claude_desktop_config.json:

{

"mcpServers": { "geo-analyzer": { "command": "npx", "args": ["-y", "@houtini/geo-analyzer@latest"], "env": { "ANTHROPIC_API_KEY": "sk-ant-..." } } } }

Config locations:

  • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
  • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
  • Linux: ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json

Restart Claude Desktop after saving.

Claude Code (CLI)

Claude Code uses a different registration mechanism -- it doesn't read claude_desktop_config.json. Use claude mcp add instead:

claude mcp add -e ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-... -s user geo-analyzer -- npx -y @houtini/geo-analyzer@latest

Verify with:

claude mcp get geo-analyzer

You should see Status: Connected.

Requirements

Usage Examples

Analyse a Published URL
Analyse https://example.com/article for "topic keywords"

The topic context helps score relevance but isn't required:

Analyse https://example.com/article
Analyse Text Directly

Paste content for analysis (minimum 500 characters):

Analyse this content for "sim racing wheels":

[Your content here]

Summary Mode

Get condensed output without detailed recommendations:

Analyse https://example.com/article with output_format=summary

Output

Scores (0-10)
ScoreMeasures
OverallWeighted average of all factors
ExtractabilityHow easily AI can extract facts
ReadabilityStructure quality for AI parsing
CitabilityHow quotable and attributable
Key Metrics

Information Density:

  • Word count with coverage prediction
  • Optimal range: 800-1,500 words
  • Pages under 1K words: ~61% AI coverage
  • Pages over 3K words: ~13% AI coverage

Answer Frontloading:

  • Claims and entities in first 100/300 words
  • First claim position
  • Score indicating answer immediacy

Claim Density:

  • Target: 4+ claims per 100 words
  • Extractable facts, statistics, measurements

Sentence Length:

  • Target: 15-20 words average
  • Matches Google's ~15.5 word chunk extraction
Recommendations

Prioritised suggestions with:

  • Specific locations in content
  • Before/after examples
  • Rationale based on research

Tools

analyze_url

Fetches and analyses published web pages.

ParameterRequiredDescription
urlYesURL to analyse
queryNoTopic context for relevance scoring
output_formatNodetailed (default) or summary
analyze_text

Analyses pasted content directly.

ParameterRequiredDescription
contentYesText to analyse (min 500 chars)
queryNoTopic context for relevance scoring
output_formatNodetailed (default) or summary

Troubleshooting

"ANTHROPIC_API_KEY is required" Add your API key to the env section in config.

"Cannot find module" after config change Restart Claude Desktop completely.

"Content too short" Minimum 500 characters required for meaningful analysis.

Paywalled content returns errors The analyser can only access publicly available pages.

Performance

  • URL analysis: ~8-10 seconds
  • Text analysis: ~5-7 seconds
  • Cost: ~$0.14 per analysis (Sonnet 4.5)

Migration from v1.x

v2.0 removed external dependencies. Update your config:

Old (v1.x):

{

"env": { "GEO_WORKER_URL": "https://...", "JINA_API_KEY": "jina_..." } }

New (v2.x):

{

"env": { "ANTHROPIC_API_KEY": "sk-ant-..." } }

Development

git clone https://github.com/houtini-ai/geo-analyzer.git

cd geo-analyzer npm install npm run build

Research Foundation

The analysis methodology draws from peer-reviewed research and empirical studies:

MIT GEO Paper (2024)

Aggarwal et al., "GEO: Generative Engine Optimization" - ACM SIGKDD

Key findings applied:

  • Claim density target of 4+ per 100 words
  • Optimal sentence length of 15-20 words
  • 40% improvement in AI citation rates with extractability focus

arxiv.org/abs/2311.09735

Dejan AI Grounding Research (2025)

Empirical analysis of 7,060 queries and 2,275 pages

Key findings applied:

  • ~2,000 word total grounding budget per query
  • Rank #1 source gets 531 words (28% of budget)
  • Rank #5 source gets 266 words (13% of budget)
  • Average extraction chunk: 15.5 words
  • Pages <1K words: 61% coverage
  • Pages 3K+ words: 13% coverage

dejan.ai/blog/how-big-are-googles-grounding-chunks dejan.ai/blog/googles-ranking-signals


MIT License - Houtini.ai

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