프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. 리뷰와 계정 기능은 다음 단계에서 열려요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

Agent SEO Engine

제작자: davidmosiah버전 0.1.1i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.davidmosiah/agent-seo-engine

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Agent-first local SEO quality, intent and opportunity engine with CLI and optional MCP server.

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

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: 마케팅 및 소셜 미디어

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

  • PyPIPython의 uv 설치(uvx 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": {
    "agent-seo-engine": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "agent-seo-engine"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add agent-seo-engine -- uvx agent-seo-engine

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "agent-seo-engine": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "agent-seo-engine"
      ]
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "servers": {
    "agent-seo-engine": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "agent-seo-engine"
      ]
    }
  }
}

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 7일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 davidmosiah 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

마케팅 및 소셜 미디어 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 2969개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 2969개 중 15%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 2969개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

Agent SEO Engine, 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(0.1.1)은 4개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: MCP YouTube Transcript, Google Analytics MCP, BibiGPT YouTube Video Summarizer

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

MCP YouTube Transcript

제작자: jkawamoto

An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos

내 컴퓨터에서 실행★ 495MIT9일 전 업데이트
설치

Google Analytics MCP

제작자: surendranb

GA4 MCP server for AI agents: schema discovery, server-side aggregation, analysis-ready defaults.

내 컴퓨터에서 실행★ 244MIT9일 전 업데이트
설치

AI video summarizer: summarize and transcribe YouTube, Bilibili, TikTok and podcast videos.

클라우드에서 실행★ 137MIT10일 전 업데이트
설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

Agent SEO Engine

Local-first SEO scoring, search-intent and opportunity engine for AI agents. Deterministic checks before agents rewrite, refresh or publish content.

mcp-name: io.github.davidmosiah/agent-seo-engine

⭐ If this agent-first tool helps your workflow, please star the repo. Stars make this tooling easier for other builders to discover and help Delx keep shipping open infrastructure.

🧱 Part of the Delx agent stack — 15 open-source MCP servers across body, reach and coordination.


Agent-first SEO scoring, search-intent detection and opportunity prioritization. It packages the useful parts of a production content pipeline into a clean local CLI plus an optional MCP server for Codex, Claude, Cursor, Hermes, OpenClaw and other agent runtimes.

Use it when an agent needs deterministic SEO checks before rewriting, refreshing or publishing content.

What It Does

  • Classifies search intent: informational, navigational, transactional and commercial investigation
  • Scores markdown articles for agent-readable SEO gaps
  • Prioritizes GSC-style opportunities by impressions, position, CTR gap, conversions and commercial value
  • Exposes manifest, connection_status and privacy_audit surfaces before content tools
  • Runs locally by default with no required API keys

Install

pipx install agent-seo-engine

With MCP support:

pipx install "agent-seo-engine[mcp]"

Published on PyPI: agent-seo-engine. Release automation uses PyPI Trusted Publishing, so GitHub Actions can publish future versions without long-lived PyPI tokens. See docs/pypi-publishing.md.

CLI

agent-seo-engine manifest --client codex

agent-seo-engine doctor agent-seo-engine privacy-audit agent-seo-engine intent "best ai agent framework" agent-seo-engine score --file examples/article.md --primary-keyword "ai agent testing" agent-seo-engine opportunity --impressions 4200 --clicks 80 --position 12.4 --commercial-intent 0.8 agent-seo-engine image-alt --file page.html

All commands return structured JSON by default. Use --format markdown for human review.

MCP

agent-seo-mcp

Hermes-style config:

mcp_servers:

agent_seo: command: agent-seo-mcp args: [] sampling: enabled: false

Recommended first calls:

  1. agent_seo_connection_status
  2. agent_seo_privacy_audit
  3. agent_seo_score_content

Agent Surfaces

ToolPurpose
agent_seo_manifestInstall/runtime guidance for agent clients
agent_seo_connection_statusLocal/offline readiness and optional integration status
agent_seo_privacy_auditDraft, analytics and credential boundaries
agent_seo_detect_intentSearch intent classification
agent_seo_score_contentMarkdown quality checks with exact recommendations
agent_seo_prioritize_opportunityGSC-style opportunity scoring
agent_seo_check_image_altImage alt-attribute coverage audit for HTML

Copy-Paste Agent Prompt

Use agent-seo-engine. First call agent_seo_connection_status and agent_seo_privacy_audit.

Score the draft, then propose only edits tied to failed checks or high-impact opportunities.

Agent Contract

Agents should not guess whether a draft is ready. They should call the scoring tool, read exact failed checks, then propose focused edits. The engine is intentionally deterministic and local so repeated agent runs can compare output over time.

Development

python3 -m venv .venv

. .venv/bin/activate pip install -e ".[dev]" pytest python -m compileall -q src


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