ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

AI SEO

โดย AutomateLab-techรุ่น 0.1.1i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.AutomateLab-tech/ai-seo

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

MCP server for AI-SEO auditing: schema, robots.txt, llms.txt, citation scoring, and AEO/GEO rewrites

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: การตลาดและโซเชียล

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "ai-seo": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@automatelab/ai-seo-mcp"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add ai-seo -- npx -y @automatelab/ai-seo-mcp

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "ai-seo": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@automatelab/ai-seo-mcp"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "ai-seo": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@automatelab/ai-seo-mcp"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub AutomateLab-tech ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

เทียบกับตัวอื่นในหมวด การตลาดและโซเชียลi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 2982 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 9% ของอีก 2982 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 2982 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

AI SEO ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.1.1) เข้า registry 6 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี MCP YouTube Transcript, Google Analytics MCP, BibiGPT YouTube Video Summarizer

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

MCP YouTube Transcript

โดย jkawamoto

An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos

รันบนเครื่อง★ 495MITอัปเดต 10 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Google Analytics MCP

โดย surendranb

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

รันบนเครื่อง★ 244MITอัปเดต 10 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

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

รันบนคลาวด์★ 137MITอัปเดต 10 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

@automatelab/ai-seo-mcp

AI Citation Toolkit for the Model Context Protocol

Audit why AI systems do or do not cite your pages. MCP server. No API keys.

Works inside Claude, Cursor, Windsurf, Codex, and any MCP client that speaks stdio.


What it checks

  • AI crawler access - GPTBot, OAI-SearchBot, ClaudeBot, and PerplexityBot allowed or blocked in robots.txt
  • `llms.txt` - present, spec-compliant, links alive
  • Structured answer extraction - FAQ headings, BLUF paragraphs, answer-ready blocks
  • [[schema]] completeness - FAQPage, Article, Organization, Person; flags deprecated patterns
  • Entity clarity - named entity density and sameAs coverage that help AI systems identify the subject
  • Citation formatting - canonical URL hygiene, og:url, hreflang, noindex traps
  • Sitemap freshness - lastmod signals that tell crawlers the page is current

Run an audit. Get a list of citation-blockers, ranked.

You: Run an AI-SEO audit on https://automatelab.tech/launching-the-ai-seo-mcp/.

Result (truncated):

{

"url": "https://automatelab.tech/launching-the-ai-seo-mcp/", "score": 61, "grade": "C", "dimension_scores": { "schema": 45, "technical": 80, "structure": 40, "robots": 90, "freshness": 85, "authority": 40, "entity_density": 21, "sitemap": 100 }, "findings": [ { "severity": "critical", "category": "structure", "message": "No FAQ structure found (no FAQPage schema or H3 question headings).", "fix": "Add FAQ H3 headings ending in '?' with answer paragraphs, and a FAQPage JSON-LD block.", "estimated_impact": "high" }, { "severity": "warning", "category": "authority", "message": "Low authority signals - missing Organization or author Person schema.", "fix": "Add Organization JSON-LD and Article.author as a Person node with sameAs links.", "estimated_impact": "high" } ] }

Each finding names the exact fix. No opaque scores, no guesswork.


Install

npx -y @automatelab/ai-seo-mcp

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": { "ai-seo": { "command": "npx", "args": ["-y", "@automatelab/ai-seo-mcp"] } } }

Restart Claude Desktop. Any MCP client that supports stdio transport works - same command / args pattern.

Optional: headless rendering for SPAs

By default audit_page reads raw HTML — fast, but misses content on React/Vue/Angular SPAs. Pass render: "headless" to spin up Chromium and audit the rendered DOM (adds 3-10s per audit).

One-time install:

npm install playwright-core

npx playwright install chromium

Then call audit_page with render: "headless". Use static for everything else — most marketing sites and docs render fine without it.


Run it in CI (GitHub Action)

This repo doubles as a GitHub Action. Drop it in a workflow to fail a PR when any page regresses below an AI-citation score - the same audit engine, gated on every change.

- uses: actions/checkout@v4
  • name: AI-SEO audit uses: AutomateLab-tech/ai-seo-mcp@v0.5.0 with: urls: "https://example.com,https://example.com/pricing" min-score: "70" # fail if any URL scores below this respect-robots: "true" # set false for staging / sites you own report-path: "ai-seo-report.md" # optional Markdown report artifact fail-on-regression: "true"

The Action builds the auditor from the pinned ref, runs audit_page on each URL, writes a scorecard to the job summary, and exits non-zero if any URL falls below min-score (when fail-on-regression is true). Outputs: min_score_observed, urls_audited, report_path. Full example: examples/github-action-usage.yml.


Further reading


MCP tool surface (20 tools)

ToolPurpose
audit_pageComposite AI-SEO audit with 8-dimension scoring (schema, technical, structure, robots, freshness, authority, entity density, sitemap).
audit_schemaValidate JSON-LD against Schema.org rules and AI-citation best practice. Flags deprecated patterns.
audit_canonicalCanonical link integrity, trailing-slash hygiene, og:url consistency.
audit_siteSingle-call site sweep: audit_page + check_robots + check_sitemap + audit_schema with overall grade and top-5 fixes.
audit_sitemapSite-wide content audit: stride-sample N URLs from the sitemap, run audit_page on each, return distribution + worst pages + top findings.
check_robotsParse robots.txt and report per-crawler allow/disallow for all known AI crawlers. Surfaces the GPTBot-blocked-but-OAI-SearchBot-allowed trap.
check_sitemapValidate XML sitemaps: presence, URL count, lastmod freshness, image/video extensions.
check_technicalHEAD tag audit: canonical, OpenGraph, Twitter Card, hreflang, HTTPS, noindex, title hygiene.
score_ai_overview_eligibilityScore a page's probability of appearing in Google AI Overviews using current correlation factors.
score_citation_worthinessScore how citable a page or text block is for Perplexity, ChatGPT, Google AI Overviews, and Claude. Includes per-section chunk_analysis / extractability_score: how cleanly an LLM can lift a standalone answer from each heading.
score_agentic_browsingScore a page against the Lighthouse "Agentic Browsing" category (May 2026): llms.txt, WebMCP, accessibility-tree integrity, and layout stability.
score_test_citationSimulate "would an AI engine cite this for this query?" via MCP sampling, with deterministic heuristic fallback.
llms_txt_generateGenerate llms.txt and optionally llms-full.txt from a domain's sitemap.
llms_txt_validateLint an existing llms.txt for spec compliance and broken links.
rewrite_aeoRewrite content for Answer Engine Optimization (BLUF structure, FAQ format, schema additions).
rewrite_geoRewrite content for Generative Engine Optimization (entity definitions, comparison tables, synthesis-ready structure).
extract_entitiesExtract named entities, sameAs links, and citation-density score from a page's content and structured data.
diff_pagesCompare two URLs for AI citation-worthiness: side-by-side dimension scores, gap analysis, and prioritized fix recommendations for url_a.
report_saveRender an audit_page / audit_site result as a Markdown report and write it to disk under MCP_WORKSPACE_ROOT.

v0.4.0 renamed tools from flat snake_case to dot-notation (audit_page, check_robots, …) for a navigable hierarchy. Update any saved invocations.

Environment variables: see ENV.md.


Contributing

Bug reports, feature ideas, and PRs welcome. See CONTRIBUTING.md.

Security

To report a vulnerability, see SECURITY.md.

License

MIT - see LICENSE.

Built by automatelab.tech

Maintenance and verification

See the maintenance guide for interpretation limits, current tool names where applicable, and reproducible verification.

ถาม PopNx