原型 · 预览版:收录官方注册中心里的全部服务器,每 30 分钟同步一次。评价和账户功能将在后续阶段推出。
PopNx MCP为使用 AI 的人准备的 MCP 服务器 · 用大白话讲清楚

Agent SEO Engine

作者:davidmosiah版本 0.1.1i★ –i在你的电脑上运行
注册名称io.github.davidmosiah/agent-seo-engine

安装

概览

作者提供的说明(英文原文)

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

PopNx MCP 的三大支柱

这三项永远不会合并成一个分数:意见、测量和人气是不同的东西。

它能帮你做什么

我们还没有为它写通俗的介绍。下面是我们从注册中心读取到的事实。

  • 连接方式: 在你的电脑上运行
  • 传输方式: stdio
  • 分类: 营销与社交媒体

安装

选择你使用的 AI 应用,然后复制设置。

安装之前

  • 基础检查:1 项中通过 1 项
  • 在你的电脑上运行,拥有你的用户账户的权限(文件、网络、应用)。
  • 注册中心没有列出需要填写的密钥。

你需要

  • PyPI已安装 Python 的 uv(用于 uvx 命令)

你用的是哪个应用?

在上方选择你的应用。我们会记住它,下次按钮会显示“安装到 …”。

打开 Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config,把下面的内容粘贴到 claude_desktop_config.json

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

在终端中运行这条命令

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

在 Cursor 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json,或 ~/.cursor/mcp.json

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

浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。

在 VS Code 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .vscode/mcp.json

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

浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。

这个服务器在你的电脑上运行,而 ChatGPT 只能连接互联网上的服务器。请选择其他应用。

你的选择通过 Cookie 保存在这台设备上,无需账户。

这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同,请以 README 为准。

它能做什么

它在你的电脑上运行;安装后,工具列表会显示在你的 AI 应用中。

基础检查i

我们检查的是任何人都能看到的信息;我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月7日

  • ✓ 通过

    作者与仓库一致

    注册名称已通过 GitHub 账户 davidmosiah 验证,该账户拥有此仓库

  • … 尚未检查

    仍在维护

    我们还没有从 GitHub 读取这个仓库

  • … 尚未检查

    有许可证

    我们还没有从 GitHub 读取这个仓库

  • – 不适用

    端点有响应

    它在你的电脑上运行,没有互联网端点

  • – 不适用

    使用 OAuth 登录

    在你的电脑上运行,改用本地设置

  • … 尚未检查

    工具描述中没有隐藏指令

    它在你的电脑上运行;我们只能读取互联网端点的工具列表

与“营销与社交媒体”中的其他服务器比较i

  • 星标数多于此分类中其他 2972 个服务器的 0%
  • 发布到注册中心的时间比此分类中其他 2972 个服务器的 15% 更新
  • 基础检查结果等于或优于此分类中其他 2972 个服务器的 100%

与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时,星标数才计入。

常见问题

Agent SEO Engine 安全吗?

它在 1 项适用的基础检查中通过了 1 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前,请先看看这个服务器要求哪些权限,并使用只具备所需权限的密钥。

它需要哪些密钥或代码?

注册中心没有列出必需的密钥,不过有些服务器会在首次使用时要求你登录。

它在我的电脑上运行还是在云端?

它在你的电脑上运行。你的 AI 应用会在需要时启动它,数据不会经过作者的服务器(除非它自己调用在线服务)。

它还在维护吗?

GitHub 仓库最后更新于–,最新版本(0.1.1)于4个月前进入注册中心。

哪些应用可以使用它?

支持 MCP 的应用,例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。你的电脑上还需要有 Python (uv)。

有什么可以替代它?

同一分类中有:MCP YouTube Transcript, Google Analytics MCP, BibiGPT YouTube Video Summarizer

替代选择

同一分类中其他作者的服务器,按星标数排序。

如何看卡片:★ GitHub 星标i三大支柱:评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i

MCP YouTube Transcript

作者:jkawamoto

An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos

在你的电脑上运行★ 495MIT10天前更新
安装

Google Analytics MCP

作者:surendranb

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

在你的电脑上运行★ 244MIT9天前更新
安装

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

在云端运行★ 137MIT10天前更新
安装

作者的 README

打开 README

按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。

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


📧 Contact & Support

  • 📨 support@delx.ai — general questions, integration help, partnerships
  • 🐛 Bug reports / feature requests — GitHub Issues
  • 🐦 Updates — @delx369 on X
  • 🌐 Site — wellness.delx.ai
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