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

Geo Analyzer

作者:houtini-ai版本 3.0.5i★ –i在你的电脑上运行
注册名称io.github.houtini-ai/geo-analyzer

安装

概览

作者提供的说明(英文原文)

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

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: 搜索与 AI 记忆
  • 你需要填写:ANTHROPIC_API_KEY

安装

选择你使用的 AI 应用,然后复制设置。

安装之前

标为机密的值是你账户的钥匙。千万不要分享给别人,也不要粘贴到聊天里。

你需要

  • npm已安装 Node.js(用于 npx 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": {
    "geo-analyzer": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@houtini/geo-analyzer"
      ],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

在终端中运行这条命令

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

运行前请先填写空着的值。

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

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

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。

需要你填写的值

  • ANTHROPIC_API_KEY 机密 必填 env
    Anthropic API key, used for the semantic analysis pass

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10日

  • ✓ 通过

    作者与仓库一致

    注册名称已通过 GitHub 账户 houtini-ai 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“搜索与 AI 记忆”中的其他服务器比较i

  • 星标数多于此分类中其他 5824 个服务器的 0%
  • 发布到注册中心的时间比此分类中其他 5824 个服务器的 28% 更新
  • 基础检查结果等于或优于此分类中其他 5824 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

Geo Analyzer 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?

你需要填写:ANTHROPIC_API_KEY

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(3.0.5)于3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 Node.js。

有什么可以替代它?

同一分类中有:Context7, Codebase Memory, Exa

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:↓ 每周下载量i★ 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

Context7

Up-to-date docs for AI agents

作者:upstash广泛使用↓ 97.3万/周★ 6.4万今天更新

电脑或云端

Codebase Memory

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

作者:DeusData广泛使用↓ 1.8万/周★ 4.8万23天前更新

在你的电脑上运行

Exa

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

作者:exa-labs广泛使用★ 52132个月前更新

在云端运行✓ exa.ai

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。

[!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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