IA para SEO de aplicaciones

Name: SEO AI Assistant
Author: ayushsinghvi92

Aplicación para automatización de SEO y optimización impulsada por IA con integración del Planificador de palabras clave de Google Ads.

Características

Investigación de palabras clave mediante la API de Google Ads
Análisis de SERP
Análisis de la competencia
Recomendaciones de SEO
Integración de MCP (Protocolo de Contexto de Modelo) para asistentes de IA

Related MCP server: Search Intent MCP

Prerrequisitos

Node.js (v14 o superior)
npm o hilo
Cuenta de Google Ads con acceso a la API
Proyecto de Google Cloud Platform con la API de Google Ads habilitada

Configuración

1. Clonar el repositorio

git clone https://github.com/ccnn2509/app-seo-ai.git cd app-seo-ai

2. Instalar dependencias

npm install

3. Configurar variables de entorno

Copie el archivo de entorno de ejemplo:

cp .env.example .env

Edite el archivo .env y complete sus credenciales de API de Google Ads:

# Server Configuration PORT=3000 NODE_ENV=development # Google Ads API Configuration GOOGLE_ADS_DEVELOPER_TOKEN=your_developer_token GOOGLE_ADS_CLIENT_ID=your_client_id GOOGLE_ADS_CLIENT_SECRET=your_client_secret GOOGLE_ADS_REFRESH_TOKEN=your_refresh_token GOOGLE_ADS_LOGIN_CUSTOMER_ID=your_customer_id_without_dashes # SERP API Configuration (optional) SERP_API_KEY=your_serp_api_key

4. Obtener el token de actualización de la API de Google Ads

Ejecute el siguiente comando para obtener un token de actualización:

npm run get-token

Esto abrirá su navegador y le guiará a través del proceso de autenticación OAuth2. El token de actualización se guardará automáticamente en su archivo .env .

5. Iniciar el servidor

Para desarrollo:

npm run dev

Para producción:

npm start

El servidor se iniciará en el puerto especificado en su archivo .env (predeterminado: 3000).

Documentación de la API

La documentación de la API está disponible en /api-docs cuando el servidor se está ejecutando:

http://localhost:3000/api-docs

Integración MCP

Este proyecto incluye la integración de MCP (Protocolo de Contexto de Modelo), lo que permite a los asistentes de IA usar la API. La configuración de MCP se encuentra en el archivo mcp.json .

Para utilizar esto con Smithery:

Ir a la herrería
Crear un nuevo servidor MCP
Seleccione el repositorio app-seo-ai
Configurar los ajustes del servidor
Implementar el servidor

Herramientas MCP disponibles

research_keywords - Palabras clave de investigación relacionadas con un tema determinado o palabra clave semilla
analyze_serp : analiza una SERP (página de resultados del motor de búsqueda) para una consulta determinada.
analyze_competitors : analiza a los competidores para una palabra clave o dominio determinado.
_health - Punto final de comprobación de estado

Ejemplo de uso

Palabras clave de investigación

// Example request to research keywords fetch('http://localhost:3000/api/keywords/ideas?keyword=seo%20tools&language=en') .then(response => response.json()) .then(data => console.log(data));

Analizar SERP

// Example request to analyze SERP fetch('http://localhost:3000/api/serp/analyze?query=best%20seo%20tools&location=United%20States') .then(response => response.json()) .then(data => console.log(data));

Analizar a los competidores

// Example request to analyze competitors fetch('http://localhost:3000/api/competitors/analyze?domain=example.com') .then(response => response.json()) .then(data => console.log(data));

Licencia

Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT)

This server cannot be installed

-

security - not tested

F

license - not found

-

quality - not tested

How are these scores calculated?

Resources

GitHub Repository

Need Help?

Report Issue

Related Servers

SEO AI Assistant