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SEO AI Assistant

by ayushsinghvi92
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앱 SEO AI

Google Ads 키워드 플래너와 통합된 SEO 자동화 및 AI 기반 최적화를 위한 애플리케이션입니다.

특징

  • Google Ads API를 활용한 키워드 리서치
  • SERP 분석
  • 경쟁사 분석
  • SEO 권장 사항
  • AI 어시스턴트를 위한 MCP(Model Context Protocol) 통합

필수 조건

  • Node.js(v14 이상)
  • npm 또는 yarn
  • API 액세스가 가능한 Google Ads 계정
  • Google Ads API가 활성화된 Google Cloud Platform 프로젝트

설정

1. 저장소를 복제합니다.

지엑스피1

2. 종속성 설치

npm install

3. 환경 변수 구성

예제 환경 파일을 복사하세요.

cp .env.example .env

.env 파일을 편집하고 Google Ads API 자격 증명을 입력하세요.

# 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. Google Ads API 새로 고침 토큰 받기

다음 명령을 실행하여 새로 고침 토큰을 받으세요.

npm run get-token

브라우저가 열리고 OAuth2 인증 절차를 안내합니다. 새로 고침 토큰은 .env 파일에 자동으로 저장됩니다.

5. 서버를 시작합니다

개발을 위해:

npm run dev

생산을 위해:

npm start

서버는 .env 파일에 지정된 포트에서 시작됩니다(기본값: 3000).

API 문서

서버가 실행 중일 때 API 문서는 /api-docs 에서 확인할 수 있습니다.

http://localhost:3000/api-docs

MCP 통합

이 프로젝트에는 MCP(Model Context Protocol) 통합이 포함되어 있어 AI 어시스턴트가 API를 사용할 수 있습니다. MCP 구성은 mcp.json 파일에 있습니다.

이것을 Smithery와 함께 사용하려면:

  1. 대장간 으로 가다
  2. 새로운 MCP 서버 만들기
  3. app-seo-ai 저장소를 선택하세요
  4. 서버 설정 구성
  5. 서버 배포

사용 가능한 MCP 도구

  • research_keywords - 주어진 주제 또는 시드 키워드와 관련된 키워드를 조사합니다.
  • analyze_serp - 주어진 쿼리에 대한 SERP(검색 엔진 결과 페이지) 분석
  • analyze_competitors - 주어진 키워드 또는 도메인에 대한 경쟁자 분석
  • _health - 상태 점검 엔드포인트

사용 예

연구 키워드

// 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));

SERP 분석

// 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));

경쟁자 분석

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

특허

MIT

This server cannot be installed

-
security - not tested
F
license - not found
-
quality - not tested

How are these scores calculated?

remote-capable server

The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.

Google Ads API 통합을 통해 키워드 조사, SERP 분석, 경쟁사 분석을 포함한 SEO 자동화 작업을 AI 어시스턴트가 수행할 수 있도록 하는 MCP 서버입니다.

  1. 특징
    1. 필수 조건
      1. 설정
        1. 저장소를 복제합니다.
        2. 종속성 설치
        3. 환경 변수 구성
        4. Google Ads API 새로 고침 토큰 받기
        5. 서버를 시작합니다
      2. API 문서
        1. MCP 통합
          1. 사용 가능한 MCP 도구
            1. 사용 예
              1. 연구 키워드
              2. SERP 분석
              3. 경쟁자 분석
            2. 특허

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              MCP directory API

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              curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/ayushsinghvi92/app-seo-ai'

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