アプリSEO AI

Google 広告キーワードプランナーとの統合による SEO 自動化と AI を活用した最適化のためのアプリケーション。

特徴

Google Ads API を使用したキーワード調査
SERP分析
競合分析
SEOの推奨事項
AIアシスタント向けMCP（モデルコンテキストプロトコル）統合

Related MCP server: Search Intent MCP

前提条件

Node.js (v14以上)
npmまたはyarn
API アクセス権を持つ Google 広告アカウント
Google Ads API が有効になっている Google Cloud Platform プロジェクト

設定

1. リポジトリをクローンする

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

2. 依存関係をインストールする

npm install

3. 環境変数を設定する

サンプル環境ファイルをコピーします。

cp .env.example .env

.envファイルを編集し、Google Ads API の認証情報を入力します。

# 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のリフレッシュトークンを取得する

リフレッシュトークンを取得するには、次のコマンドを実行します。

npm run get-token

ブラウザが開き、OAuth2認証プロセスが案内されます。リフレッシュトークンは自動的に.envファイルに保存されます。

5. サーバーを起動する

開発の場合:

npm run dev

生産の場合:

npm start

サーバーは、 .envファイルで指定されたポート (デフォルト: 3000) で起動します。

APIドキュメント

サーバーが実行中の場合、API ドキュメントは/api-docsで入手できます。

http://localhost:3000/api-docs

MCP統合

このプロジェクトにはMCP（モデルコンテキストプロトコル）統合が含まれており、AIアシスタントがAPIを利用できるようになります。MCPの設定はmcp.jsonファイルにあります。

Smithery でこれを使用するには:

鍛冶屋に行く
新しいMCPサーバーを作成する
app-seo-aiリポジトリを選択する
サーバー設定を構成する
サーバーを展開する

利用可能なMCPツール

research_keywords - 特定のトピックまたはシードキーワードに関連するキーワードを検索します
analyze_serp - 指定されたクエリの SERP (検索エンジン結果ページ) を分析する
analyze_competitors - 特定のキーワードまたはドメインの競合他社を分析する
_health - ヘルスチェックエンドポイント

使用例

研究キーワード

// 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を分析する

// 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));

競合他社を分析する

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

ライセンス

マサチューセッツ工科大学

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How are these scores calculated?

Resources

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