应用搜索引擎优化人工智能
通过 Google Ads 关键字规划师集成实现 SEO 自动化和 AI 优化的应用程序。
特征
使用 Google Ads API 进行关键字研究
SERP分析
竞争对手分析
SEO建议
人工智能助手的 MCP（模型上下文协议）集成
Related MCP server: SEO AI Assistant
先决条件
Node.js（v14 或更高版本）
npm 或 yarn
具有 API 访问权限的 Google Ads 帐户
已启用 Google Ads API 的 Google Cloud Platform 项目
设置
1. 克隆存储库
git clone https://github.com/ccnn2509/app-seo-ai.git
cd app-seo-ai
2.安装依赖项
npm install
3.配置环境变量
复制示例环境文件：
cp .env.example .env
编辑.env文件并填写您的 Google Ads API 凭据：
# 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. 获取 Google Ads API 刷新令牌
运行以下命令获取刷新令牌：
npm run get-token
这将打开您的浏览器并引导您完成 OAuth2 身份验证过程。刷新令牌将自动保存到您的.env文件中。
5.启动服务器
对于开发：
npm run dev
对于生产：
npm start
服务器将在您的.env文件中指定的端口上启动（默认值：3000）。
API 文档
服务器运行时，可以在/api-docs上找到 API 文档：
http://localhost:3000/api-docs
MCP 集成
该项目包含 MCP（模型上下文协议）集成，允许 AI 助手使用 API。MCP 的配置位于mcp.json文件中。
要与 Smithery 一起使用：
前往Smithery
创建新的 MCP 服务器
选择
app-seo-ai存储库配置服务器设置
部署服务器
可用的 MCP 工具
research_keywords- 与给定主题或种子关键词相关的研究关键词analyze_serp- 分析给定查询的 SERP（搜索引擎结果页面）analyze_competitors- 分析给定关键字或域名的竞争对手_health- 健康检查端点
示例用法
研究关键词
// 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));
分析 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));
分析竞争对手
// Example request to analyze competitors
fetch('http://localhost:3000/api/competitors/analyze?domain=example.com')
.then(response => response.json())
.then(data => console.log(data));
执照
麻省理工学院