IA para SEO de aplicaciones

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: Haloscan MCP Server

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:

1. Ir a la herrería

2. Crear un nuevo servidor MCP

3. Seleccione el repositorio app-seo-ai

4. Configurar los ajustes del servidor

5. 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)