WordPress AI Content System
Allows using Google Gemini models (e.g., Gemini 2.5 Pro) for AI-powered content generation and SEO analysis.
Enables fully local and free AI content generation using downloaded Ollama models like Llama 3 or Gemma 2.
Allows using OpenAI's GPT models (e.g., GPT-4o) for AI-powered content generation and SEO analysis.
Automates the entire content lifecycle in WordPress: topic research, AI writing, real-time SEO audits, automatic internal linking, and JSON-LD structured data injection.
Click on "Install Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type
@followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@WordPress AI Content SystemResearch 'sustainable fashion', write a draft with SEO optimization and internal linking."
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
WordPress AI Content System (wp_mcp_content_ai)
Servidor MCP (Model Context Protocol) escrito en Python que automatiza todo el ciclo de vida del contenido en WordPress: investigación de temas, redacción con IA, auditorías SEO en tiempo real, enlazado interno automático e inyección de datos estructurados JSON-LD.
🚀 Instalación y Despliegue Rápido
Tienes dos opciones para ejecutar y configurar este servidor MCP localmente:
Opción A: Ejecución Nativa (Local)
Clona el repositorio e instala dependencias:
pip install -r requirements.txtCrea tu archivo de entorno:
cp .env.example .envEjecuta el servidor:
python bridge/mcp_server.py
Opción B: Ejecución Aislada con Docker (Opcional)
Si prefieres no instalar Python ni dependencias en tu máquina:
Construye la imagen de Docker:
docker build -t wp_mcp_content_ai:latest .Conecta tu cliente MCP apuntando a la ejecución de Docker: Ver configuración de clientes abajo.
Related MCP server: WP Navigator MCP
🧠 Configuración de las IAs (Proveedores LLM)
El sistema utiliza LiteLLM bajo el capó. Para cambiar de modelo o proveedor, edita las siguientes variables en tu archivo .env:
1. Google Gemini (Recomendado por defecto)
Variable
MODEL:google/gemini-2.5-proogemini/gemini-flash-latestConfiguración
.env:MODEL="google/gemini-2.5-pro" GEMINI_API_KEY="tu-api-key-de-google-ai-studio"
2. OpenAI (GPT)
Variable
MODEL:gpt-4oogpt-4o-miniConfiguración
.env:MODEL="gpt-4o" OPENAI_API_KEY="tu-api-key-de-openai"
3. Anthropic (Claude)
Variable
MODEL:anthropic/claude-3-5-sonnet-20241022Configuración
.env:MODEL="anthropic/claude-3-5-sonnet-20241022" ANTHROPIC_API_KEY="tu-api-key-de-anthropic"
4. Ollama (100% Local y Gratis)
Variable
MODEL:ollama/tu-modelo-descargado(ej.ollama/llama3oollama/gemma2)Configuración
.env:MODEL="ollama/llama3" OPENAI_API_BASE="http://localhost:11434"
🎨 Generación de Imágenes para Artículos
El sistema incluye soporte de generación de imágenes destacadas para tus publicaciones de WordPress:
Generación con Fal.ai (Calidad de Producción - Flux/Schnell): Para generar imágenes realistas e ilustraciones de alta fidelidad, obtén una key en fal.ai y configúrala en tu
.env:FAL_KEY="tu-api-key-de-fal-ai"Generación Gratuita / Fallback (Pollinations.ai): Si no configuras
FAL_KEYen tu.env, el sistema no fallará. En su lugar, utilizará Pollinations.ai de forma automática y transparente para retornar una URL de previsualización de imagen completamente gratuita e ilimitada.
🔌 Integración con Clientes MCP
Añade el servidor a tu cliente de IA preferido. Recuerda reemplazar /RUTA/ABSOLUTA/A/ con la ruta completa a la carpeta del proyecto en tu máquina.
A. Ejecución con Python Local
1. Claude Desktop o Cursor (mcpConfig.json)
{
"mcpServers": {
"wp_mcp_content_ai": {
"command": "python",
"args": ["/RUTA/ABSOLUTA/A/wp_mcp_content_ai/bridge/mcp_server.py"]
}
}
}2. opencode (~/.config/opencode/opencode.jsonc)
{
"mcp": {
"wp_mcp_content_ai": {
"type": "local",
"command": ["python", "/RUTA/ABSOLUTA/A/wp_mcp_content_ai/bridge/mcp_server.py"],
"enabled": true
}
}
}3. openclaw (openclaw.json)
{
"mcp": {
"servers": {
"wp_mcp_content_ai": {
"command": "python",
"args": ["/RUTA/ABSOLUTA/A/wp_mcp_content_ai/bridge/mcp_server.py"]
}
}
}
}B. Ejecución con Docker (Opcional)
Si utilizas la imagen construida de Docker, configura tu cliente para levantar el contenedor:
Claude Desktop o Cursor (mcpConfig.json)
{
"mcpServers": {
"wp_mcp_content_ai_docker": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"--env-file",
"/RUTA/ABSOLUTA/A/wp_mcp_content_ai/.env",
"-v",
"/RUTA/ABSOLUTA/A/wp_mcp_content_ai/data:/app/data",
"wp_mcp_content_ai:latest"
]
}
}
}📚 Índice de Documentación Detallada
Para más información, consulta la documentación del proyecto dentro de la carpeta docs/:
This server cannot be installed
Maintenance
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MCP directory API
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/ssolis-ti/wordpress_content_ai_mcp'
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