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MCP Server · 文档知识

Aeo Agent

一款AI驱动的内容智能与优化代理,通过7阶段流程实现AI搜索引擎优化(AEO/GEO),适用于内容管理与搜索引擎优化场景。

未说明官方级别未说明来源级核验工具 0
数据分析TypeScriptClaude

快速开始

公开资料没有提供安装命令,按仓库或官方文档接入。
作者 / 组织
Superlines
提供方
Superlines

工具数量

0

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

GitHub Star

3

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

Aeo Agent 属于文档知识类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过传输方式未标注接入,适配 Claude,没有现成的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

文档知识

传输方式

未说明

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

公开目录没有给出安装命令,需要按仓库 README安装;下面按同类条目的通用流程说明。

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    先确认运行方式

    公开资料没有标注传输方式,先看仓库 README,确认是本地进程还是远程地址。

  2. 2

    获取服务

    公开目录没有给出安装命令,按仓库 README里的步骤安装或获取服务。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 0 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

公开资料仍需确认:安装命令

详细介绍

Superlines AEO代理

🚧 进行中 --该项目在当地进行,目前正在积极开发中。自动化部署(GitHub Actions,cron)即将推出。期待突破性的变化。

一个由人工智能驱动的内容智能和优化代理,每天运行一个7阶段的管道,用于 人工智能搜索引擎优化(AEO/GEO).内置 马斯特拉, 超级线路MCP, 明亮数据MCP,以及 Sanity CMS.

完整的分步食谱→

它的作用

该代理每天使用3个专门的AI代理运行7个阶段:

阶段代理它做什么
1.情报收集分析师读取Superlines AI搜索数据:品牌知名度、引用、竞争差距、内容机会
2.Competitive Deep Dive分析师+研究员识别获得AI引用的顶级竞争对手网址,抓取并分析其内容
3.内容健康审计内容管理器扫描现有的Sanity文章以查找过时的内容,标记需要更新的文章
4.事实核查内容经理+研究员从文章中提取定价/统计声明,根据实时来源进行验证
5.行业洞察研究员搜索热门话题、Reddit讨论、行业报告
6.数据故事分析师在分析数据中发现有趣的模式,以嵌入文章中
7.内容操作内容管理器创建新文章草稿、更新现有文章、修复不正确的事实

建筑

┌──────────────────────────────────────────────────────┐
│                  Daily Pipeline                       │
│                                                       │
│  ┌─────────┐  ┌────────────┐  ┌──────────────────┐  │
│  │ Analyst  │  │ Researcher │  │ Content Manager  │  │
│  │  Agent   │  │   Agent    │  │     Agent        │  │
│  └────┬─────┘  └─────┬──────┘  └────────┬─────────┘  │
│       │              │                   │            │
│  ┌────┴──────────────┴───────────────────┴─────────┐ │
│  │              Shared Memory (LibSQL)              │ │
│  │  - Message History  - Working Memory             │ │
│  │  - Thread Isolation - Cross-run Persistence      │ │
│  └──────────────────────────────────────────────────┘ │
└──────────────────────────────────────────────────────┘
        │                │                │
   ┌────┴────┐    ┌──────┴──────┐   ┌────┴─────┐
   │Superlines│    │ Bright Data │   │  Sanity  │
   │ MCP(SSE) │    │  MCP (SSE)  │   │   CMS    │
   └──────────┘    └─────────────┘   └──────────┘

技术栈:

  • 马斯特拉 --带有MCP、内存和多步工具调用的TypeScript AI代理框架
  • 超级线路MCP --32个人工智能搜索分析工具(品牌知名度、引用、竞争差距、网页审计)
  • 明亮数据MCP --用于竞争对手研究和事实核查的网络抓取和搜索工具
  • Sanity CMS --用于阅读和撰写文章的无头CMS
  • LibSQL --持久内存存储(本地SQLite或Turso远程)

快速开始

先决条件

1.克隆并安装

git clone https://github.com/Superlines/aeo-agent.git
cd aeo-agent
npm install

2.配置环境

cp .env.example .env
# Edit .env with your API keys

看 .env.example 对于所有可用的配置选项。

3.运行管道

npm start

根据文章数量和内容操作,管道需要5-15分钟。报告保存到 data/reports/.

文件结构

aeo-agent/
├── src/
│   ├── index.ts                    # Entry point, env validation
│   ├── pipeline.ts                 # 7-phase pipeline orchestrator
│   ├── report.ts                   # Report generator (markdown, Slack)
│   ├── mastra/
│   │   ├── index.ts               # Mastra initialization (singleton)
│   │   ├── agents.ts              # 3 agent definitions with specialized instructions
│   │   ├── mcp.ts                 # MCP client setup (Superlines + Bright Data)
│   │   ├── memory.ts              # Memory config (LibSQL, working memory)
│   │   └── tools/
│   │       └── sanity.ts          # Sanity CMS tools (list, get, create, update, fact-check)
│   └── utils/
│       ├── sanity-client.ts       # Sanity API client + GROQ queries
│       ├── fact-check.ts          # Claim extraction (pricing, stats, features, dates)
│       └── markdown-to-portable-text.ts  # Markdown → Sanity Portable Text converter
├── data/                          # Runtime data (memory DB, reports)
├── .env.example                   # Environment variable template
├── package.json
├── tsconfig.json
└── README.md

关键设计决策

为什么是3个代理而不是1个? 将Superlines(32个工具)和Bright Data(8+个工具)中的所有MCP工具加载到单个代理中,会使组合工具模式超过Claude的20万令牌上下文限制。按角色划分可以使每个代理的上下文易于管理。

为什么禁用语义回忆? 之前的管道运行包含大型MCP工具响应(100k+令牌)。当语义回忆将这些重新注入到未来的对话中时,它们就会突破上下文限制。工作记忆提供了一种结构紧凑的替代方案。

为什么每个阶段都有线程? 每个流水线阶段都会写入自己的内存线程。这可以防止阶段1的工具结果挤占阶段7的上下文窗口。

为什么只写草稿? 所有新文章都是通过以下方式创建的 draft=true代理人从不直接发布。一个人在Sanity Studio中对每篇文章进行评论,然后再发表。

成本估算

组件每次运行成本
克劳德·十四行诗4~0.50-2美元
克劳德作品4~1-4美元
超级线路MCP包含在计划中
明亮数据MCP自由层(每月需要5k)
Sanity CMS免费版
每日总计(十四行诗)~$0.50-2
每日总计(Opus)~$1-4

大约 15-120美元/月 根据型号选择,每天运行。

安全

  • 所有新文章创建为 草稿 --从未自动发布
  • Superlines MCP工具 只读 --他们从不修改您的分析帐户
  • 内容更新仅更改特定字段,从不删除内容
  • 内存数据库中的完整审计跟踪

状态

功能状态
本地管道执行✅ 作品
7相日用管道✅ 作品
超级线路MCP集成✅ 作品
Bright Data MCP集成✅ 作品
Sanity CMS读/写✅ 作品
事实核查管道✅ 作品
报告生成(标记)✅ 作品
延迟通知✅ 作品
GitHub操作部署🚧 即将推出
Vercel部署挂钩✅ 作品
远程存储器(Turso)✅ 作品

相关

许可证

麻省理工学院

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

AI优化TypeScript本地部署搜索引擎优化内容管理数据分析自动化流程

支持客户端

Claude

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

读长文档提问

把 PDF、Markdown 和笔记交给模型,按章节追问细节。

整理知识库

把零散资料归档、打标签,检索时更容易命中。

批量出摘要

提取要点,输出能直接引用的段落。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 0 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • 公开资料没有可直接复制的安装命令,第一次接入要自己找入口。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在文档知识场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude 的用户,接入路径最短。
  • 愿意照着官方文档一步步配环境的人。

不太适合

  • 希望一条命令就装好、不想看文档的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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按同分类和工具数量挑出最接近的几条,字段以各自详情页为准。

常见问题

5 条

Aeo Agent 怎么安装?

公开目录没有给出可以直接复制的安装命令,需要按仓库 README里的步骤安装;装好后写进客户端的 MCP 配置再重启。

Aeo Agent 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是传输方式未标注,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Aeo Agent 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Aeo Agent 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

Aeo Agent 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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