SEO AI Assistant

应用程序搜索引擎优化人工智能

与Google Ads关键字规划师集成的SEO自动化和人工智能优化应用程序。

特性

• 使用Google Ads API进行关键词研究
• SERP分析
• 竞争对手分析
• SEO推荐
• 人工智能助手的MCP（模型上下文协议）集成

先决条件

• Node.js（v14或更高版本）
• npm或纱线
• 具有API访问权限的Google Ads帐户
• 启用Google Ads API的Google云平台项目

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凭证：

# 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

运行以下命令以获取刷新令牌：

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。

5.启动服务器

发展：

npm run dev

生产：

npm start

服务器将在您的 .env 文件（默认值：3000）。

API文档

API文档可在 /api-docs 当服务器正在运行时：

http://localhost:3000/api-docs

MCP集成

该项目包括MCP（模型上下文协议）集成，允许人工智能助手使用API。MCP配置位于 mcp.json 文件。

要在Smithery中使用此功能：

1. 首选 史密瑟里
2. 创建新的MCP服务器
3. 选择 app-seo-ai 仓库
4. 配置服务器设置
5. 部署服务器

可用的MCP工具

• research_keywords -研究与给定主题或种子关键字相关的关键字
• 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));

许可证

麻省理工学院