mcp-geo-Produktmarke
GEO SEO · Open-Source-MCP

Miss deine KI-Sichtbarkeit, bevor du sie optimierst.

mcp-geo erzeugt echte Fragen, fragt mehrere Suchsysteme ab und speichert Zitate deiner Marke und deiner Wettbewerber. So wird SEO für ChatGPT und andere generative Suchsysteme transparent messbar.

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Worker- / lokale Tools
6 / 9
KI-Suchsysteme
5
Einrichtungszeit
ca. 5 Min.
Lizenz
MIT
mcp-geo: Zitate und KI-Sichtbarkeit der Marke verfolgen
mcp-geo verbindet Zitate, Sichtbarkeitsmessung und Performance-Tracking in einem Ablauf.

Über das Produkt

Was ist mcp-geo?

mcp-geo ist ein Open-Source-Server für das Model Context Protocol (MCP), der verfolgt, wie KI-Suchassistenten deine Marke zitieren. Er führt Prompts auf ChatGPT, Claude, Perplexity, Gemini und Googles AI Overviews aus und speichert die Roh-Zitate sowie berechnete Sichtbarkeitsmetriken.

Führe das npm-Paket lokal mit SQLite für alle neun Tools aus, oder hoste die sechs Analyse-Tools selbst auf Cloudflare Workers und D1 für geplante Aktualisierungen und Fernzugriff. Du hinterlegst nur die API-Schlüssel der Suchsysteme, die du nutzen willst.

Gemacht für unabhängige SaaS-Gründer und kleine Marketing-Teams, die ihre KI-Sichtbarkeit verfolgen wollen, ohne für eine überdimensionierte Enterprise-SEO-Suite zu bezahlen.

Das Ergebnis

Verbinde mcp-geo mit Claude, fordere eine KI-Sichtbarkeitsanalyse an und erhalte eine datenbasierte Auswertung je Suchsystem.

Funktionen

Was enthalten ist

Die sechs Analyse-Tools stehen in beiden Transportwegen zur Verfügung. Die lokale npm-CLI enthält zusätzlich Markenverwaltung und Prompt-Generierung.

01
Worker verbinden
visibility.check
Lokal ausführen
check_visibility

Fragen aus deiner Kategorie: Definiere Marke, Kategorie und Wettbewerber, um Fragen zu erzeugen, die deine Kunden einem Assistenten stellen könnten.

02
Worker verbinden
visibility.history
Lokal ausführen
get_visibility_history

Zitate je Suchsystem: Vergleiche Erwähnungen und Quellen in ChatGPT, Claude, Perplexity, Gemini und Google AI Overviews.

03
Worker verbinden
visibility.compare
Lokal ausführen
compare_competitors

Daten unter deiner Kontrolle: Hoste das MCP auf Cloudflare Workers und hinterlege nur die API-Schlüssel der Suchsysteme, die du wirklich nutzt.

04
Worker verbinden
visibility.citations
Lokal ausführen
get_citations

Zitat-Ereignisse mit Prompt, Suchsystem, Auszug, Typ und Marken-URL.

05
Worker verbinden
visibility.content_gaps
Lokal ausführen
get_content_gaps

Priorisierte Content-Empfehlungen für Prompts, die du verlierst.

06
Worker verbinden
visibility.refresh
Lokal ausführen
refresh_brand

Starte einen neuen Scan auf jedem Suchsystem mit hinterlegtem API-Schlüssel.

Systeme

Systeme

  • ChatGPT
  • Claude
  • Perplexity
  • Gemini
  • Googles AI Overviews

Jedes Suchsystem ist optional. Konfiguriere nur die Schlüssel, die du hast; Suchsysteme ohne Zugangsdaten überspringt der Worker.

Einrichtung

Lokal ausführen oder Claude verbinden

Die lokale CLI hält die SQLite-Daten auf deinem Rechner. Der Worker-Transport erlaubt entfernte MCP-Clients per OAuth.

Lokal ausführen

claude mcp add --transport stdio digestseo -s user --env OPENAI_API_KEY=your_key_here -- npx -y @digestseo/mcp-geo

Worker verbinden

  1. Öffne in Claude.ai Settings → Connectors → Add custom connector.
  2. Füge nach dem Deployment deine Worker-URL ein, die auf /mcp endet.
  3. Schließe den OAuth-Austausch ab und bitte Claude, einen KI-Sichtbarkeitsbericht zu prüfen.
claude mcp add --transport http digestseo https://YOUR-WORKER.YOUR-SUBDOMAIN.workers.dev/mcp

Bereitstellung

In 5 Minuten selbst auf Cloudflare hosten

~/digestseo · deploy
git clone https://github.com/AKzar1el/mcp-geo.git
cd mcp-geo
npm install
npx wrangler login
cp wrangler.example.jsonc wrangler.jsonc
npx wrangler d1 migrations apply digestseo-db --remote
npx wrangler deploy
Vollständige Einrichtungsanleitung (SETUP.md) →mcp-geo auf GitHub ansehen →

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Erstelle ein kostenloses Konto, um den DigestSEO-Workspace zu testen und Site-Audit-Projekte zu speichern. Für KI-Sichtbarkeit hostest du mcp-geo selbst auf Cloudflare.

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MIT-lizenziert. 5 KI-Suchsysteme. Native MCP-Integration.

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