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kwrds-ai-mcp

kwrds.ai的MCP服务器项目,为关键词研究和SEO工具提供模型上下文协议服务,支持通过API进行关键词查询、SERP分析、内容生成等功能。

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README

🚀 kwrds.ai MCP Server

kwrds.ai MCP Server 是专为 kwrds.ai 关键词研究和 SEO 工具打造的模型上下文协议服务器。你可以 在这篇博客文章中 了解更多关于 MCP 协议的信息。

🚀 快速开始

安装前提

需要 Python 3.11 及以上版本

安装步骤

  1. 获取 API 密钥:从 kwrds.ai 获取 API 密钥。

  2. 安装依赖

    pip install -r requirements.txt
    
  3. 添加到 MCP 客户端(Claude/Cursor/Chatgpt 等)桌面配置文件(以 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json 为例):

    {
      "mcpServers": {
        "kwrds-ai": {
          "command": "python3",
          "args": ["/path/to/this/project/run_server.py"],
          "env": {
            "KWRDS_API_KEY": "your-api-key-here"
          }
        }
      }
    }
    

    请将 /path/to/this/project/ 替换为你实际的项目路径

  4. 重启 MCP 客户端

💻 使用示例

你可以向 MCP 客户端提出以下问题:

  • 查找美国“数字营销”相关的关键词
  • 获取“SEO 工具”的“人们也在问”问题
  • 生成“最佳笔记本电脑”的 SEO 大纲
  • 获取“2025 年最佳笔记本电脑”的最佳关键词
  • 获取“最佳 AI 工具”的 7W1H 信息
  • 查看 example.com 在哪些关键词上有排名

✨ 主要特性

  • 带搜索量和竞争度的关键词研究
  • 搜索引擎结果页面(SERP)分析和排名数据
  • “人们也在问”问题获取
  • AI 内容生成
  • URL 排名分析
  • 使用统计

📚 详细文档

访问 kwrds.ai 获取更多文档和支持信息。

help

运行方式说明

cloud

托管运行

托管运行通常表示这个 MCP Server 由服务方环境承载,用户一般按页面提供的连接方式或授权流程接入,不需要在本地长期启动一个 MCP 进程

  1. 打开服务方连接页
  2. 完成授权或复制端点
  3. 在 MCP 客户端中连接
terminal

本地运行 / 其它方式

本地运行通常需要用户在自己的电脑或服务器上安装依赖,把 server_config 复制到 MCP 客户端,并按 env_schema 补齐环境变量、密钥或其它配置

  1. 复制 server_config
  2. 安装所需依赖
  3. 补齐环境变量后重启客户端