项目简介

这是一个基于Model Context Protocol (MCP) 标准构建的服务器应用，专注于提供与搜索引擎优化 (SEO) 相关的工具。它允许大型语言模型 (LLM) 客户端通过标准协议调用特定的功能，例如分析网站的 robots.txt 文件以查找和提取Sitemap的URL。

主要功能点

该服务器提供了两个核心工具，LLM客户端可以通过调用它们来执行特定任务：

获取第一个Sitemap URL：给定一个robots.txt文件的URL，该工具将解析文件并返回其中指定的第一个Sitemap的URL。
获取所有Sitemap URL：给定一个robots.txt文件的URL，该工具将解析文件并返回文件中指定的所有Sitemap的URL列表。

这些工具通过分析 robots.txt 文件内容，帮助LLM客户端获取重要的网站结构信息，这对于执行SEO分析或内容抓取任务非常有用。

安装步骤

克隆仓库：首先，将项目的代码库克隆到本地计算机。打开终端或命令行工具，执行以下命令：

git clone https://github.com/dalebertrand/seo-mcp-tools.git
cd seo-mcp-tools

安装依赖：项目依赖于Python 3.8+以及一些Python库。在项目目录中，执行以下命令安装所有必需的库：

pip install fastmcp advertools requests pandas

服务器配置（供MCP客户端使用）

MCP服务器通常不是直接由用户手动运行后交互，而是配置在支持MCP的LLM客户端中，由客户端在需要时启动和通信。客户端需要知道如何启动这个服务器程序以及通过何种方式（传输协议）进行通信。

以下是一个典型的MCP客户端配置示例（JSON格式），告诉客户端如何启动并连接到这个SEO MCP工具服务器：

{
  "version": "v1",
  "endpoints": [
    {
      "name": "SEO Tools", // 服务器的友好名称，将在客户端显示
      "transport": {
        "type": "stdio", // 使用标准输入/输出进行通信
        "command": {
          "path": "/path/to/python", // Python解释器的完整路径 (请替换为实际路径)
          "args": ["/path/to/seo-mcp-tools/mcp_server.py"] // 服务器脚本的完整路径作为参数 (请替换为实际路径)
        }
      },
      "input_format": "json", // 输入数据格式为JSON
      "output_format": "json" // 输出数据格式为JSON
    }
  ]
}

请将上述配置中的 '/path/to/python' 替换为你系统中Python解释器的实际路径，将 '/path/to/seo-mcp-tools/mcp_server.py' 替换为你克隆项目后 'mcp_server.py' 文件的实际完整路径。这个配置将使支持Stdio传输的MCP客户端能够启动并连接到该服务器。

基本使用方法

一旦将上述配置添加到支持MCP的LLM客户端（例如某些版本的Claude桌面应用或其他MCP兼容应用）中，LLM就可以通过客户端框架发现并调用“SEO Tools”服务器提供的工具。

LLM可以通过客户端调用以下工具：

'get_sitemap_url_from_robots_txt'：传入 'robots_txt_url' 参数（字符串类型）。
'get_all_sitemap_urls_from_robots_txt'：传入 'robots_txt_url' 参数（字符串类型）。

例如，在与LLM交互时，LLM可能会通过客户端框架调用 'get_all_sitemap_urls_from_robots_txt' 工具，并提供一个网站的 robots.txt URL（如 'https://example.com/robots.txt'）。服务器执行该请求，返回Sitemap URL列表，客户端再将结果提供给LLM使用。

开发者也可以直接运行服务器进行测试：

python mcp_server.py
# 或者使用 FastMCP 的开发模式
# fastmcp dev mcp_server.py

然后使用一个MCP客户端库连接并调用工具。

关键词

项目简介

主要功能点

安装步骤

服务器配置（供MCP客户端使用）

基本使用方法

信息