Agent Seo Engine

io.github.davidmosiah由 GitHub 帳號 davidmosiah 發布v0.1.1更新於 Oct 27, 2026

Agent-first local SEO quality, intent and opportunity engine with CLI and optional MCP server.

已驗證STDIO僅桌面開發者工具資料與分析

概覽

AI 產生的概覽

本地優先的 SEO 引擎,讓助理判斷搜尋意圖、為 Markdown 草稿做 SEO 評分,並排序搜尋機會。

可以做什麼
  • 判斷搜尋意圖:資訊型、導覽型、交易型或商業調查型
  • 為 Markdown 文章做 SEO 缺口評分,列出未通過的檢查項目與具體建議
  • 依曝光、排名、點擊率落差、轉換與商業價值排序 GSC 式機會
  • 稽核 HTML 頁面中圖片 alt 屬性的覆蓋情形
  • 在內容工具之前提供安裝指引、本機就緒狀態與隱私界線資訊
適用情境
適合在助理改寫、更新或發佈內容之前,以確定性、可重複的 SEO 檢查取代猜測。適用於在本機檢視草稿與搜尋成效資料的內容與 SEO 工作流程。
執行需求
以本機 Python 套件形式執行,使用 pipx 安裝 agent-seo-engine(MCP 伺服器需安裝 mcp 附加項目),透過 agent-seo-mcp 指令以 stdio 啟動。不需 API 金鑰,預設完全在本機執行。
安裝前請注意
伺服器會讀取你指定的本機草稿檔案與 HTML 頁面,其隱私稽核用來說明草稿、分析資料與憑證的界線。機會評分依賴你提供的曝光、點擊與排名等數據,結果品質取決於輸入。README 中請人為儲存庫按星並列出聯絡方式,屬推廣內容,並非安裝所需。

安裝

在 SourceWeft 中

  1. 開啟 儀表板中的 Agent Seo Engine,將其新增到工作區。
  2. 為需要使用其工具的對話啟用該服務。

Desktop only,透過 STDIO。 STDIO 服務會啟動本機處理程序,因此需要 SourceWeft 桌面主機。

其他 MCP 客戶端

參照 儲存庫 中的啟動說明。

README

Agent SEO Engine

Local-first SEO scoring, search-intent and opportunity engine for AI agents.
Deterministic checks before agents rewrite, refresh or publish content.

[PyPI version] [Python versions] [License MIT] [Built for MCP]

[GitHub stars] [CI status] [Part of the Delx agent stack] [Category]

mcp-name: io.github.davidmosiah/agent-seo-engine

⭐ If this agent-first tool helps your workflow, please star the repo. Stars make this tooling easier for other builders to discover and help Delx keep shipping open infrastructure.
🧱 Part of the Delx agent stack — 15 open-source MCP servers across body, reach and coordination.


Agent-first SEO scoring, search-intent detection and opportunity prioritization. It packages the useful parts of a production content pipeline into a clean local CLI plus an optional MCP server for Codex, Claude, Cursor, Hermes, OpenClaw and other agent runtimes.

Use it when an agent needs deterministic SEO checks before rewriting, refreshing or publishing content.

What It Does

  • Classifies search intent: informational, navigational, transactional and commercial investigation
  • Scores markdown articles for agent-readable SEO gaps
  • Prioritizes GSC-style opportunities by impressions, position, CTR gap, conversions and commercial value
  • Exposes manifest, connection_status and privacy_audit surfaces before content tools
  • Runs locally by default with no required API keys

Install

bash
pipx install agent-seo-engine

With MCP support:

bash
pipx install "agent-seo-engine[mcp]"

Published on PyPI: agent-seo-engine. Release automation uses PyPI Trusted Publishing, so GitHub Actions can publish future versions without long-lived PyPI tokens. See docs/pypi-publishing.md.

CLI

bash
agent-seo-engine manifest --client codexagent-seo-engine doctoragent-seo-engine privacy-auditagent-seo-engine intent "best ai agent framework"agent-seo-engine score --file examples/article.md --primary-keyword "ai agent testing"agent-seo-engine opportunity --impressions 4200 --clicks 80 --position 12.4 --commercial-intent 0.8agent-seo-engine image-alt --file page.html

All commands return structured JSON by default. Use --format markdown for human review.

MCP

bash
agent-seo-mcp

Hermes-style config:

yaml
mcp_servers:  agent_seo:    command: agent-seo-mcp    args: []    sampling:      enabled: false

Recommended first calls:

  1. agent_seo_connection_status
  2. agent_seo_privacy_audit
  3. agent_seo_score_content

Agent Surfaces

ToolPurpose
agent_seo_manifestInstall/runtime guidance for agent clients
agent_seo_connection_statusLocal/offline readiness and optional integration status
agent_seo_privacy_auditDraft, analytics and credential boundaries
agent_seo_detect_intentSearch intent classification
agent_seo_score_contentMarkdown quality checks with exact recommendations
agent_seo_prioritize_opportunityGSC-style opportunity scoring
agent_seo_check_image_altImage alt-attribute coverage audit for HTML

Copy-Paste Agent Prompt

text
Use agent-seo-engine. First call agent_seo_connection_status and agent_seo_privacy_audit.Score the draft, then propose only edits tied to failed checks or high-impact opportunities.

Agent Contract

Agents should not guess whether a draft is ready. They should call the scoring tool, read exact failed checks, then propose focused edits. The engine is intentionally deterministic and local so repeated agent runs can compare output over time.

Development

bash
python3 -m venv .venv. .venv/bin/activatepip install -e ".[dev]"pytestpython -m compileall -q src

📧 Contact & Support

來源:README.md,提交 cb5865e

工具

0
SourceWeft 尚未在沙箱中啟動過該軟體包,因此其工具未知。

版本歷史

1
  1. v0.1.1最新Sep 16, 2026

評分

已滿足適用檢查項的 50%

該評分衡量此收錄條目的完整程度,依據註冊中心條目、端點與公開來源計算得出。它不是對伺服器本身的評價,也不表示伺服器安全或目前可用:可連通性是帶日期的檢查結果,評分也不包含安裝量或使用者評價。

  • 近 30 天內可連通25 分

    請保持端點能夠回應 MCP 握手;SourceWeft 每 30 天探測一次。

  • 已宣告認證方式10 分

    請在註冊中心條目中宣告憑證請求標頭,或保持端點能夠回應探測,以便判定其認證方式。

  • 已列出工具15 分

    請讓伺服器在無憑證時回應 tools/list,或發布可在沙箱中無憑證啟動的軟體包。

  • 描述必需15 分
  • 圖示10 分
  • 文件15 分
  • 授權條款10 分