dataforseo-mcp-server
dataforseo-mcp-serverは、DataForSEO APIと連携するための包括的なMCPサーバーです。このサーバーは、Claudeなどの大規模言語モデル(LLM)がSEO分析、キーワードリサーチ、バックリンク分析などのSEO関連タスクを自然言語で実行できるようにします。stdioをトランスポート層として使用し、さまざまなLLMプラットフォームとの統合が容易です。
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50
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フォーク
20
イシュー
5
インストール方法
難易度
中級推定所要時間
10-20 分
必要な環境
Node.js: 18.0.0以上npm: 8.0.0以上インストール方法
インストール方法
前提条件
必要なソフトウェアとバージョンを明記してください。Node.js: 18.0.0以上
npm: 8.0.0以上
Claude Desktop: 最新版
インストール手順
1. リポジトリのクローン
bash
git clone https://github.com/Skobyn/dataforseo-mcp-server.git
cd dataforseo-mcp-server
2. 依存関係のインストール
bash
npm install
3. プロジェクトのビルド
bash
npm run build
トラブルシューティング
よくある問題
問題: サーバーが起動しない 解決策: Node.jsのバージョンを確認し、依存関係を再インストールしてください。設定方法
設定方法
基本設定
Claude Desktop設定
~/.config/claude-desktop/claude_desktop_config.json(macOS/Linux)または
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json(Windows)を編集:
json
{
"mcpServers": {
"dataforseo-mcp": {
"command": "node",
"args": ["server.js"],
"env": {
"DATAFORSEO_LOGIN": "your_login",
"DATAFORSEO_PASSWORD": "your_password"
}
}
}
}
環境変数
必要に応じて以下の環境変数を設定:bash
export DATAFORSEO_LOGIN="your_login"
export DATAFORSEO_PASSWORD="your_password"
セキュリティ設定
APIキーは環境変数または安全な設定ファイルに保存
ファイルアクセス権限の適切な設定
ログレベルの調整
設定例
json
{
"mcpServers": {
"dataforseo-mcp": {
"command": "node",
"args": ["server.js"],
"env": {
"PORT": "3000",
"LOG_LEVEL": "info"
}
}
}
}
使用例
使用例
基本的な使用方法
MCPサーバーの基本的な使用方法を以下に示します:Claude Desktopでの使用
1MCPサーバーの起動確認
Claude Desktopを開き、設定が正しく読み込まれていることを確認してください。
2基本コマンドの実行
Available tools from this MCP server:
- tool1: Description of tool1
- tool2: Description of tool2
プログラムでの使用
javascript
// JavaScript例(Node.js)
const { MCPClient } = require('@modelcontextprotocol/client');
const client = new MCPClient();
await client.connect();
// ツールの実行
const result = await client.callTool('toolName', {
parameter1: 'value1',
parameter2: 'value2'
});
console.log(result);
応用例
自動化スクリプト
bash
#!/bin/bash
バッチ処理の例
for file in *.txt; do
mcp-tool process "$file"
done
API統合
python
Python例
import requests
import json
def call_mcp_tool(tool_name, params):
response = requests.post(
'http://localhost:3000/mcp/call',
json={
'tool': tool_name,
'parameters': params
}
)
return response.json()
使用例
result = call_mcp_tool('analyze', {
'input': 'sample data',
'options': {'format': 'json'}
})
使用ケース
自然言語を使用してSEO分析を実行する。
キーワードリサーチを行い、関連するキーワードの提案を取得する。
バックリンクプロファイルを分析し、参照ドメインを評価する。
ウェブサイトの監査を実施し、コンテンツ分析を行う。
AIを活用してコンテンツ生成を行う。