Klavis AI搜索引擎优化：SEO工具集成-优快云博客

Klavis AI搜索引擎优化：SEO工具集成

【免费下载链接】klavis Klavis AI (YC X25): Open Source MCP Infra for Everyone 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/kl/klavis

在当今数字化时代，搜索引擎优化（SEO）已成为企业提升在线可见度的关键策略。然而，传统SEO工具往往面临数据分散、操作复杂和效率低下等问题。Klavis AI作为一款开源的MCP（Model Context Protocol）基础设施，通过集成多种搜索引擎优化工具，为用户提供了一站式的SEO解决方案。本文将详细介绍如何利用Klavis AI的强大功能，轻松实现SEO工具集成，提升网站排名和流量。

Klavis AI SEO工具集成概述

Klavis AI是一个开源的MCP基础设施，旨在为AI代理提供可靠的工具使用能力。通过Klavis AI，用户可以轻松集成各种SEO工具，实现数据的集中管理和高效利用。Klavis AI的核心优势在于其可扩展的工具集成能力、渐进式发现功能以及企业级的OAuth支持。

Klavis AI的主要组件包括Strata（统一MCP路由器）和50多个MCP集成服务器。Strata能够引导AI代理逐步发现和使用工具，突破传统工具数量限制，实现规模化的SEO工具集成。MCP集成服务器则提供了与各种外部服务的连接，包括GitHub、Gmail、Slack等，为SEO数据的收集和分析提供了丰富的数据源。

为什么选择Klavis AI进行SEO工具集成

可扩展的工具集成：突破40-50个工具的限制，支持更多SEO工具的集成。
渐进式发现：引导AI代理从意图到行动，逐步发现和使用SEO工具。
企业级OAuth支持：提供安全可靠的第三方服务认证，无需暴露API密钥。
Docker就绪：一键部署，简化安装和配置流程。

官方文档：docs/documentation/concepts/strata.mdx

核心SEO工具集成

Klavis AI提供了多种SEO相关的MCP服务器集成，包括Tavily和Brave Search等搜索引擎工具。这些工具可以帮助用户实现关键词研究、竞争对手分析、内容优化等SEO关键任务。

Tavily搜索引擎集成

Tavily是一款专注于AI代理的搜索引擎，提供精准的搜索结果和丰富的API功能。通过Klavis AI的Tavily MCP服务器，用户可以轻松集成Tavily搜索引擎，实现高效的关键词研究和内容优化。

Tavily MCP服务器提供了以下主要功能：

网页搜索：支持基本和高级搜索模式，可设置搜索深度、主题、时间范围等参数。
内容提取：从指定URL提取网页内容，支持Markdown和文本格式。
网站爬取：从根URL开始爬取网站，支持深度和广度控制。
网站地图生成：发现网站结构，生成URL列表，便于网站结构优化。

Tavily搜索流程图

以下是使用Tavily进行关键词研究的示例代码：

from klavis import Klavis
from klavis.types import McpServerName

# 初始化Klavis客户端
klavis = Klavis(api_key="your-api-key")

# 创建Tavily MCP服务器实例
tavily_mcp = klavis.mcp_server.create_server_instance(
    server_name=McpServerName.TAVILY,
    user_id="your-user-id"
)

# 调用Tavily搜索工具
result = klavis.mcp_server.call_tools(
    server_url=tavily_mcp.server_url,
    tool_name="tavily_search",
    tool_args={
        "query": "2025 SEO趋势",
        "search_depth": "advanced",
        "topic": "news",
        "days": 30,
        "max_results": 10,
        "include_raw_content": True
    }
)

print(result)

Tavily MCP服务器源码：mcp_servers/tavily/server.py

Brave Search集成

Brave Search是一款注重隐私保护的搜索引擎，提供独立的搜索索引和丰富的搜索API。通过Klavis AI的Brave Search MCP服务器，用户可以集成Brave Search的功能，实现多样化的SEO数据收集和分析。

Brave Search MCP服务器支持以下搜索类型：

网页搜索：基本网页搜索，支持结果数量、偏移量、国家和语言过滤。
图片搜索：专门针对图片的搜索，支持安全搜索和尺寸过滤。
新闻搜索：专注于新闻内容的搜索，支持按时间范围筛选。
视频搜索：针对视频内容的搜索，支持按发布日期筛选。

以下是使用Brave Search进行竞争对手分析的示例代码：

# 创建Brave Search MCP服务器实例
brave_mcp = klavis.mcp_server.create_server_instance(
    server_name=McpServerName.BRAVE_SEARCH,
    user_id="your-user-id"
)

# 调用Brave新闻搜索工具
news_result = klavis.mcp_server.call_tools(
    server_url=brave_mcp.server_url,
    tool_name="brave_news_search",
    tool_args={
        "query": "竞争对手品牌名",
        "count": 10,
        "country": "us",
        "search_lang": "en",
        "freshness": "pw"  # 过去一周
    }
)

print(news_result)

Brave Search MCP服务器源码：mcp_servers/brave_search/server.py

Strata：智能SEO工作流管理

Strata是Klavis AI的核心组件，作为统一的MCP路由器，能够引导AI代理逐步发现和使用工具，实现复杂的SEO工作流。通过Strata，用户可以将多个SEO工具串联起来，构建自动化的SEO分析和优化流程。

Strata的核心功能

服务器类别和动作发现：根据用户意图发现相关的工具类别和动作。
类别动作获取：检索特定类别下的所有动作名称。
动作详情获取：获取特定动作的完整模式和参数。
动作执行：运行指定的工具动作并获取结果。
文档搜索：在需要时搜索相关文档信息。

使用Strata构建SEO工作流

以下是一个使用Strata构建SEO关键词研究工作流的示例：

from klavis import Klavis

# 初始化Klavis客户端
klavis = Klavis(api_key="your-api-key")

# 创建Strata服务器实例，包含Tavily和Brave Search
strata = klavis.mcp_server.create_strata_server(
    user_id="your-user-id",
    servers=[McpServerName.TAVILY, McpServerName.BRAVE_SEARCH]
)

# 步骤1：发现相关工具类别
discover_result = klavis.mcp_server.call_tools(
    server_url=strata.server_url,
    tool_name="discover_server_categories_or_actions",
    tool_args={
        "user_query": "SEO关键词研究",
        "server_names": ["tavily", "brave_search"]
    }
)

# 步骤2：获取类别动作
category_actions = klavis.mcp_server.call_tools(
    server_url=strata.server_url,
    tool_name="get_category_actions",
    tool_args={
        "category_names": ["web_search", "news_search"]
    }
)

# 步骤3：执行动作（Tavily搜索）
tavily_result = klavis.mcp_server.call_tools(
    server_url=strata.server_url,
    tool_name="execute_action",
    tool_args={
        "server_name": "tavily",
        "category_name": "web_search",
        "action_name": "tavily_search",
        "body_schema": json.dumps({
            "query": "2025 SEO趋势",
            "search_depth": "advanced"
        })
    }
)

# 步骤4：执行动作（Brave新闻搜索）
brave_result = klavis.mcp_server.call_tools(
    server_url=strata.server_url,
    tool_name="execute_action",
    tool_args={
        "server_name": "brave_search",
        "category_name": "news_search",
        "action_name": "brave_news_search",
        "body_schema": json.dumps({
            "query": "SEO趋势",
            "freshness": "pw"
        })
    }
)

# 整合结果进行分析
combined_result = {
    "tavily_results": tavily_result,
    "brave_news_results": brave_result
}

print(combined_result)

Strata详细文档：docs/documentation/concepts/strata.mdx

实际应用案例：SEO竞争对手分析

下面我们将通过一个实际案例，展示如何使用Klavis AI集成的SEO工具进行竞争对手分析。

案例目标

分析竞争对手网站的SEO策略，包括关键词排名、内容策略和反向链接情况。

实现步骤

使用Tavily搜索竞争对手的最新SEO动态和博客文章。
使用Brave Search获取竞争对手的新闻报道和媒体曝光。
整合数据，生成竞争对手分析报告。

代码实现

import json
from klavis import Klavis
from klavis.types import McpServerName

# 初始化Klavis客户端
klavis = Klavis(api_key="your-api-key")

# 创建Strata服务器，包含Tavily和Brave Search
strata = klavis.mcp_server.create_strata_server(
    user_id="your-user-id",
    servers=[McpServerName.TAVILY, McpServerName.BRAVE_SEARCH]
)

# 1. 使用Tavily搜索竞争对手的SEO博客
tavily_result = klavis.mcp_server.call_tools(
    server_url=strata.server_url,
    tool_name="execute_action",
    tool_args={
        "server_name": "tavily",
        "category_name": "TAVILY_WEB_SEARCH",
        "action_name": "tavily_search",
        "body_schema": json.dumps({
            "query": "竞争对手品牌名 SEO策略",
            "search_depth": "advanced",
            "include_raw_content": True,
            "include_domains": ["competitor.com"],
            "max_results": 10
        })
    }
)

# 2. 使用Brave Search获取竞争对手新闻
brave_result = klavis.mcp_server.call_tools(
    server_url=strata.server_url,
    tool_name="execute_action",
    tool_args={
        "server_name": "brave_search",
        "category_name": "BRAVE_SEARCH",
        "action_name": "brave_news_search",
        "body_schema": json.dumps({
            "query": "竞争对手品牌名",
            "count": 10,
            "freshness": "pm"  # 过去一个月
        })
    }
)

# 3. 生成分析报告
report = {
    "tavily_blog_analysis": tavily_result,
    "brave_news_mentions": brave_result,
    "summary": "根据搜索结果，竞争对手最近重点关注移动SEO和AI内容生成..."
}

# 可以进一步集成到Google Sheets或其他工具中
print(json.dumps(report, indent=2))

案例源码参考：examples/together-ai/Agents_KlavisAI.ipynb

部署与扩展

Klavis AI提供了灵活的部署选项，用户可以根据需求选择自托管或使用托管服务。对于SEO工具集成，推荐使用Docker容器化部署，以简化安装和维护流程。

Docker部署MCP服务器

# 拉取Tavily MCP服务器镜像
docker pull ghcr.io/klavis-ai/tavily-mcp-server:latest

# 运行Tavily MCP服务器
docker run -p 5000:5000 -e API_KEY=your-tavily-api-key ghcr.io/klavis-ai/tavily-mcp-server:latest

# 拉取Brave Search MCP服务器镜像
docker pull ghcr.io/klavis-ai/brave-search-mcp-server:latest

# 运行Brave Search MCP服务器
docker run -p 5001:5000 -e API_KEY=your-brave-api-key ghcr.io/klavis-ai/brave-search-mcp-server:latest

扩展自定义SEO工具

Klavis AI支持自定义MCP服务器的开发，用户可以根据需求扩展自己的SEO工具。自定义MCP服务器的开发可以参考现有服务器的实现，如Tavily和Brave Search的MCP服务器源码。

自定义MCP服务器开发文档：docs/documentation/mcp-server/overview.mdx

总结与展望

Klavis AI通过集成Tavily和Brave Search等搜索引擎工具，为SEO优化提供了强大的支持。通过Strata的统一管理，用户可以构建复杂的SEO工作流，实现关键词研究、竞争对手分析、内容优化等任务的自动化。Klavis AI的开源特性和可扩展性也为用户提供了无限可能，可以根据自身需求定制和扩展SEO工具集成。

未来，Klavis AI将继续扩展更多SEO相关的工具集成，如Google Search Console、Ahrefs、SEMrush等，为用户提供更全面的SEO解决方案。同时，Klavis AI还将增强AI驱动的数据分析能力，提供更智能的SEO建议和预测，帮助用户在竞争激烈的搜索引擎排名中脱颖而出。

下一步行动

探索更多MCP服务器：尝试集成其他SEO相关的MCP服务器，如Google Sheets用于数据整理。
构建自动化工作流：使用Strata构建完整的SEO分析和优化工作流。
参与社区开发：为Klavis AI贡献自定义的SEO MCP服务器，丰富生态系统。

Klavis AI GitHub仓库：https://link.gitcode.com/i/b8aa684268925ce7506f7eac7c2764f7

【免费下载链接】klavis Klavis AI (YC X25): Open Source MCP Infra for Everyone 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/kl/klavis

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考