KeywordsPeopleUse MCP Server

K čemu slouží “KeywordsPeopleUse” MCP Server?

KeywordsPeopleUse MCP Server je server Model Context Protocolu (MCP), který propojuje AI asistenty s KeywordsPeopleUse platformou pro pokročilý výzkum klíčových slov. Funguje jako most mezi AI klienty a API KeywordsPeopleUse, umožňuje LLM a AI nástrojům programově získávat informace o klíčových slovech jako jsou otázky “People Also Ask”, návrhy z automatického doplňování Google, tématické otázky z Redditu a Quory a sémantická data ke klíčovým slovům. Tato integrace zjednodušuje workflow výzkumu klíčových slov přímo ve vývojářských a produktivních nástrojích, což umožňuje vývojářům a tvůrcům obsahu automatizovat a rozšiřovat SEO výzkum, generování nápadů a analýzy trhu.

Seznam Promptů

V repozitáři nejsou uvedeny žádné explicitní šablony promptů.

Seznam zdrojů

V repozitáři nejsou popsány žádné explicitní MCP zdroje.

Seznam nástrojů

• Získat otázky People Also Ask
  • Načte související otázky “People Also Ask” z Google pro zadaná klíčová slova.
• Získat návrhy z automatického doplňování Google
  • Vrací návrhy na klíčová slova z automatického doplňování Google.
• Získat otázky z Redditu a Quory
  • Načte relevantní otázky z Redditu a Quory pro výzkum a generování obsahu.
• Získat sémantická klíčová slova
  • Poskytuje sémanticky příbuzná klíčová slova pro rozšíření cílení.

Příklady použití tohoto MCP serveru

• SEO výzkum klíčových slov
  Vývojáři a marketéři mohou automatizovat sběr hodnotných klíčových slov, souvisejících hledání a námětů na otázky přímo ve svých workflow nástrojích pro efektivní plánování SEO.
• Generování nápadů na obsah
  Využijte MCP server k získání skutečných uživatelských otázek z Redditu a Quory, což podpoří obsahovou strategii a osnovy článků založené na reálných dotazech.
• Analýza konkurence
  Získejte data z automatického doplňování a sémantická klíčová slova pro analýzu mezer v obsahu konkurence a objevení nových tržních příležitostí.
• Automatizované reporty
  Propojte se s interními dashboardy či reportovacími nástroji a pravidelně stahujte aktuální trendy klíčových slov a data z “People Also Ask”.
• AI nástroje pro psaní
  Rozšiřte AI asistenty pro psaní o čerstvá, relevantní data o klíčových slovech a uživatelských otázkách pro generování obsahově bohatých textů.

Jak jej nastavit

Windsurf

V repozitáři nejsou uvedeny žádné instrukce pro nastavení Windsurf.

Claude

1. Získejte svůj KeywordsPeopleUse API klíč (tarif Standard nebo vyšší).
2. V aplikaci Claude Desktop přejděte do Nastavení > Vývojář > Upravit konfiguraci.
3. Přidejte následující JSON, kde YOUR_API_KEY nahraďte svým skutečným API klíčem:

   {
     "mcpServers": {
       "keywordspeopleuse": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "mcp-remote",
           "https://mcp-keywordspeopleuse.com/sse",
           "--header",
           "Authorization:YOUR_API_KEY"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Restartujte Claude Desktop.
5. Ověřte, že se nástroje v prostředí Claude zpřístupnily.

Zabezpečení API klíče

API klíč uložte do proměnné prostředí nebo do souboru .env například takto:

KPU_API_KEY=sk_01234567890123456789012345678901

Příklad konfigurace s odkazem na proměnnou prostředí:

{
  "mcpServers": {
    "keywordspeopleuse": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "mcp-remote",
        "https://mcp-keywordspeopleuse.com/sse",
        "--header",
        "Authorization:${KPU_API_KEY}"
      ]
    }
  }
}

Cursor

Na MacOS/Linux

1. Naklonujte repozitář a nainstalujte závislosti:

   git clone https://github.com/data-skunks/kpu-mcp.git
   cd kpu-mcp
   npm install
   

2. Získejte svůj API klíč a nastavte jej v souboru .env.
3. Otevřete Nastavení aplikace Cursor.
4. Přejděte do Features > MCP Servers > “+ Add New MCP Server”.
5. Vyplňte:
   • Name: “keywordspeopleuse”
   • Type: “command”
   • Command: node /ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/FOLDER/kpu-mcp/index.js
6. Uložte a restartujte Cursor.

Ukázka JSON:

{
  "mcpServers": {
    "keywordspeopleuse": {
      "command": "node",
      "args": ["/ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/FOLDER/kpu-mcp/index.js"]
    }
  }
}

Na Windows

{
  "mcpServers": {
    "keywordspeopleuse": {
      "command": "node",
      "args": ["C:/PATH/TO/PARENT/FOLDER/kpu-mcp/index.js"]
    }
  }
}

Cline

V repozitáři nejsou uvedeny žádné instrukce pro nastavení Cline.

Jak používat tento MCP ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do vašeho FlowHunt workflowu začněte přidáním MCP komponenty do vašeho flow a jejím propojením s AI agentem:

Klikněte na MCP komponentu pro otevření konfiguračního panelu. Do sekce systémové MCP konfigurace vložte údaje o vašem MCP serveru v tomto JSON formátu:

{
  "keywordspeopleuse": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po konfiguraci bude AI agent schopen tento MCP používat jako nástroj se všemi jeho funkcemi. Nezapomeňte změnit “keywordspeopleuse” na skutečný název vašeho MCP serveru a URL na adresu vašeho MCP serveru.

Přehled

| Podpora Roots | ⛔ | Není zmíněno |

Na základě dostupné dokumentace je tento MCP server funkční a poměrně snadno nastavitelný, ale chybí mu detailní vývojářská dokumentace, ukázky promptů a explicitní výčet MCP primitiv jako roots, resources nebo sampling support. Pro základní automatizaci výzkumu klíčových slov pokrývá nezbytné, avšak dokumentace i clarity MCP kompatibility by mohly být lepší.

Náš názor

MCP Skóre: 4/10
Umožňuje praktický výzkum klíčových slov a základní funkcionalitu MCP nástrojů, ale chybí mu hlubší MCP funkce, zpřístupnění zdrojů a má minimální dokumentaci i komunitní podporu.

MCP Skóre