KeywordsPeopleUse MCP Server

Was macht der “KeywordsPeopleUse” MCP Server?

Der KeywordsPeopleUse MCP Server ist ein Model Context Protocol (MCP) Server, der KI-Assistenten mit der KeywordsPeopleUse -Plattform für fortschrittliche Keyword-Recherche-Funktionen verbindet. Als Brücke zwischen KI-Clients und der KeywordsPeopleUse API ermöglicht er LLMs und KI-Tools den programmatischen Zugriff auf Keyword-Insights wie “People Also Ask”-Fragen, Google-Autovervollständigungsvorschläge, Reddit- und Quora-Themenfragen sowie semantische Keyword-Daten. Diese Integration optimiert Keyword-Recherche-Workflows direkt innerhalb von Entwicklungs- und Produktivitätstools und versetzt Entwickler sowie Content Creators in die Lage, SEO-Recherche, Content-Ideenfindung und Marktanalyse zu automatisieren und zu verbessern.

Liste der Prompts

In der Repository-Dokumentation oder im Code werden keine expliziten Prompt-Vorlagen erwähnt.

Liste der Ressourcen

In der Repository-Dokumentation oder im Code werden keine expliziten MCP-Ressourcen beschrieben.

Liste der Tools

• Get People Also Ask-Fragen
  • Ruft verwandte “People Also Ask”-Fragen von Google für angegebene Keywords ab.
• Google Autovervollständigungsvorschläge abrufen
  • Liefert Vorschläge zur Autovervollständigung von Google.
• Reddit- und Quora-Fragen abrufen
  • Holt relevante Fragen von Reddit und Quora für Recherche und Content-Ideen.
• Semantische Keywords abrufen
  • Stellt semantisch verwandte Keywords bereit, um das Keyword-Targeting zu erweitern.

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• SEO-Keyword-Recherche
  Entwickler und Marketer können die Erfassung wertvoller Keywords, verwandter Suchanfragen und Fragenideen direkt in ihren Workflow-Tools automatisieren, um eine effiziente SEO-Planung zu ermöglichen.
• Content-Ideenfindung
  Nutzen Sie den MCP Server, um reale Fragen von Reddit und Quora zu erhalten und so Content-Strategien und Blogpost-Gliederungen auf Basis tatsächlicher Nutzeranfragen zu entwickeln.
• Wettbewerbsanalyse
  Rufen Sie Autovervollständigungs- und semantische Keyword-Daten ab, um Content-Lücken von Wettbewerbern zu analysieren und neue Marktchancen zu identifizieren.
• Automatisiertes Reporting
  Integrieren Sie den Server in interne Dashboards oder Reporting-Tools, um aktuelle Keyword-Trends und “People Also Ask”-Daten für regelmäßige Updates abzurufen.
• KI-gestützte Schreibtools
  Verbessern Sie KI-Schreibassistenten, indem Sie ihnen frische, relevante Keyword-Daten und Nutzerfragen für kontextreiche Content-Generierung bereitstellen.

Einrichtung

Windsurf

Im Repository werden keine Setup-Anleitungen für Windsurf bereitgestellt.

Claude

1. Besorgen Sie sich Ihren KeywordsPeopleUse API-Key (Standard-Tarif oder höher).
2. Gehen Sie in Claude Desktop zu Einstellungen > Entwickler > Konfiguration bearbeiten.
3. Fügen Sie folgendes JSON hinzu und ersetzen Sie YOUR_API_KEY durch Ihren tatsächlichen API-Key:

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

4. Starten Sie Claude Desktop neu.
5. Prüfen Sie, ob die Tools in Ihrer Claude-Umgebung verfügbar sind.

API-Keys absichern

Speichern Sie Ihren API-Key als Umgebungsvariable oder in der .env-Datei wie folgt:

KPU_API_KEY=sk_01234567890123456789012345678901

Beispiel-Konfiguration zur Nutzung der Umgebungsvariable:

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

Cursor

Unter MacOS/Linux

1. Klonen Sie das Repository und installieren Sie die Abhängigkeiten:

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

2. Besorgen Sie sich Ihren API-Key und tragen Sie ihn in .env ein.
3. Öffnen Sie die Cursor-Einstellungen.
4. Gehen Sie zu Features > MCP Servers > “+ Add New MCP Server”.
5. Geben Sie ein:
   • Name: “keywordspeopleuse”
   • Typ: “command”
   • Befehl: node /ABSOLUTER/PFAD/ZUM/ELTERNORDNER/kpu-mcp/index.js
6. Speichern und starten Sie Cursor neu.

JSON-Beispiel:

{
  "mcpServers": {
    "keywordspeopleuse": {
      "command": "node",
      "args": ["/ABSOLUTER/PFAD/ZUM/ELTERNORDNER/kpu-mcp/index.js"]
    }
  }
}

Unter Windows

{
  "mcpServers": {
    "keywordspeopleuse": {
      "command": "node",
      "args": ["C:/PFAD/ZUM/ELTERNORDNER/kpu-mcp/index.js"]
    }
  }
}

Cline

Im Repository werden keine Setup-Anleitungen für Cline bereitgestellt.

Verwendung dieses MCP in Flows

MCP in FlowHunt nutzen

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie sie mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Bereich “System MCP-Konfiguration” tragen Sie Ihre MCP-Server-Details in folgendem JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent dieses MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen und Möglichkeiten nutzen. Denken Sie daran, “keywordspeopleuse” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL entsprechend Ihrer eigenen MCP-Server-URL anzupassen.

Übersicht

| Roots Support | ⛔ | Nicht erwähnt |

Basierend auf der verfügbaren Dokumentation ist dieser MCP Server funktional und relativ einfach einzurichten, es fehlen jedoch eine detaillierte Entwicklerdokumentation, Beispiel-Prompt-Vorlagen und eine explizite Auflistung von MCP-Primitiven wie Roots, Ressourcen oder Sampling Support. Für grundlegende Automatisierung der Keyword-Recherche werden die Basics abgedeckt, aber die Dokumentationsbreite und MCP-Compliance könnten verbessert werden.

Unsere Meinung

MCP Score: 4/10
Er ermöglicht praktische Keyword-Recherche und grundlegende MCP-Toolfunktionalität, es fehlen jedoch tiefere MCP-Features, Ressourcen-Exposure und umfangreiche Dokumentation sowie Community-Support.

MCP Score