Servidor MCP de KeywordsPeopleUse

¿Qué hace el servidor MCP de “KeywordsPeopleUse”?

El servidor MCP de KeywordsPeopleUse es un servidor Model Context Protocol (MCP) que conecta asistentes de IA con la plataforma KeywordsPeopleUse para capacidades avanzadas de investigación de palabras clave. Sirviendo como puente entre los clientes de IA y la API de KeywordsPeopleUse, permite que LLMs y herramientas de IA accedan programáticamente a información sobre palabras clave como preguntas de “People Also Ask”, sugerencias de autocompletado de Google, preguntas de temas en Reddit y Quora, y datos de palabras clave semánticas. Esta integración agiliza los flujos de trabajo de investigación de palabras clave directamente en herramientas de desarrollo y productividad, permitiendo a desarrolladores y creadores de contenido automatizar y optimizar procesos de SEO, generación de ideas de contenido y análisis de mercado.

Lista de Prompts

No se mencionan plantillas de prompts explícitas en la documentación del repositorio ni en el código.

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Lista de Recursos

No se describen recursos MCP explícitos en la documentación del repositorio ni en el código.

Lista de Herramientas

• Obtener preguntas de People Also Ask
  • Recupera preguntas relacionadas de “People Also Ask” de Google para palabras clave proporcionadas.
• Obtener sugerencias de autocompletado de Google
  • Devuelve sugerencias de palabras clave de autocompletado de Google.
• Obtener preguntas de Reddit y Quora
  • Obtiene preguntas relevantes de Reddit y Quora para investigación e ideas de contenido.
• Obtener Palabras Clave Semánticas
  • Proporciona palabras clave semánticamente relacionadas para ampliar el targeting de palabras clave.

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Casos de uso de este servidor MCP

• Investigación de Palabras Clave SEO
  Desarrolladores y marketers pueden automatizar la recopilación de palabras clave de alto valor, búsquedas relacionadas e ideas de preguntas directamente en sus herramientas de trabajo para una planificación SEO eficiente.
• Generación de Ideas de Contenido
  Utiliza el servidor MCP para acceder a preguntas reales de Reddit y Quora, alimentando la estrategia de contenido y los esquemas de entradas de blog basados en consultas de usuarios reales.
• Análisis de la Competencia
  Recupera datos de autocompletado y palabras clave semánticas para analizar brechas de contenido de competidores e identificar nuevas oportunidades de mercado.
• Reportes Automatizados
  Integra con paneles internos o herramientas de informes para obtener las últimas tendencias de palabras clave y datos de “People Also Ask” para actualizaciones periódicas.
• Herramientas de Escritura Potenciadas por IA
  Mejora los asistentes de escritura de IA proporcionándoles datos frescos y relevantes de palabras clave y preguntas de usuarios para la generación de contenido con contexto.

Cómo configurarlo

Windsurf

No se proporcionan instrucciones de configuración para Windsurf en el repositorio.

Claude

1. Obtén tu clave API de KeywordsPeopleUse (plan Standard o superior).
2. En Claude Desktop, ve a Configuración > Desarrollador > Editar Configuración.
3. Añade el siguiente JSON, reemplazando YOUR_API_KEY por tu clave API real:

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

4. Reinicia Claude Desktop.
5. Verifica que las herramientas estén disponibles en tu entorno Claude.

Seguridad de las claves API

Guarda tu clave API en una variable de entorno o en el archivo .env así:

KPU_API_KEY=sk_01234567890123456789012345678901

Ejemplo de configuración para referenciar la variable de entorno:

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

Cursor

En MacOS/Linux

1. Clona el repositorio e instala las dependencias:

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

2. Obtén tu clave API y configúrala en .env.
3. Abre la Configuración de Cursor.
4. Ve a Features > MCP Servers > “+ Add New MCP Server”.
5. Ingresa:
   • Nombre: “keywordspeopleuse”
   • Tipo: “command”
   • Comando: node /ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/FOLDER/kpu-mcp/index.js
6. Guarda y reinicia Cursor.

Ejemplo JSON:

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

En Windows

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

Cline

No se proporcionan instrucciones de configuración para Cline en el repositorio.

Cómo usar este MCP en los flujos

Usando MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza agregando el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración MCP del sistema, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Una vez configurado, el agente de IA podrá usar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “keywordspeopleuse” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Según la documentación disponible, este servidor MCP es funcional y relativamente fácil de configurar, pero carece de documentación detallada para desarrolladores, ejemplos de plantillas de prompts y listado explícito de primitivas MCP como roots, recursos o soporte de sampling. Para la automatización esencial de investigación de palabras clave, cubre lo básico pero podría mejorar en amplitud de documentación y claridad de cumplimiento MCP.

Nuestra opinión

Puntuación MCP: 4/10
Permite una investigación práctica de palabras clave y funcionalidad básica de herramientas MCP, pero carece de características MCP más avanzadas, exposición de recursos y tiene documentación y soporte comunitario mínimos.

Puntuación MCP