KeywordsPeopleUse MCP Server

Cosa fa il server “KeywordsPeopleUse” MCP?

Il server KeywordsPeopleUse MCP è un server Model Context Protocol (MCP) che connette assistenti AI alla piattaforma KeywordsPeopleUse per avanzate capacità di ricerca di parole chiave. Funzionando come ponte tra i client AI e l’API di KeywordsPeopleUse, permette a LLM e strumenti AI di accedere in modo programmatico a insight su parole chiave come domande “People Also Ask”, suggerimenti di completamento automatico di Google, domande tematiche da Reddit e Quora e dati di parole chiave semantiche. Questa integrazione semplifica i flussi di lavoro per la ricerca di parole chiave direttamente negli strumenti di sviluppo e produttività, consentendo a sviluppatori e content creator di automatizzare e migliorare la ricerca SEO, l’ideazione di contenuti e i processi di analisi di mercato.

Elenco dei Prompt

Nella documentazione del repository o nel codice non sono menzionati template di prompt espliciti.

Elenco delle Risorse

Nella documentazione del repository o nel codice non sono descritte risorse MCP esplicite.

Elenco degli Strumenti

• Ottieni domande People Also Ask
  • Recupera domande correlate “People Also Ask” da Google per le parole chiave fornite.
• Ottieni suggerimenti di completamento automatico Google
  • Restituisce suggerimenti di parole chiave di completamento automatico da Google.
• Ottieni domande Reddit e Quora
  • Recupera domande pertinenti da Reddit e Quora per ricerca e idee per contenuti.
• Ottieni parole chiave semantiche
  • Fornisce parole chiave semanticamente correlate per ampliare il targeting.

Casi d’Uso di questo MCP Server

• Ricerca parole chiave SEO
  Sviluppatori e marketer possono automatizzare la raccolta di parole chiave di alto valore, ricerche correlate e idee per domande direttamente nei propri strumenti di lavoro per una pianificazione SEO efficace.
• Ideazione di contenuti
  Usa il server MCP per accedere a domande reali da Reddit e Quora, alimentando strategie di contenuto e scalette di post basate su reali query degli utenti.
• Analisi della concorrenza
  Recupera dati di completamento automatico e parole chiave semantiche per analizzare i gap nei contenuti dei concorrenti e identificare nuove opportunità di mercato.
• Reportistica automatizzata
  Integra con dashboard interni o strumenti di reportistica per ottenere gli ultimi trend di parole chiave e dati “People Also Ask” per aggiornamenti regolari.
• Strumenti di scrittura AI-powered
  Potenzia gli assistenti di scrittura AI fornendo loro dati freschi, pertinenti su parole chiave e domande degli utenti per generare contenuti ricchi di contesto.

Come configurarlo

Windsurf

Nessuna istruzione di configurazione per Windsurf è fornita nel repository.

Claude

1. Ottieni la tua API key di KeywordsPeopleUse (piano Standard o superiore).
2. In Claude Desktop, vai su Impostazioni > Sviluppatore > Modifica Configurazione.
3. Aggiungi il seguente JSON, sostituendo YOUR_API_KEY con la tua vera API key:

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

4. Riavvia Claude Desktop.
5. Verifica che gli strumenti siano disponibili nel tuo ambiente Claude.

Messa in sicurezza delle API Key

Conserva la tua API key in una variabile d’ambiente o nel file .env come segue:

KPU_API_KEY=sk_01234567890123456789012345678901

Esempio di configurazione per riferirsi alla variabile d’ambiente:

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

Cursor

Su MacOS/Linux

1. Clona il repository e installa le dipendenze:

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

2. Ottieni la tua API key e impostala in .env.
3. Apri le Impostazioni di Cursor.
4. Vai su Funzionalità > MCP Servers > “+ Aggiungi nuovo MCP Server”.
5. Inserisci:
   • Nome: “keywordspeopleuse”
   • Tipo: “command”
   • Comando: node /PERCORSO/ASSOLUTO/ALLA/CARTELLA/PADRE/kpu-mcp/index.js
6. Salva e riavvia Cursor.

Esempio JSON:

{
  "mcpServers": {
    "keywordspeopleuse": {
      "command": "node",
      "args": ["/PERCORSO/ASSOLUTO/ALLA/CARTELLA/PADRE/kpu-mcp/index.js"]
    }
  }
}

Su Windows

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

Cline

Nessuna istruzione di configurazione per Cline è fornita nel repository.

Come usare questo MCP nei flussi

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flusso e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP usando questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI sarà in grado di utilizzare questo MCP come uno strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “keywordspeopleuse” con il vero nome del tuo server MCP e di sostituire la URL con quella del tuo server MCP.

Panoramica

| Supporto Roots | ⛔ | Non menzionato |

In base alla documentazione disponibile, questo server MCP è funzionante e relativamente facile da configurare, ma manca di una documentazione dettagliata per sviluppatori, template di prompt di esempio e una lista esplicita delle primitive MCP come roots, risorse o supporto sampling. Per l’automazione essenziale della ricerca di parole chiave, copre le basi ma potrebbe essere migliorato nella completezza della documentazione e nella chiarezza di conformità MCP.

La nostra opinione

Punteggio MCP: 4/10
Abilita una ricerca di parole chiave pratica e le funzionalità MCP di base ma mancano funzionalità MCP avanzate, esposizione di risorse, e la documentazione e il supporto della community sono minimi.

Punteggio MCP