KeywordsPeopleUse MCP Server

O que faz o servidor “KeywordsPeopleUse” MCP?

O servidor KeywordsPeopleUse MCP é um servidor Model Context Protocol (MCP) que conecta assistentes de IA à plataforma KeywordsPeopleUse para capacidades avançadas de pesquisa de palavras-chave. Servindo como uma ponte entre clientes de IA e a API do KeywordsPeopleUse, ele permite que LLMs e ferramentas de IA acessem programaticamente insights de palavras-chave como perguntas do “People Also Ask”, sugestões de preenchimento automático do Google, perguntas de tópicos do Reddit e Quora e dados de palavras-chave semânticas. Essa integração agiliza os fluxos de trabalho de pesquisa de palavras-chave diretamente nas ferramentas de desenvolvimento e produtividade, capacitando desenvolvedores e criadores de conteúdo a automatizar e aprimorar processos de pesquisa de SEO, ideação de conteúdo e análise de mercado.

Lista de Prompts

Nenhum modelo de prompt explícito é mencionado na documentação do repositório ou no código.

Lista de Recursos

Nenhum recurso MCP explícito é descrito na documentação do repositório ou no código.

Lista de Ferramentas

• Obter perguntas do People Also Ask
  • Recupera perguntas relacionadas do “People Also Ask” do Google para palavras-chave especificadas.
• Obter sugestões de preenchimento automático do Google
  • Retorna sugestões de palavras-chave de preenchimento automático do Google.
• Obter perguntas do Reddit e Quora
  • Busca perguntas relevantes do Reddit e Quora para pesquisa e ideias de conteúdo.
• Obter palavras-chave semânticas
  • Fornece palavras-chave semanticamente relacionadas para expandir o direcionamento de palavras-chave.

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Pesquisa de Palavras-chave para SEO
  Desenvolvedores e profissionais de marketing podem automatizar a coleta de palavras-chave de alto valor, buscas relacionadas e ideias de perguntas diretamente em suas ferramentas de fluxo de trabalho para um planejamento de SEO eficiente.
• Ideação de Conteúdo
  Use o servidor MCP para acessar perguntas reais do Reddit e Quora, alimentando a estratégia de conteúdo e roteiros de blog baseados em dúvidas reais de usuários.
• Análise de Concorrentes
  Recupere dados de preenchimento automático e palavras-chave semânticas para analisar lacunas de conteúdo dos concorrentes e identificar novas oportunidades de mercado.
• Relatórios Automatizados
  Integre com dashboards internos ou ferramentas de relatórios para buscar as últimas tendências de palavras-chave e dados do “People Also Ask” para atualizações regulares.
• Ferramentas de Escrita com IA
  Aprimore assistentes de escrita de IA fornecendo dados atuais e relevantes de palavras-chave e perguntas de usuários para geração de conteúdo com contexto rico.

Como configurar

Windsurf

Nenhuma instrução de configuração para Windsurf foi fornecida no repositório.

Claude

1. Obtenha sua chave de API do KeywordsPeopleUse (plano Standard ou superior).
2. No Claude Desktop, vá em Configurações > Desenvolvedor > Editar Config.
3. Adicione o seguinte JSON, substituindo YOUR_API_KEY por sua chave de API real:

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

4. Reinicie o Claude Desktop.
5. Verifique se as ferramentas ficaram disponíveis em seu ambiente Claude.

Protegendo Chaves de API

Armazene sua chave de API em uma variável de ambiente ou no arquivo .env conforme abaixo:

KPU_API_KEY=sk_01234567890123456789012345678901

Exemplo de configuração referenciando a variável de ambiente:

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

Cursor

Em MacOS/Linux

1. Clone o repositório e instale as dependências:

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

2. Obtenha sua chave de API e defina no .env.
3. Abra as configurações do Cursor.
4. Vá em Recursos > MCP Servers > “+ Adicionar Novo MCP Server”.
5. Preencha:
   • Nome: “keywordspeopleuse”
   • Tipo: “command”
   • Comando: node /CAMINHO/ABSOLUTO/PARA/PASTA/PAI/kpu-mcp/index.js
6. Salve e reinicie o Cursor.

Exemplo de JSON:

{
  "mcpServers": {
    "keywordspeopleuse": {
      "command": "node",
      "args": ["/CAMINHO/ABSOLUTO/PARA/PASTA/PAI/kpu-mcp/index.js"]
    }
  }
}

No Windows

{
  "mcpServers": {
    "keywordspeopleuse": {
      "command": "node",
      "args": ["C:/CAMINHO/PARA/PASTA/PAI/kpu-mcp/index.js"]
    }
  }
}

Cline

Nenhuma instrução de configuração para Cline foi fornecida no repositório.

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo de trabalho do FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração do sistema MCP, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Uma vez configurado, o agente de IA poderá utilizar esse MCP como uma ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar “keywordspeopleuse” para o nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu próprio servidor MCP.

Visão geral

| Suporte a Roots | ⛔ | Não mencionado |

Com base na documentação disponível, este servidor MCP é funcional e relativamente fácil de configurar, mas carece de documentação detalhada para desenvolvedores, exemplos de modelos de prompt e listagem explícita de primitivas MCP como roots, recursos ou suporte a sampling. Para automação essencial de pesquisa de palavras-chave, cobre o básico, mas poderia ser melhor em amplitude de documentação e clareza de conformidade MCP.

Nossa opinião

Pontuação MCP: 4/10
Permite pesquisa prática de palavras-chave e funcionalidade básica de ferramentas MCP, mas faltam recursos MCP mais avançados, exposição de recursos e possui documentação e suporte comunitário mínimos.

Pontuação MCP