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Agentic-SEO-Skill

作者 Bhanunamikaze · Bhanunamikaze/Agentic-SEO-Skill

16のサブスキル、10の専門エージェント、33のエビデンス収集スクリプトを備えたLLMファーストのSEOスキルです。Antigravity、Codex、Claude Codeで動作します。

エビデンス重視のSEOスキルです。ユーティリティスクリプトでページデータを収集し、根拠の引用を必須とするLLMで分析を行い、確信度ラベルを付与し、インパクト順に優先付けし、構造化されたアクションプランを生成します。現行のGoogle基準(FIDではなくINP、完全なE-E-A-T)を適用します。特筆すべき機能として、GitHub-analystエージェントがリポジトリでホストされたサイトを監査し、GITHUB-SEO-REPORT.mdを出力します。

なぜ使うのか

主な機能

ライブデモ

実際の動作

agentic-seo-skill.replay ▶ 準備完了
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インストール

クライアントを選択

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json  · Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "agentic-seo-skill": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/Bhanunamikaze/Agentic-SEO-Skill",
        "~/.claude/skills/Agentic-SEO-Skill"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開く。保存後、アプリを再起動。

~/.cursor/mcp.json · .cursor/mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "agentic-seo-skill": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/Bhanunamikaze/Agentic-SEO-Skill",
        "~/.claude/skills/Agentic-SEO-Skill"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Cursor は Claude Desktop と同じ mcpServers スキーマを使用。プロジェクト設定はグローバルより優先。

VS Code → Cline → MCP Servers → Edit
{
  "mcpServers": {
    "agentic-seo-skill": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/Bhanunamikaze/Agentic-SEO-Skill",
        "~/.claude/skills/Agentic-SEO-Skill"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Cline サイドバーの MCP Servers アイコンをクリックし、"Edit Configuration" を選択。

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json
{
  "mcpServers": {
    "agentic-seo-skill": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/Bhanunamikaze/Agentic-SEO-Skill",
        "~/.claude/skills/Agentic-SEO-Skill"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Claude Desktop と同じ形式。Windsurf を再起動して反映。

~/.continue/config.json
{
  "mcpServers": [
    {
      "name": "agentic-seo-skill",
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/Bhanunamikaze/Agentic-SEO-Skill",
        "~/.claude/skills/Agentic-SEO-Skill"
      ]
    }
  ]
}

Continue はマップではなくサーバーオブジェクトの配列を使用。

~/.config/zed/settings.json
{
  "context_servers": {
    "agentic-seo-skill": {
      "command": {
        "path": "git",
        "args": [
          "clone",
          "https://github.com/Bhanunamikaze/Agentic-SEO-Skill",
          "~/.claude/skills/Agentic-SEO-Skill"
        ]
      }
    }
  }
}

context_servers に追加。保存時に Zed がホットリロード。

claude mcp add agentic-seo-skill -- git clone https://github.com/Bhanunamikaze/Agentic-SEO-Skill ~/.claude/skills/Agentic-SEO-Skill

ワンライナー。claude mcp list で確認、claude mcp remove で削除。

ユースケース

実用的な使い方: Agentic-SEO-Skill

確信度ラベル付きのエビデンスベースSEO監査を実行する

👤 「信じてください」式の提案に疲れたSEOアナリスト ⏱ ~60 min intermediate

使うタイミング: 懐疑的なエンジニアリングリーダーにも根拠を示して説明できる調査結果が欲しいとき。

フロー
  1. フル監査を実行する
    Use agentic-seo-skill on https://site.com — full evidence-backed audit.✓ コピーしました
    → スクリプトが生データ(メタタグ、スキーマ、リンクグラフ、CWV)を収集し、エージェントが分析
  2. 根拠付きの調査結果を確認する
    Show the top 10 issues with their supporting evidence and confidence labels.✓ コピーしました
    → 各調査結果に裏付けとなる引用またはデータポイントが付与されている
  3. 優先順位付きアクションプランを作成する
    Order by impact × effort.✓ コピーしました
    → 数値的根拠を伴うランク付けプラン

結果: すべての調査結果に引用可能な根拠が付いた監査レポート。

注意点
  • 確信度の低い調査結果を高優先度として扱ってしまう — 確信度ラベルを活用し、high/mediumの対応が完了するまでlowはスキップする
組み合わせ: firecrawl

GitHub-analystエージェントでGitHubホストのドキュメントサイトを監査する

👤 GitHub Pagesでドキュメントを公開している開発ツールチーム ⏱ ~40 min intermediate

使うタイミング: ドキュメントがリポジトリ内にあり、リポジトリ構造に紐づいたSEO監査を行いたいとき。

フロー
  1. GitHubエージェントにリポジトリを指定する
    agentic-seo-skill — audit github.com/acme/docs site. Output GITHUB-SEO-REPORT.md.✓ コピーしました
    → ファイルごとの推奨事項を含むリポジトリ形式のレポート
  2. 修正内容をPRとして作成する
    Turn the high-confidence findings into a PR.✓ コピーしました
    → 具体的な差分を含むPR

結果: 追跡可能なPRを伴うSEO改善済みドキュメントサイト。

注意点
  • PRが一度に多くのファイルを変更してしまう — 調査結果の種類ごとに分割する(メタ / コンテンツ / スキーマ)
組み合わせ: github

Perplexity / ChatGPT / AI Overviewsでの引用に向けてページを最適化する

👤 AIによる要約にクリックを奪われているコンテンツチーム ⏱ ~30 min intermediate

使うタイミング: 単なるオーガニック検索結果ではなく、引用元として選ばれたいとき。

フロー
  1. GEO/AEOサブスキルを実行する
    agentic-seo-skill — GEO audit on https://site.com/post.✓ コピーしました
    → スニペット適合性、エンティティの明確さ、引用シグナルに紐づいた調査結果
  2. 推奨事項を適用して再検証する
    Apply recommendations and re-verify.✓ コピーしました
    → エビデンス付きのスコア差分

結果: AIによる引用に選ばれやすいよう再構成されたページ。

注意点
  • 過度な最適化で人間の可読性が損なわれる — コンテンツ品質エージェントが機械的に聞こえる編集を検出する

組み合わせ

他のMCPと組み合わせて10倍の力を

agentic-seo-skill + firecrawl

FirecrawlがJSレンダリング済みのクロールを実行し、agentic-seoが解析する

Crawl with firecrawl, pipe rendered HTML into agentic-seo-skill for analysis.✓ コピーしました
agentic-seo-skill + github

監査結果から直接PRを作成する

For the high-confidence findings, open a PR in the repo.✓ コピーしました
agentic-seo-skill + claude-seo-skill

/seoスラッシュコマンドで素早く実行し、agentic-seoでエビデンスベースの詳細分析を行う

First do /seo audit for the quick view, then agentic-seo-skill for the deep defensible audit.✓ コピーしました

ツール

このMCPが提供する機能

ツール入力呼び出すタイミングコスト
Technical SEO agent URL テクニカルSEOのベースライン監査 0
Schema agent URL 構造化データの作業 0
Performance agent URL CWVのレビュー 0
GitHub-analyst agent repo URL GitHubホストサイトの監査 0
Verification agent prior findings 監査レポート公開前の最終確認 0

コストと制限

運用コスト

APIクォータ
スキル自体のAPI制限なし
呼び出しあたりのトークン
フル監査で10〜30kトークン — エビデンス収集はスクリプトで行うため、生データ取得にトークンは消費しません
金額
無料 — スキルはローカルで動作します
ヒント
ユーティリティスクリプトはPython製です。LLMループの外で事前実行すればトークンを節約できます。

セキュリティ

権限、シークレット、影響範囲

認証情報の保管: 認証情報は不要 — スクリプトは公開URLのみにアクセスします
データ送信先: 監査対象のサイトへのアクセスのみ

トラブルシューティング

よくあるエラーと対処法

Utility scripts fail to run — ユーティリティスクリプトの実行に失敗する

Pythonのバージョンと必要なパッケージを確認し、スキルのrequirementsファイルから依存関係をインストールしてください。

確認: python --version
Confidence labels all 'low' — すべての確信度ラベルがlowになる

スクリプトが十分な生エビデンスを収集できていません。ネットワークアクセスとJSレンダリングを確認してください。

GitHub-analyst can't access repo — GitHub-analystがリポジトリにアクセスできない

プライベートリポジトリの場合はPATを設定してください。パブリックリポジトリは認証なしで動作するはずです。

代替案

Agentic-SEO-Skill 他との比較

代替案代わりに使う場面トレードオフ
claude-seo-skillスラッシュコマンドのUXとエンタープライズ向けレポートが欲しいときClaude専用。マルチエージェントによるエビデンスフレームワークなし
seo-geo-claude-skillフェーズベースの軽量なライブラリが欲しいときエビデンスファーストの手法が弱い

その他

リソース

📖 GitHub の公式 README を読む

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