Nel mondo in continua evoluzione della search engine optimization, trovare modi efficienti per scalare la creazione e l’analisi dei contenuti è diventato fondamentale. L’introduzione recente dei MCP Server da parte di Claude, combinata con la potenza di uno strumento SEO come DataForSEO, rappresenta un approccio innovativo per costruire agenti AI altamente specializzati. Questo post ti guida alla scoperta di queste tecnologie e di come utilizzarle, come mostrato nel video tutorial allegato, per creare un agente AI dedicato alla generazione di contenuti SEO.

Cosa sono gli MCP Server e perché sono importanti?

MCP sta per Model Context Protocol: sono protocolli aperti progettati per permettere ai Large Language Model (LLM), come Claude, di connettersi ad applicazioni esterne e svolgere funzioni avanzate. In pratica, permettono all’intelligenza artificiale di interagire con il mondo esterno, superando i limiti del solo addestramento interno per ottenere dati in tempo reale o compiere azioni specifiche tramite servizi collegati.

Per abilitare questi protocolli MCP è necessaria la versione desktop di Claude.

È un passo avanti fondamentale per realizzare agenti AI veramente personalizzati e potenti.

Puoi trovare il repository ufficiale dei server MCP disponibili (spesso su GitHub) cercando:

“MCP server Claude GitHub”.

Tra i server disponibili ci sono, ad esempio, Brave Search, Google Drive (con possibilità future di scrittura diretta sui documenti) e molti altri. Alcuni server di terze parti potrebbero non essere elencati nel repository ufficiale.

DataForSEO: uno strumento potente e accessibile

Tra i server MCP più interessanti per attività SEO spicca DataForSEO. È una piattaforma ampiamente usata per analisi di keyword su larga scala e studio della concorrenza. Anche se per il mercato italiano (in particolare per i volumi di ricerca e la difficoltà delle parole chiave) la precisione dei dati può non essere perfetta, si dimostra molto affidabile per i mercati anglofoni, come quello statunitense.

Uno dei maggiori vantaggi di DataForSEO è il suo modello di pricing sostenibile, basato su un sistema a crediti prepagati (a partire da 50$) invece che su abbonamenti a livelli. È un’opzione molto competitiva per un professionista SEO, con costi inferiori rispetto a strumenti come Ahrefs o SEMrush. Esiste anche una versione di prova gratuita.

Funzionalità principali dell’API DataForSEO (integrate nel server MCP):

  • Analisi SERP: ottieni risultati di ricerca per parole chiave in località e lingue specifiche.
  • Keyword Analysis: estrai dati da Google Ads, Google Trends, DataForSEO Trends o Clickstream.
  • Metriche di dominio: informazioni dettagliate su domini web.
  • WHOIS: dati su registrazioni di domini.
  • Analisi tecnologica: individua le tecnologie usate da un sito.
  • Backlink: numero di backlink ricevuti.
  • Analisi On-page: estrazione di titoli, heading, meta description utili per analisi competitor.

Il server MCP consente anche analisi in tempo reale e lo sviluppo di tool personalizzati per ottenere output specifici, come estrarre automaticamente gli heading da una lista di URL concorrenti.

Come impostare l’ambiente per il tuo agente AI

Per iniziare:

  1. Scarica Claude Desktop.
  2. Installa Node.js (necessario per il server MCP di DataForSEO).
    • Altri server come Brave Search possono richiedere anche Docker.
  3. Ottieni il repository GitHub del server MCP DataForSEO.
  4. Inserisci le credenziali API (email e chiave API DataForSEO) nel file di configurazione, spesso un JSON all’interno delle impostazioni di Claude.
  5. Esegui i comandi indicati nel repository per costruire e avviare il progetto.
  6. Riavvia Claude Desktop per applicare la configurazione.

Costruire il progetto “SEO Content Generator” in Claude

All’interno di Claude Desktop puoi creare un “progetto”: una sorta di prompt avanzato che guida l’agente AI attraverso un processo strutturato, utilizzando i server MCP connessi.

Nel caso mostrato, l’agente AI è un generatore di contenuti SEO.

Il framework del progetto prevede l’inserimento di:

  • Servizio da promuovere
  • URL del sito per l’analisi del tone of voice
  • Parola chiave principale (già studiata)
  • Nome del brand
  • Pagina interna da collegare (es. contatti)
  • Argomento del contenuto
  • Lingua e Paese (in codice)
  • Tone of voice (es. terza persona, professionale)
  • Case study (in bullet point)
  • Testo della CTA (come anchor text per il link interno)

L’agente in azione: generazione del contenuto SEO

Una volta configurato tutto, l’agente AI procede con le seguenti fasi:

  1. Analizza il sito per studiarne tono e struttura.
  2. Esegue la keyword research con DataForSEO.
  3. Analizza gli heading dei competitor per la stessa keyword.
  4. Suggerisce la struttura del contenuto per un buon posizionamento.
  5. Genera i paragrafi ottimizzati per SEO.
  6. Output iniziale in HTML.
  7. Ottimizza il linguaggio rendendolo più naturale e “umano”.
  8. Suggerisce markup schema.org (in formato JSON-LD).
  9. Propone metatitle e metadescription.
  10. Inserisce link interni usando la CTA come anchor text.
  11. Genera FAQ, basate su ricerche “People Also Ask”.

Il risultato finale è un codice HTML completo, pronto da integrare nel sito web o nel CMS. Puoi visualizzarlo con strumenti come htmlcleaner.com.

L’elemento umano: perché la revisione è fondamentale

Anche se l’agente AI produce contenuti coerenti, ben strutturati e SEO-friendly, è fondamentale l’intervento umano:

  • Gli strumenti di rilevamento AI più basilari potrebbero non rilevare la natura automatica del testo, ma strumenti come Originality.AI sì.
  • Google è molto più sofisticato e penalizza i contenuti generati in modo massivo senza controllo umano (come accaduto nel rollout di marzo 2024).
  • Il rischio non è tanto l’uso dell’AI, ma l’assenza di revisione, verifica e valore umano.

È quindi cruciale:

  • Rivedere sempre i contenuti generati.
  • Personalizzare e “umanizzare” i testi con dati reali, case study e verifica dei fatti.

Conclusione: il potenziale degli agenti AI personalizzati

Collegare Claude e altri LLM a servizi esterni tramite i MCP Server apre scenari nuovi. Unendo il ragionamento avanzato di Claude con i dati e le API di DataForSEO puoi creare agenti capaci di automatizzare flussi complessi, con output davvero utili.

La tecnologia è in continua evoluzione, ma il framework mostrato qui è già una base solida per il futuro della SEO assistita da AI.