Der Agentic SEO MCP-Server
— ein komplettes SEO-Team für Claude

Ein SEO-MCP-Server ist ein Model-Context-Protocol-Server, der einem KI-Assistenten wie Claude echten Arbeitszugriff auf SEO-Systeme gibt — Ihre Google-Search-Console-Performance, SERP- und Keyword-Recherche, ein gemeinsames Task-Board und (für Kunden) die Möglichkeit, Fixes als Pull Requests auszuliefern. Statt Daten in einen Chat zu kopieren, liest der Assistent die echten Zahlen und erledigt die Arbeit über den Server. Sie fügen ihn mit einem einzigen Befehl oder als Custom Connector in claude.ai hinzu.

MCP steht für Model Context Protocol — ein offener Standard von Anthropic, über den ein KI-Assistent wie Claude externe Tools und Daten über einen Server anbinden kann. Ein „SEO MCP“ ist dieses Protokoll, angewandt auf Suchmaschinenarbeit: Ein SEO-MCP-Server gibt dem Modell Live-Zugriff auf Dinge wie die Google Search Console, SERP- und Keyword-Daten und ein Task-Board — Analysen und Fixes laufen aus einem normalen Chat statt über handverdrahtete APIs.

Ja. Sie können unseren SEO-MCP-Server unter https://myagenticseo.com/api/mcp kostenlos hinzufügen. Bei der ersten Verbindung erstellen Sie einen kostenlosen professionellen SEO-Report auf Ihren echten Search-Console-Daten, und als Interessent behalten Sie Lesezugriff auf die Daten-Tools und leichten Chat. Die vollständigen Recherche- und Schreib-Tools (Live-Recherche zu SERPs, Keywords, Wettbewerbern und Backlinks über DataForSEO plus der geschlossene Finden-Beheben-Verifizieren-Loop) gehören zur Kundenstufe und werden nach einem Gespräch eingerichtet.

Für den Custom-Connector-Weg in claude.ai: ja — Connectoren laufen aus Anthropics Cloud und setzen einen bezahlten claude.ai-Plan voraus (Pro, Max, Team oder Enterprise). Der Claude-Code-Weg funktioniert genauso und richtet sich an Entwickler, deren Agent das Repository bearbeiten soll. In beiden Fällen ist unsere Seite kostenlos: Den Connector hinzuzufügen und Ihren Report zu erstellen kostet nichts.

Eine SEO-API ist eine Sammlung von Endpunkten, die Sie aus eigenem Code aufrufen — Sie schreiben die Integration, kümmern sich um die Authentifizierung und bauen den Workflow. Einen SEO-MCP-Server konsumiert der KI-Assistent direkt: Das Modell entdeckt die Tools, ruft sie in normaler Sprache auf und verkettet sie selbst. Unserer geht noch einen Schritt weiter und gibt dem Agenten zusätzlich ein eingebautes Playbook mit — er bekommt nicht nur Daten, sondern auch die Arbeitsweise: gewinnbare Chancen finden, Artikel schreiben und überarbeiten, die ranken, und jeden Fix an Ihrer Search Console beweisen.

Offiziell ja — seit Mai 2026. Googles Leitfaden zur Optimierung für generative KI dokumentiert „agentic experiences“ als Teil der Suche und verweist auf Best Practices für agentenfreundliche Websites sowie entstehende Standards wie UCP und WebMCP, mit denen Agenten im Auftrag von Nutzern handeln. Google rahmt die Hinweise als optional und zukunftsgerichtet — und diese Ehrlichkeit zählt: Agenten in der Suche stehen am Anfang. Aber die Richtung steht jetzt in offizieller Dokumentation — die Schnittstelle zwischen Websites und KI-Agenten wird Teil dessen, wie Suche funktioniert. Genau auf dieser Ebene arbeitet ein SEO-MCP-Server.

Das hängt davon ab, was Sie brauchen. Reine Daten-Pipelines — DataForSEO, die MCPs von SEMrush und Ahrefs, GSC-Server wie mcp-gsc — sind gut, wenn Sie nur Zahlen abrufen wollen. Unserer ist dafür gebaut, die Arbeit zu erledigen, nicht nur zu lesen: Er ergänzt die Google-Search-Console-Performance, ein Task-Board als System of Record, ein eingebautes Playbook für die Methode (gewinnbare Chancen finden, Artikel schreiben und überarbeiten, die ranken), Repo-bewusste Fixes ausschließlich per Pull Request und Ergebnisse, die an der Search Console verifiziert werden. Wenn Sie einen Agenten wollen, der den Loop schließt, statt einen weiteren Datenfeed — diese Kombination ist der Unterschied.

Nur über Pull Requests, die Sie freigeben — und nur im Rahmen eines Kundenmandats. Zwischen Finden und Beheben steht eine menschliche Prüfschranke: Der Agent präsentiert priorisierte Befunde, Sie wählen aus, was behoben wird, und jede Änderung kommt als Pull Request auf einem eigenen Branch — nichts pusht auf main. Interessenten, die über den Connector verbunden sind, haben überwiegend Lesezugriff; die einzigen Schreibvorgänge sind Task-Board-Updates. Ihre Website ändert sich nie, ohne dass ein Mensch merged.

Ja — die Verbindung ist bewusst schmal. Beim Onboarding erstellen wir einen begrenzten Token, der genau ein Projekt erreicht: dessen Task-Board, Search-Console-Zusammenfassungen und gecrawlte Website-Daten, sonst nichts. Er ist jederzeit widerrufbar und läuft von selbst ab. Der Zugriff ist überwiegend lesend — der Agent schreibt nur Task-Updates und Pull Requests in Ihrem Repository. Ihre Google-Zugangsdaten verlassen nie unsere Server, und nichts pusht jemals auf main.

Eine git-basierte Website oder ein Repository und einen normalen Entwicklungs-Workflow — jemanden, der einen Pull Request prüfen und mergen kann. Alles andere übernehmen wir beim Onboarding. Und wenn Sie selbst keinen Coding-Agenten in Ihrem Repository betreiben: kein Problem — wir lassen denselben Loop von unserer Seite laufen, und die Pull Requests kommen trotzdem zur Prüfung bei Ihrem Team an.

Niemals. Der Agent arbeitet ausschließlich per Pull Request — jede Änderung kommt auf einem eigenen Branch, und Ihr Team prüft und merged zu Ihren Bedingungen. Ist ein PR falsch, schließen Sie ihn, und die Aufgabe geht zurück aufs Board. Nichts erreicht die Produktion, ohne dass ein Mensch es freigibt.

SEO bewegt sich in Wochen, nicht in Minuten — und der Loop ist ehrlich darum herum gebaut. Fixes gehen so schnell live, wie Ihr Team Pull Requests prüft, aber Google braucht Zeit zum Neucrawlen und Neubewerten. Deshalb wird jeder Fix rund drei Wochen nach dem Livegang an der Search Console verifiziert und als bestätigt, unklar oder verschlechtert markiert. Sie sehen echte Urteile — keine Dashboards, die annehmen, dass jeder Fix funktioniert hat.

Es gibt keine öffentlichen Preise, weil jedes Mandat auf die Website zugeschnitten wird. Die Form ist immer dieselbe — wir nennen sie den Managed Loop: ein einmaliges Setup, dann ein monatlicher Retainer, der in einem Gespräch festgelegt wird, ohne Jahresvertrag. Organisationen, die den Loop in ihrer eigenen Infrastruktur betreiben müssen, erhalten ein individuell zugeschnittenes Enterprise Deploy. Der Weg beginnt für alle gleich: Holen Sie sich den kostenlosen SEO-Report auf Ihren echten Search-Console-Daten und buchen Sie dann ein Gespräch.

SEO-Tools hören bei der Liste auf — sie finden Probleme und überlassen Ihnen das Beheben. KI-Schreibtools hören bei den Wörtern auf — sie produzieren Inhalte, fassen die technische Arbeit aber nie an und prüfen nicht, ob etwas gerankt hat. Diese Integration liefert die Änderung als Pull Request in Ihrem Repository aus und verifiziert das Ergebnis anschließend an Ihren echten Search-Console-Daten. Das Ergebnis ist ein gemergter Fix mit Urteil — keine Empfehlung.

Nein — Sie bekommen eher mehr Sichtbarkeit, als Sie heute haben. Jeder Befund, jeder Fix und jedes Verifikationsurteil steht auf dem Task-Board. Jede Änderung kommt als Pull Request, den Ihr Team vor dem Livegang prüft. Die Verbindung ist auf ein Projekt begrenzt und jederzeit widerrufbar. Sie bleiben der Redakteur; der Loop macht die Laufarbeit.