LLM Optimizer — MCP-сервер для Claude Code: аналитика видимости бренда
Считает, как нейросети и ИИ-поисковики упоминают ваш бренд, и выдаёт оценку видимости с рекомендациями. Пригодится, если продвигаете сайт не только в обычном поиске.
claude mcp add --transport http llmopt https://llmopt.metavert.io/mcpЧто делает LLM Optimizer
LLM Optimizer подключается к агенту как удалённый MCP-сервер по адресу https://llmopt.metavert.io/mcp. Через него можно запросить разбор сайта, YouTube-каналов, обсуждений на Reddit и видимости в поиске. Всё сводится в общий балл AI Visibility Score от 0 до 100 с весами: оптимизация контента 30%, видео 20%, Reddit 20%, поиск 15%, тесты моделей 15%.
Внутри шесть видов анализа. Answer Engine Optimization оценивает страницы по плотности цитат, статистике, ссылкам на источники и машинной читаемости. Видео разбирается в два прохода: сначала быстрая модель смотрит транскрипты и субтитры, потом reasoning-модель ставит оценки по четырём столпам. Reddit тянется через публичные .json-эндпоинты с запасным прокси Cloudflare WARP. Отдельно идут проверка robots.txt для ИИ-краулеров, структурированных данных и свежести контента, а также прямые запросы к Anthropic, OpenAI, Gemini и Grok.
Сервер удалённый, поэтому локально ставить нечего — нужен только доступ к llmopt.metavert.io. Анализ LLM Knowledge Testing расходует запросы к сторонним провайдерам, так что без рабочего ключа или подписки на стороне сервиса эта часть не отработает.
Какие задачи решает
- понять, упоминают ли модели ваш бренд и в каком контексте
- найти страницы, которые ИИ-поисковики цитируют редко
- оценить транскрипты YouTube-роликов как источник для моделей
- разобрать тональность обсуждений бренда на Reddit
- сравнить видимость с конкурентом по одним и тем же запросам
Примеры запросов агенту
- Проанализируй видимость сайта example.com в ИИ-поиске и покажи слабые страницы
- Собери отчёт по Reddit: как сообщество отзывается о нашем бренде
- Сравни, как Anthropic и OpenAI отвечают на запросы про наш продукт
Как установить LLM Optimizer
Командой платформы: удалённый сервер
claude mcp add --transport http llmopt https://llmopt.metavert.io/mcpКомандой платформы: удалённый сервер
codex mcp add llm-optimizer --url https://llmopt.metavert.io/mcpФайл настроек
{
"mcpServers": {
"llm-optimizer": {
"url": "https://llmopt.metavert.io/mcp"
}
}
}Файл настроек
{
"servers": {
"llm-optimizer": {
"type": "http",
"url": "https://llmopt.metavert.io/mcp"
}
}
}Командой платформы: удалённый сервер
gemini mcp add -t http llm-optimizer https://llmopt.metavert.io/mcpПо шагам, с командами для каждой платформы: Как подключить MCP-сервер: Claude Code, Codex, Cursor, VS Code, Gemini CLI и другие
Вопросы о LLM Optimizer
Как установить LLM Optimizer в Claude Code?
Выполните claude mcp add --transport http llmopt https://llmopt.metavert.io/mcp. Сервер удалённый, отдельная установка не нужна.
Что делает LLM Optimizer?
Считает AI Visibility Score по шести направлениям анализа: контент сайта, видео, Reddit, поисковая видимость, ответы моделей и сводная аналитика бренда. На выходе — балл и список рекомендаций.
Нужен ли ключ API для работы?
Проверка знаний моделей обращается к Anthropic, OpenAI, Gemini и Grok, поэтому без доступа к этим провайдерам на стороне сервиса она не выполнится. Остальные виды анализа работают с публичными данными.
