# LLM Optimizer

Считает, как нейросети и ИИ-поисковики упоминают ваш бренд, и выдаёт оценку видимости с рекомендациями. Пригодится, если продвигаете сайт не только в обычном поиске.

- MCP-сервер · `type=mcp` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Windsurf (Devin Desktop), Cline, Zed, Gemini CLI · ★ 10
- Автор: metavert-io
- Лицензия: MIT · policy=link-only · показываем только описание, файл — у автора
- Исходник: https://github.com/metavert-io/llmopt
- Обновлён: 2026-10-17
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/mcp/llm-optimizer

## Что делает

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.

## Требования
- Удалённый сервер: `https://llmopt.metavert.io/mcp`

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

**Командой платформы: удалённый сервер**
```bash
claude mcp add --transport http llmopt https://llmopt.metavert.io/mcp
```

### Codex

**Командой платформы: удалённый сервер**
```bash
codex mcp add llm-optimizer --url https://llmopt.metavert.io/mcp
```

### Cursor

**Файл настроек**
Файл `.cursor/mcp.json`:
```json
{
    "mcpServers": {
        "llm-optimizer": {
            "url": "https://llmopt.metavert.io/mcp"
        }
    }
}
```

### GitHub Copilot

**Файл настроек**
Файл `.vscode/mcp.json`:
```json
{
    "servers": {
        "llm-optimizer": {
            "type": "http",
            "url": "https://llmopt.metavert.io/mcp"
        }
    }
}
```

### Gemini CLI

**Командой платформы: удалённый сервер**
```bash
gemini mcp add -t http llm-optimizer https://llmopt.metavert.io/mcp
```

## Когда брать
- 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

## Похожие
- [llm-sentry-geo-marketing](https://affpapa.org/nevibecode/skills/llm-sentry-geo-marketing.md) — скилл · 890 установок
- [geo-brand-mentions](https://affpapa.org/nevibecode/skills/geo-brand-mentions.md) — скилл · 822 установки
- [geo-content-optimizer](https://affpapa.org/nevibecode/skills/aaron-he-zhu-geo-content-optimizer.md) — скилл · 1700 установок
- [GEO Tracker by DigestSEO](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/geo-tracker-by-digestseo.md) — MCP-сервер · ★ 38
- [entity-optimizer](https://affpapa.org/nevibecode/skills/entity-optimizer.md) — скилл · 4700 установок
- [akii-seo-ai-search-optimizer](https://affpapa.org/nevibecode/plugins/akii-seo-ai-search-optimizer.md) — плагин · ★ 77

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md