チャットウィンドウにスクリーンショットをコピー＆ペーストするのは、GEOデータを扱うには非効率的な方法です。Model Context Protocol (MCP)を使用すれば、そのステップを省略できます。AIエージェントがライブデータソースに直接接続し、必要な数値をオンデマンドで取得します。このガイドでは、GEOlyのGEO MCPサーバーをClaude、Cursor、Codex、Claude Codeに接続する方法を説明します。これにより、「現在『エンタープライズCRM』で私のブランドの可視性はどのくらいか？」といった質問をエディター内で行い、ダッシュボードのタブを切り替えることなくリアルな回答を得ることができます。
このガイドを終える頃には、OAuthまたは読み取り専用トークンを使用してMCPを接続し、どのツールを使用すべきかを理解し、GEOly CLIを通じてターミナルやCI作業に同じツールセットを適用する方法を学べます。
主なポイント
- MCPはオープンスタンダードであり、AIクライアント（Claude、Cursor、Codex、Claude Codeなど）が外部ツールを直接呼び出せるようにします。これにより、エージェントは古いエクスポートデータではなく、ライブのGEOデータを読み取ることができます。 - GEOlyは、`app.geoly.ai/api/mcp`で最大62のツールを提供するGEO MCPサーバーを提供しています。このサーバーは、2つのデータプレーン（自社ブランド用データ：KPI、プロンプト、引用、競合分析、監査、GA4などと、業界公開データ：ブランドランキング、カテゴリのホワイトスペース、Share of Card、引用元など）をサポートしています。 - OAuthブラウザ認証または読み取り専用APIトークンのいずれかを使用して、1行の設定で接続できます。 - 同じツールはGEOly CLIを通じてターミナルでも利用可能です。これにより、Claude Code、Codex、n8n、またはCIパイプライン内のエージェントが同一の数値をゼロドリフトで取得できます。 - MCPツールはGrowプランから利用可能です。新規アカウントにはapp.geoly.aiで3日間の無料トライアルが付与されます。
ステップ1: GEOにおけるMCPの利点を理解する
MCPは、AIアプリのためのUSB-Cポートとよく例えられます。これは、モデルが定義されたツールセットを通じて外部サーバーと安全かつ予測可能に通信できるようにするオープンスタンダードです。レポートを取得して貼り付ける代わりに、エージェントがツールを呼び出し、構造化されたJSONを受け取り、それを基に推論を行います。
GEO作業において、これには3つの実用的な利点があります。エージェントが週遅れのCSVではなく、ライブの可視性データを読み取ることができること。ランディングページを編集している間に、ターゲットクエリの現在のAIGVRを確認できること。そして、無人でページを監査したり、スケジュールに基づいて競合の動きを取得したりできることです。
GEOlyは1つのサーバーを通じて2つのデータプレーンを提供します。自社ブランド用プレーンでは、KPI、プロンプトレベルの可視性、引用、競合、GEO監査、GA4アトリビューション、さらにプロンプトやトピック、競合の作成やモニタリング実行などの書き込みアクションをカバーします。業界公開プレーンでは、カテゴリランキング、ホワイトスペース、ブランドの勢い、Share of Card、AI検索需要、ブランド比較、引用元を設定なしでクエリできます。
注意点: MCPツールのアクセスはGrowプランから開始されます。無料トライアルでは接続して探索できますが、スクリプトで使用するツールがプランに含まれていることを確認してください。
ステップ2: GEOlyの認証情報を取得する
app.geoly.aiにサインインしてください（新規の場合は3日間の無料トライアルを開始してください）。GEOlyのMCPサーバーは2つの認証モードをサポートしており、どちらを選ぶかはクライアントによります。
Claude DesktopやCursorのようなインタラクティブなデスクトップクライアントの場合、OAuthブラウザ認証が最も簡潔です。クライアントがブラウザを開き、アクセスを承認するだけで、秘密情報が設定ファイルに保存されることはありません。ヘッドレスまたはターミナルで使用する場合は、アカウント設定で読み取り専用APIトークンを生成し、ヘッダーまたは環境変数として渡します。
注意点: 読み取り専用トークンはパスワードのように扱ってください。コミットされた設定からは除外し、漏洩した場合はすぐにローテーションしてください。読み取り専用トークンはエージェントが書き込みを行えないことを意味し、CIではこれが理想的です。
ステップ3: ClaudeとCursorでサーバーを接続する
Claude DesktopはローカルMCP使用のリファレンスクライアントです。MCP設定にGEOlyサーバーを`app.geoly.ai/api/mcp`として追加し、アプリを再起動して接続を読み込ませます。最初の呼び出し時にOAuthフローがトリガーされます。ブラウザで承認するとツールが表示されます。
Cursorも同じパターンでMCP設定からサーバーエントリを追加します。同じエンドポイントとOAuthまたはトークンを使用します。一度接続されると、Cursorのエージェントはコードを書きながらGEOlyツールを呼び出すことができ、「トップ3の競合他社のShare of Modelを確認し、このページの比較表を調整して」といったプロンプトをエンドツーエンドで実行できます。
CodexとClaude Codeも、それぞれのMCP設定を通じて同じリモートエンドポイントに接続します。すべてのクライアントが同一のサーバーにアクセスするため、ツール名やメトリックの定義はどこでも同じです。
注意点: ツールが表示されない場合、一般的な原因はエンドポイントのタイプミス、アプリが完全に再起動されていない、またはトークンに末尾のスペースが含まれていることです。クライアントを再起動し、サーバーが接続されていることを確認してから、さらにデバッグを行ってください。
ステップ4: 質問に適したツールを呼び出す
サーバーがライブになったら、リクエストを平易な言葉で表現し、エージェントにツールをマッピングさせます。プロンプトのセットに対するAIGVRやShare of Modelを尋ねると、自社ブランドのKPIを取得します。ChatGPTがカテゴリに対して引用するドメインを尋ねると、業界プレーンの引用元ツールを使用します。新しいモニタリングプロンプトを追加するよう依頼すると、書き込みアクションを使用します。
