把截图粘进对话框是很慢的查数方式。Model Context Protocol（MCP）省掉了这一步：你的 AI Agent 直连数据源，随时取数。这篇教你把 GEOly 的 GEO MCP Server 接进 Claude、Cursor、Codex 和 Claude Code——于是你可以在编辑器里直接问「我的品牌现在在 'enterprise CRM' 上可见度如何」，拿到真实答案，不用来回切 dashboard。
读完你会完成 OAuth 或只读 Token 授权，知道该调哪些工具，也理解同一套工具如何通过 GEOly CLI 覆盖终端与 CI 场景。
核心要点
- MCP 是开放标准，让 AI 客户端（Claude、Cursor、Codex、Claude Code）直接调用外部工具，Agent 读到的是实时 GEO 数据，而不是过期导出。 - GEOly 提供 GEO MCP Server，地址 `app.geoly.ai/api/mcp`，最多 62 个工具，双数据面：自有品牌面（KPI、prompts、引用、竞品、审计、GA4）+ 行业公开面（品牌榜单、品类白空间、Share of Card、信源）。 - 一行配置即可接入，支持 OAuth 浏览器授权和只读 API Token 两种模式。 - 同一套工具通过 GEOly CLI 投影到终端，Claude Code、Codex、n8n、CI 流水线拿到的口径完全一致、零漂移。 - MCP 工具从 Grow 档起解锁；每个新账号在 app.geoly.ai 有 3 天免费试用。
步骤 1：先搞清 MCP 给 GEO 带来什么
MCP 常被比作 AI 应用的 USB-C。它是开放标准，让模型通过一组定义好的工具，安全、可预期地与外部服务器通信。你不用再去下报告再粘贴，Agent 直接调工具、拿到结构化 JSON、就地推理。
对 GEO 工作有三个实际收益。Agent 读的是实时可见度数据，而非一周前的 CSV。它保持上下文感知：改着陆页时能顺手查目标 query 当前的 AIGVR。它还能无人值守，按计划审计页面或拉取竞品变化。
GEOly 通过一台服务器暴露两个数据面。自有品牌面覆盖你的 KPI、逐条 prompt 可见度、引用、竞品、GEO 审计和 GA4 归因，还有写操作：新建 prompt、topic、竞品并触发监测。行业公开面让任何 Agent 无需配置就能查品类榜单、白空间、品牌势能、Share of Card、AI 检索需求、品牌对比和信源。
注意：MCP 工具从 Grow 档起开放。试用期可以连接和探索，但脚本化前先确认你的套餐覆盖要调的工具。
步骤 2：拿到 GEOly 凭证
登录 app.geoly.ai（新用户先开 3 天免费试用）。GEOly 的 MCP Server 支持两种授权，选哪种取决于客户端。
桌面交互客户端（Claude Desktop、Cursor）用 OAuth 浏览器授权最干净：客户端拉起浏览器，你点授权，配置文件里不存密钥。无头或终端场景，在账号设置里生成只读 API Token，作为 header 或环境变量传入。
注意：只读 Token 当密码看待，别提交进配置，泄露就轮换。只读意味着 Agent 无法写，这正是 CI 里想要的。
步骤 3：在 Claude 和 Cursor 里连接服务器
Claude Desktop 仍是本地用 MCP 的标杆客户端。在 MCP 配置里加入指向 `app.geoly.ai/api/mcp` 的 GEOly Server，重启应用加载连接。首次调用会触发 OAuth，在浏览器里授权，工具随即出现。
Cursor 在其 MCP 设置里同理：新增一条服务器项，同样的 endpoint，OAuth 或 Token 二选一。连上后，Cursor 的 Agent 能边写代码边调 GEOly 工具，于是「查我和前三竞品的 Share of Model 并更新这页对比」这样的指令可一次跑通。
Codex 和 Claude Code 用各自的 MCP 配置连同一个远程 endpoint。因为都打到同一台服务器，工具名和指标口径处处一致。
注意：工具没出现，通常是 endpoint 拼错、应用没完全重启，或 Token 粘贴时带了尾部空格。重开客户端，确认服务器显示已连接，再排查别的。
步骤 4：按问题调对工具
服务器连好后，用自然语言提需求，让 Agent 映射到工具。问某组 prompts 的 AIGVR 和 Share of Model，它会拉自有品牌 KPI。问 ChatGPT 在你的品类里引用了哪些域名，它会调行业面的信源工具。让它加一条监控 prompt，它就用写操作。
一个好习惯：每次会话先让 Agent 发现你的 org 和 brand ID，再把后续调用限定到它们。这能避免账号下多品牌时结果混淆。
想深入了解这台服务器、工具目录和实战 Agent 提示词，读姊妹篇 [GEOly GEO MCP Server（Claude Code、Cursor、Codex）](/zh/blog/geo-mcp-server-ai-visibility-claude-code-cursor-codex)。
步骤 5：用 GEOly CLI 把同一套工具搬进终端
GEOly CLI 是远程 MCP Server 在你 shell 里的投影。单个零依赖二进制，一行 curl 或 PowerShell 安装，stdout 输出纯 JSON，退出码可分支。因此它更适合 Claude Code、Codex、n8n 和 CI 流水线这类要脚本化而非聊天 UI 的场景。
因为 CLI 与 MCP 共用服务端同一套工具，服务端加工具无需 CLI 发版，两边指标口径永不漂移。下载与文档见 www.geoly.ai/open/cli。
注意：脚本里把 CLI 输出接 `jq`、检查退出码，让失败的调用大声让流水线失败，而不是悄悄返回空数据。
如何验证
跑一个读调用和一个限定调用。先问 Agent 你账号下的品牌，配置正确会返回品牌列表。再问某个已知 prompt 的 AIGVR，确认数字与 GEOly dashboard 同一时间窗一致。两者都对，说明连接、授权、指标限定都正确。
