VNCNT Labs SEO & Search Data

npx add-mcp 'https://mcp.apify.com/?tools=vncntlabs/keyword-search-volume,vncntlabs/keyword-ideas,vncntlabs/domain-seo-data,vncntlabs/google-trends-search-volume,vncntlabs/ai-search-visibility-tracker,vncntlabs/google-maps-rank-tracker,vncntlabs/google-ads-transparency,vncntlabs/google-news-scraper'

Exemplos Apify da VNCNT Labs

Código mínimo e executável para três tutoriais sobre como obter dados de SEO e pesquisa através da API do Apify. Cada pasta tem a mesma chamada de quatro maneiras: curl, Python (apify-client), Node.js (apify-client) e, onde o tutorial usa, um fluxo de trabalho n8n. A pasta mcp/ conecta Claude, ChatGPT ou Cursor aos mesmos Actors através do servidor MCP do Apify.

Pasta	Tutorial	Apify Actor
01-keyword-search-volume	Volume de pesquisa em massa de palavras-chave no Google + Amazon (tutorial)	Keyword Search Volume
02-competitor-seo-report	Um relatório de SEO de concorrente para qualquer domínio (tutorial em breve)	Domain SEO Data
03-google-trends-volume	Google Trends com números reais de pesquisa mensal (tutorial em breve)	Google Trends with Search Volume

Configuração

Você precisa de uma conta Apify e um token de API (Apify Console > Settings > API & Integrations).

export APIFY_TOKEN=your_apify_token_here   # or copy .env.example to .env and load it; never commit it

pip install -r requirements.txt             # Python 3.10+
npm install                                 # Node 18+

Cada exemplo lê o token da variável de ambiente APIFY_TOKEN. Nada neste repositório contém um token real.

Executar

# Python
python 01-keyword-search-volume/python_example.py
# Node
node 01-keyword-search-volume/node_example.mjs
# curl (synchronous: returns the dataset rows as JSON)
./01-keyword-search-volume/curl.sh

Cada script Python e Node usa a entrada do tutorial por padrão. Passe um arquivo JSON para usar sua própria entrada:

python 02-competitor-seo-report/python_example.py my-input.json

test-inputs/ contém a menor entrada útil para cada Actor (1 palavra-chave, 1 domínio, 1 termo). scripts/smoke_test.sh executa todos os seis exemplos Python e Node com eles.

Nota para Python: apify-client 3.x retorna um objeto Run, então o ID do dataset é run.default_dataset_id. Código escrito para 1.x/2.x usa run["defaultDatasetId"] em vez disso.

n8n

Importe 01-keyword-search-volume/n8n-workflow.json (Workflows > Import from file). Depois crie uma credencial Header Auth com nome Authorization e valor Bearer <your token>, e selecione-a no nó HTTP Request. Cada palavra-chave se torna um item n8n.

Claude, ChatGPT, Cursor (MCP)

Arquivo	Use quando
mcp/remote-oauth.json	Seu cliente suporta servidores MCP remotos. Você faz login no Apify no navegador, e nenhum token vai no arquivo.
mcp/remote-bearer.json	Você prefere usar um token. Clientes que expandem variáveis de ambiente leem ${APIFY_TOKEN}. Caso contrário, cole seu token.
mcp/local-stdio.json	Seu cliente só suporta servidores locais (precisa de Node 18+). Substitua o token de espaço reservado.

Cada configuração carrega apenas os três Actors acima mais as ferramentas de busca de Actors do Apify. Depois pergunte algo como "Obtenha o volume de pesquisa do Google e Amazon nos EUA para estas 40 palavras-chave e ordene por volume por ponto de KD."

Custos

Todos os três Actors são pagos por evento, e você paga apenas pelos resultados retornados. Os preços atuais estão na página da Store de cada Actor, e você pode limitar uma execução com maxTotalChargeUsd (entrada do Keyword Search Volume) ou a configuração de cobrança máxima em qualquer execução.

Licença

MIT, veja LICENSE. Os dados vêm dos provedores dos Actors sob seus termos. Não afiliado ao Google ou Amazon.