中文 AI 可引用性(GEO/AEO)体检

中文站能否被豆包/DeepSeek/文心/Kimi 抓取、读懂、引用:可引用性审计、信源池占位探测、五大指标测量、修复计划、观测时序追踪

我該用這個嗎

品質與安全性

B
說明品質
73%
結構描述完整度
77%
命名品質
89%
汙染風險
100%
權限相符程度
100%
協定合規性
100%

發現項目(5)

  • LOWTool 'audit_cn_citability' description lacks action verb在 audit_cn_citability 中
  • LOWTool 'probe_source_pool' description lacks action verb在 probe_source_pool 中
  • LOWTool 'plan_fixes' description lacks action verb在 plan_fixes 中
  • LOWTool 'query_history' description lacks action verb在 query_history 中
  • LOWTool 'diff_observations' description lacks action verb在 diff_observations 中

根據工具定義與協定合規性的自動化分析。

上下文成本

~2,356Token(工具定義)
~1.1 KB典型回應大小
中等的注意力影響(128k 上下文的 1.84%)

這是每次將伺服器的工具載入模型上下文時所消耗的約略 token 數量。數量越高,可用於其他工作的注意力就越少。

安裝

一鍵安裝

將以下內容加入你的 `claude_desktop_config.json` 檔案:

{
  "mcpServers": {
    "geo-cn": {
      "url": "https://savantcat.cn/mcp-geo"
    }
  }
}

遠端端點

https://savantcat.cn/mcp-geostreamable-http

它能做什麼

工具清單

工具(7)

🟢 唯讀🟡 寫入🔴 刪除⚪ 未知
🟢audit_cn_citability(url, include_raw, compare_with)

审计一个网站/页面能否被中文 AI 搜索(豆包、DeepSeek、文心、Kimi 等)抓取、解析与引用。 一次抓取完成六层检查:可抓取(含中国爬虫矩阵与边缘层拦截实测)、可解析、可引用、 实体一致、分发、可信可自验;返回 0-100 分与 A-F 等级、逐项证据、优先修复清单。 用途场景:客户站点体检、上线前自检;传 compare_with 可做竞品对比(逐层与逐项差异)。 注意:只做确定性检查,不调用大模型;评分口径见 scoring_version。

輸入結構描述

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "url": {
      "title": "Url",
      "type": "string"
    },
    "include_raw": {
      "default": false,
      "title": "Include Raw",
      "type": "boolean"
    },
    "compare_with": {
      "default": "",
      "title": "Compare With",
      "type": "string"
    }
  },
  "required": [
    "url"
  ],
  "title": "audit_cn_citabilityArguments"
}

輸出結構描述

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "result": {
      "title": "Result",
      "type": "string"
    }
  },
  "required": [
    "result"
  ],
  "title": "audit_cn_citabilityOutput"
}
🟢probe_source_pool(question, brand, domain)

探测一个中文问题在信源池里的实际占位分布,并判断你的品牌/域名是否在池子里。 原理:AI 答案只能引用「已进入检索池」的来源。若目标问题下主流信源被平台型站点 (知乎/公众号转载站/百家号/CSDN 等)占满而你不在其中,再好的站内优化也不会被引用。 返回:结果域名分布、平台归类、是否命中你的品牌/域名、同题竞品域名清单、建议动作。 参数:question 用户真实会问的问题原话;brand 品牌词(如「合尘猫」);domain 你的域名(如 savantcat.cn)。

輸入結構描述

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "question": {
      "title": "Question",
      "type": "string"
    },
    "brand": {
      "default": "",
      "title": "Brand",
      "type": "string"
    },
    "domain": {
      "default": "",
      "title": "Domain",
      "type": "string"
    }
  },
  "required": [
    "question"
  ],
  "title": "probe_source_poolArguments"
}

輸出結構描述

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "result": {
      "title": "Result",
      "type": "string"
    }
  },
  "required": [
    "result"
  ],
  "title": "probe_source_poolOutput"
}
🟢score_visibility(samples, verify_citations, extract_claims)

按五大核心指标 + 语义角色分权,计算 AI 搜索可见度并输出可自验的测量报告。 输入 samples 为 JSON 字符串: {"brand":"合尘猫","domain":"savantcat.cn","baseline_negative":3, "fact_points":["服务范围","交付周期","定价方式"], "samples":[{"question":"Q1","platform":"DeepSeek","run":1,"answer":"原文回答……", "role":"independent|joint|citation_only|none", "sentiment":"positive|neutral|negative", "facts":"accurate|partial|wrong|unverifiable", "facts_found":["服务范围"],"as_of":"2026-09-19"}]} 口径:每题建议多轮(同一问题重复 7-8 次);role 分级对应语义角色权重; 返回五大指标、语义角色加权分、逐题明细与「原文摘录」(便于客户自验)。 verify_citations=True 时会实测 AI 回答里引用的 URL 是否真的可访问(幻觉守卫); extract_claims=True 时会把回答中的数字声明单独列出并标记为未核验。

輸入結構描述

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "samples": {
      "title": "Samples",
      "type": "string"
    },
    "verify_citations": {
      "default": true,
      "title": "Verify Citations",
      "type": "boolean"
    },
    "extract_claims": {
      "default": true,
      "title": "Extract Claims",
      "type": "boolean"
    }
  },
  "required": [
    "samples"
  ],
  "title": "score_visibilityArguments"
}

輸出結構描述

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "result": {
      "title": "Result",
      "type": "string"
    }
  },
  "required": [
    "result"
  ],
  "title": "score_visibilityOutput"
}
🟢plan_fixes(fail_ids, url, top)

按缺口生成优先修复计划(可直接交给客户或工程执行)。 两种用法:① 传 fail_ids(逗号分隔的自查项编号,如 "L1-3,L2-4");② 传 url,工具先审计再出计划。 返回:按权重排序的修复项、每项「为什么」「怎么补」「验收方式」。

輸入結構描述

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "fail_ids": {
      "default": "",
      "title": "Fail Ids",
      "type": "string"
    },
    "url": {
      "default": "",
      "title": "Url",
      "type": "string"
    },
    "top": {
      "default": 8,
      "title": "Top",
      "type": "integer"
    }
  },
  "title": "plan_fixesArguments"
}

輸出結構描述

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "result": {
      "title": "Result",
      "type": "string"
    }
  },
  "required": [
    "result"
  ],
  "title": "plan_fixesOutput"
}
🟢query_history(identity, kind, series, limit)

查某个品牌/域名在**历史观测**中的时序(多次采样的轨迹)。 数据来自本工作室按周期采样的记录(写入走 CLI,服务本身只读)。 **只在同一 series(同一题集/同一口径)内纵向比较**,不同 series 的值不可直接比大小。 Args: identity: 品牌名或域名,如 "合尘猫" / "savantcat.cn" kind: 观测类型,留空取全部。常用:mention_rate(提及率) / citation_rate(引用率) / visibility_score(可见度分) / rank(排名) / robots_policy / llms_txt series: 题集/口径标识,留空取全部 limit: 每条 series 最多返回的最新点数

輸入結構描述

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "identity": {
      "title": "Identity",
      "type": "string"
    },
    "kind": {
      "default": "",
      "title": "Kind",
      "type": "string"
    },
    "series": {
      "default": "",
      "title": "Series",
      "type": "string"
    },
    "limit": {
      "default": 50,
      "title": "Limit",
      "type": "integer"
    }
  },
  "required": [
    "identity"
  ],
  "title": "query_historyArguments"
}

輸出結構描述

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "result": {
      "title": "Result",
      "type": "string"
    }
  },
  "required": [
    "result"
  ],
  "title": "query_historyOutput"
}
🟢diff_observations(identity, kind, series)

对比某 identity 的**最近两次观测**,判定提升/退化/中性(带阈值与样本门槛说明)。 判定门槛:相对变化 >= 20% **且** 绝对变化 >= 0.05 才算"显著"(severity: rise / sharp_drop)。 样本 n < 20 一律返回 severity=low_n,**不给出升降结论**——这是防误报的硬门。 Args: identity: 品牌名或域名 kind: 观测类型,留空取全部 series: 题集/口径标识,留空取全部

輸入結構描述

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "identity": {
      "title": "Identity",
      "type": "string"
    },
    "kind": {
      "default": "",
      "title": "Kind",
      "type": "string"
    },
    "series": {
      "default": "",
      "title": "Series",
      "type": "string"
    }
  },
  "required": [
    "identity"
  ],
  "title": "diff_observationsArguments"
}

輸出結構描述

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "result": {
      "title": "Result",
      "type": "string"
    }
  },
  "required": [
    "result"
  ],
  "title": "diff_observationsOutput"
}
🟢list_signals(status, limit)

列出**已检测到的变化信号**(visibility 提升/退化等),带生命周期(first_seen / resolved_at)。 Args: status: open(未解决,默认)/ resolved(已解决)/ all limit: 最多返回条数

輸入結構描述

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "status": {
      "default": "open",
      "title": "Status",
      "type": "string"
    },
    "limit": {
      "default": 50,
      "title": "Limit",
      "type": "integer"
    }
  },
  "title": "list_signalsArguments"
}

輸出結構描述

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "result": {
      "title": "Result",
      "type": "string"
    }
  },
  "required": [
    "result"
  ],
  "title": "list_signalsOutput"
}

社群

為此伺服器評分

證據

近期觀測

已驗證未記錄版本7 個工具
已驗證未記錄版本4 個工具