Развёртывание
Быстрый старт из репозитория
Запустить, протестировать или доработать инструмент локально. Команды доступны через бинарь seohead после установки пакета:
pip install "seohead-scripts[all]"
seohead --help
# Пример: разобрать страницу
seohead parse --url https://example.com
Кластеризация выполняется во внешнем Python-воркере: нужен интерпретатор Python, изолированное окружение и повторяемый набор версий библиотек. Команды ниже — для macOS/Linux; на Windows активация окружения — .venv\Scripts\activate.
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install scikit-learn numpy nltk
pip freeze > requirements-clusterer.txt
python -m nltk.downloader stopwords
Файл requirements-clusterer.txt или явные пины версий приложите к задаче: без них другой компьютер даст другой результат. Убедитесь, что SEO Scripts видит нужный Python (PATH в сессии пользователя).
Тот же инструмент можно поднять как MCP-сервер для ИИ-агентов (Claude и любой MCP-клиент) или как локальный HTTP-API:
# MCP-сервер по stdio — для Claude и других MCP-клиентов
seohead mcp
# Локальный HTTP-API поверх ядра
seohead serve
Для подключения к Claude Code пропишите MCP-сервер в конфиге клиента (команда запуска — seohead mcp). Инструменты станут доступны агенту как MCP-команды: парсинг, редиректы, sitemap, robots.txt, заголовки, ссылки, hreflang, медиа, кластеризация.
- Python 3.10+ — для CLI, MCP-сервера и HTTP-API
- Extra «cluster» (scikit-learn) — только для инструмента Keyword Clusterer
- Кросс-платформенно: работает на macOS, Linux и Windows