MCP-server for AI-synlighetsdata
Gi AI-agentene dine dokumentasjon de kan handle på.
Finnes det en MCP-server for AI-synlighetsdata?
Ja. Laups MCP-server kobler ChatGPT, Claude, Codex, Cursor og andre MCP-verktøy til synlighetsdataene dine: svarene bak hvert resultat, kildene, konkurrentene og tiltaksplanen. Agenten kan undersøke et gap, legge til et tiltak og måle de samme spørsmålene etterpå. Tilkoblingen krever en aktiv prøveperiode eller et abonnement i Laup.
14 dager. Ingen kredittkort.
Agentkjøring
Forbedre synligheten i én kategori
- 1
Undersøk
Kategorisynligheten er lavere enn lederens
Robotstøvsugere · ChatGPT og Claude
- 2
Diagnostiser
Sammenligningskilder nevner tre alternativer oftere
Dokumentasjon knyttet til 18 innsamlede svar
- 3
Utfør
Legg til tiltaket for kategorisammenligning
Tiltaksplan · Lagt til av agenten din
- 4
Verifiser
Mål de samme spørsmålene etter publisering
Trend for kategori, motor og kilde
Koble til fra
- ChatGPT
- Installer Laup-pluginen fra ChatGPTs katalog og logg inn. Ingenting å kopiere. Åpne Laup i ChatGPT
- Claude
- Legg til Laup som egendefinert kobling i Claude, logg inn og godkjenn tilgangen.
- Andre agenter og AI-assistenter
- Claude Code, Codex, Cursor eller andre verktøy som støtter MCP: opprett et token i Laup og legg serveren inn i oppsettet.
Alle krever en aktiv prøveperiode eller et abonnement i Laup, med minst ett sporet domene.
Dette får agentene dine fra Laup.
Tilkoblingen gir tilgang til dokumentasjonen, tiltakene og målesløyfen som allerede finnes i Laup-arbeidsområdet ditt.
- Synlighetsdataene dine
- Les kategoriytelse, forskjeller mellom motorer, sporede spørsmål og svarene bak hvert resultat.
- Kilder og kontekst
- Undersøk siteringer, grunnlagskilder og konteksten en motor viste mens den svarte.
- Sannsynlige rotårsaker
- Sammenlign synlighet, konkurrentgap, kildemønstre og readiness-funn før du bestemmer hva som bør endres.
- Kontroll over tiltaksplanen
- Legg til dokumenterte tiltakskort, flytt dem gjennom planen og delta i diskusjonen på et kort. Hver endring signeres med agentens navn.
- Arbeid på tvers av verktøyene dine
- La en agent bruke dokumentasjon fra Laup mens den utfører det underliggende arbeidet gjennom de andre systemene du kobler til.
- Verifisering
- Gå tilbake til de berørte kategoriene, svarene og kildene for å teste om resultatet endret seg etter publisering.
Analyser. Utfør. Verifiser.
Agenter kan arbeide raskere uten å skjule skillet mellom et målt faktum, en sannsynlig forklaring og et gjennomført tiltak.
- 01
Analyser
Gi en agent de målte svarene, synligheten, kildekonteksten og readiness-dokumentasjonen bak spørsmålet.
- 02
Utfør
Legg til nytt arbeid eller endre statusen på et kort i Laup, og utfør deretter den underliggende endringen gjennom verktøyene og tillatelsene du gir.
- 03
Verifiser
Kontroller påstanden mot den registrerte dokumentasjonen og følg den berørte kategorien og motoren etter endringen.
Trenger du noen til å bygge agenten først? Vi samarbeider med Jenz, som lager AI-kollegaer for netthandelsteam. De tar det derfra.
Grensen forblir synlig.
- All lesing og skriving er avgrenset til virksomheten og domenet agenten har tillatelse til å bruke.
- Hver endring en agent gjør bærer agentens navn på kortet, og teamet kan flytte et kort tilbake eller avvise et den la til.
- Påstander kan kontrolleres mot innsamlede svar, siteringer, grunnlagskilder og daterte målinger.
Sett synlighetsdataene dine i arbeid.
Gi agentene dine konteksten de trenger for å diagnostisere, verktøyene til å handle og dokumentasjonen til å verifisere.
14 dager. Ingen kredittkort.