Ahrefs MCP Nedir? Nasıl Kurulur ve İlk Adımlar
Ahrefs MCP (Model Context Protocol), SEO uzmanlarının yapay zekâ araçlarıyla Ahrefs verilerine doğrudan erişmesini sağlayan yeni nesil bir entegrasyon protokolüdür. Bu içerikte, MCP’nin ne olduğunu, nasıl kurulduğunu ve kullanıma nasıl başlanacağını adım adım ele alacağız.
Ahrefs MCP Nedir?
Ahrefs MCP, “Model Context Protocol” ifadesinin kısaltmasıdır ve Ahrefs verilerini yapay zekâ tabanlı uygulamalara bağlamaya yarayan bir sunucu protokolüdür. Özellikle Claude gibi AI uygulamaları ve geliştirici dostu kod editörleri (örneğin Cursor, Windsurf vb.) ile bütünleşik şekilde çalışmak üzere geliştirilmiştir.
Geleneksel API’lere göre daha esnek olan bu yapı sayesinde, kullanıcılar Ahrefs’in sağladığı backlink, anahtar kelime, trafik, domain verilerine yapay zekâ destekli sistemler üzerinden erişebilmektedir. Yani artık sadece teknik developer’lar değil, içerik üreticileri ve SEO uzmanları da bu verilere doğrudan ulaşarak içerik stratejilerini veya rakip analizlerini gerçek zamanlı veri ile destekleyebilirler.
Bir bakıma Ahrefs MCP, SEO’yu yapay zekâ ile entegre bir seviyeye taşıyan köprü teknolojilerden biridir. Hem açık kaynak dünyasına katkı sunar hem de özelleştirilebilir olması sayesinde çok çeşitli kullanım senaryolarına uygundur.
Model Context Protocol (MCP) Kavramı
MCP, yani “Model Context Protocol”, yapay zekâ modellerinin dış kaynaklardan veri almasını mümkün kılan standartlaştırılmış bir protokoldür. Bu kavram, OpenAI, Anthropic ve benzeri büyük AI sağlayıcıların, modellerine gerçek dünya bilgisi veya API verisi aktarmak isteyen geliştiriciler için ortaya çıkardığı bir yapıdır.
MCP, geleneksel API kullanımından farklı olarak, AI modeline veri sunmak için arka planda çalışan bir arayüz gibi çalışır. Bu sayede Claude, ChatGPT, Gemini gibi büyük dil modelleri, yerel olarak barındırılan veritabanlarına veya dış API’lere erişim sağlayabilir.
Ahrefs MCP, bu yapıyı kullanarak SEO verilerine ulaşımı kolaylaştırır. Geliştiriciler, bir MCP server kurarak Claude gibi bir modele “bir sitenin kaç backlink’i var?”, “bu anahtar kelimenin zorluğu nedir?” gibi doğal dil sorular sorabilir ve cevapları doğrudan Ahrefs verisine dayalı olarak alabilir.
Bu durum, SEO uzmanlarının zaman kazanmasını, içerik üretim süreçlerinin daha veriye dayalı ilerlemesini ve yapay zekâ destekli analizlerin derinleşmesini sağlar. Özellikle büyük veriyle çalışan ekipler için büyük avantaj sağlar.
Ahrefs MCP’nin Amacı ve Kullanım Alanları
Ahrefs MCP’nin temel amacı, Ahrefs verilerini manuel sorgulama veya platform arayüzü olmadan kullanılabilir hâle getirmektir. Kullanım alanları arasında öne çıkanlar:
- SEO Otomasyonu: AI modelleri, Ahrefs verilerini kullanarak otomatik içerik önerileri, teknik SEO analizleri ve backlink stratejileri oluşturabilir.
- Rakip Analizi: Bir rakip sitenin domain rating (DR), organik trafik, en çok trafik alan sayfaları gibi bilgileri tek komutla çıkarılabilir.
- Anahtar Kelime Planlaması: Hacim, zorluk skoru ve trafik potansiyeline göre en ideal kelimeleri filtreleyip sunan sistemler inşa edilebilir.
- Raporlama Otomasyonu: Her ay GA4 + Ahrefs verileri birleştirilerek, Slack’e otomatik SEO performans raporları gönderilebilir.
Ahrefs MCP, sadece teknik SEO tarafını değil, strateji geliştirme, içerik oluşturma ve müşteri sunumu gibi farklı katmanları da optimize eder. Bu nedenle ajanslar, içerik ajansları ve ürün odaklı girişimler için kritik bir köprü rolü üstlenir.
Diğer SEO API’lerinden Farkı
Ahrefs MCP ile klasik Ahrefs API arasında temel fark “kullanım şekli”ndedir. Geleneksel API, sadece yazılım geliştiricilere hitap ederken; MCP, AI destekli uygulamalarla doğal dilde çalışmayı mümkün kılar. Bu da teknik olmayan kullanıcılar için büyük bir kapı açar.
Diğer SEO API’leri (Semrush, Moz, Serpstat gibi) genelde RESTful API yapısıyla çalışır. Ancak bu sistemlerde:
- Kullanıcıya özel limitler vardır.
- Doğrudan doğal dil sorguları yapılamaz.
- AI destekli uygulamalara entegrasyon genellikle karmaşıktır.
Ahrefs MCP, bu engelleri kaldırır. Claude gibi modellerle, örneğin:
“Find me keywords with KD under 25 and traffic over 1k in the US for domain example.com”
şeklinde doğal dilde sorgu yapılabilir. Bu fark, sadece geliştiricilerin değil, SEO uzmanlarının ve içerik ekiplerinin de Ahrefs’i doğrudan kullanmasını sağlar.
Ahrefs MCP ile Neler Yapabilirsiniz?
Ahrefs MCP, SEO stratejilerini veri temelli biçimde yönlendirmek isteyen profesyoneller için devrim niteliğinde araçlar sunar. Özellikle Claude, Windsurf ve Cursor gibi AI destekli platformlarla kullanıldığında, bu yapı SEO iş akışlarını ciddi ölçüde hızlandırır. Peki, bu sistemle neler yapılabilir?
İlk olarak içerik üretiminde kullanılan anahtar kelime analizleri artık anlık hâle gelir. Örneğin; bir içerik planlaması yaparken hedef kelimenin zorluk puanını, aranma hacmini ve rekabet durumunu tek komutla öğrenebilirsiniz. Daha önce saatler sürebilecek içerik stratejisi çalışmaları birkaç dakika içinde tamamlanabilir.
İkinci olarak; rakip analizi süreçleri otomatikleştirilebilir. Domain Rating (DR), backlink sayısı, en çok trafik alan sayfalar gibi onlarca metriği tek bir prompt’la elde etmek mümkündür. Üstelik bu veriler, doğal dilde oluşturulmuş raporlar hâlinde sunulabilir. Bu da hem iç ekipleri hem de müşterileri bilgilendirmede fark yaratır.
Üçüncü olarak; teknik SEO kontrolleri ve sayfa bazlı analizler yapılabilir. Ahrefs MCP ile sayfa başına backlink kontrolü, en fazla trafik getiren sayfaların belirlenmesi ve hatta tarihsel trafik değişimlerinin izlenmesi mümkündür.
Tüm bunlar, SEO uzmanlarının sadece analiz yapmasını değil, aynı zamanda daha stratejik kararlar almasını da sağlar. Çünkü veri artık “erişilmesi zor bir kaynak” değil, doğrudan ulaşılabilen bir içgörü hâline gelir.
Anahtar Kelime Analizi
Anahtar kelime analizi, bir SEO uzmanı için kampanya başarısının temel yapı taşıdır. Ahrefs MCP, bu süreci daha akıllı ve hızlı hâle getirir. Geleneksel yöntemde, Ahrefs paneline girip tek tek kelimeler aratılır, hacim, KD (zorluk), CPC gibi metrikler elle incelenirdi. Ancak MCP sayesinde bu işlemler bir komutla yapılabilir.
Örneğin Claude gibi bir AI sistemine:
“List low KD keywords for ‘custom gpt builder’ with at least 1000 monthly searches in US market.”
şeklinde komut vererek, direkt olarak KD’si düşük ve aranma hacmi yüksek anahtar kelimeleri listeletebilirsiniz.
Ayrıca anahtar kelimelerin SERP özellikleri (snippet var mı, video sonucu var mı), arama niyeti (bilgilendirici, ticari, gezinti amaçlı) ve rekabet seviyesi gibi detaylar da alınabilir. Bu, yalnızca içerik planlamasını değil; sayfa şablonu, CTA yerleşimi ve dönüşüm stratejilerini de doğrudan etkiler.
MCP kullanılarak yapılan analizlerde, keyword clustering (kümeleme), long-tail fırsatları ve içerik boşluğu tespiti de AI destekli şekilde yapılabilir. Bu da SEO uzmanlarına sadece metrik değil; aynı zamanda strateji önerileri sunan bir yol arkadaşı kazandırır.
Backlink ve Domain İnceleme
Backlink profili bir sitenin otoritesini belirleyen en kritik unsurlardan biridir. Ahrefs MCP sayesinde, bir alan adının sahip olduğu backlink sayısı, hangi sayfalardan geldiği, anchor text yapısı, dofollow-nofollow oranı gibi tüm detaylara ulaşabilirsiniz.
Geleneksel Ahrefs arayüzünde bu sorgular zahmetlidir ve filtreleme manuel yapılır. Ancak MCP sayesinde Claude’a şu şekilde bir sorgu verilebilir:
“Check all referring domains to example.com with DR over 60 and categorize them by anchor text.”
Bu tür sorgular, sitenin backlink stratejisini analiz etmenizi sağlar. Rakibin en güçlü bağlantılarının nereden geldiğini, hangi içerik türlerinin daha çok link aldığını görebilir ve kendi stratejinizi buna göre şekillendirebilirsiniz.
Ayrıca kaybedilen ve kazanılan backlink’leri haftalık olarak takip etmek, zararlı backlink tespiti yapmak ve potansiyel iş birliği için kaliteli domain listeleri oluşturmak da mümkündür. Bu analizler sadece teknik SEO için değil, aynı zamanda dijital PR ve growth hacking stratejileri için de kullanılır.
Trafik Verilerine Erişim
Ahrefs MCP, organik trafik tahmini ve geçmiş dönem analizlerini de kolaylaştırır. Özellikle bir sitenin tahmini trafiği, en fazla ziyaretçi getiren sayfaları ve trafik kaynaklarının ülkelere göre dağılımı gibi metrikler, içerik ve teknik SEO ekipleri için kritik rol oynar.
MCP ile örnek bir sorgu:
“Show top traffic-generating pages for vr-expert.com with traffic breakdown by country.”
Bu komutla, hem en çok trafik alan sayfalar sıralanır hem de ülke bazlı dağılım çıkar.
Bu bilgiler; hangi bölgelerde daha fazla içerik üretilmesi gerektiğini, hangi URL’lerin potansiyel optimize edilmesi gerektiğini ve uluslararası SEO stratejilerini yönlendirmek için kullanılır.
Ayrıca trafik trendlerinin haftalık veya aylık bazda değişimi de AI yorumları eşliğinde görselleştirilebilir. Örneğin “bu sayfa geçen aya göre %38 trafik kaybetmiş” gibi veriler, stratejik müdahaleleri hızlandırır.
Ahrefs MCP Nasıl Kurulur?
Ahrefs MCP’yi kurmak, teknik bilgiye sahip biri için yaklaşık 10-15 dakikalık bir işlemdir. Ancak bu süreçte dikkat edilmesi gereken birkaç önemli detay bulunur. Kurulum Node.js ortamında yapılmakta olup, temel olarak @ahrefs/mcp paketinin yüklenmesi ve bir sunucu çalıştırılması esasına dayanır.
İlk olarak kurulum yapılacak makinenin Node.js yüklü olması gerekir. Ahrefs MCP, npm üzerinden indirilebilir ve terminal üzerinden çalıştırılabilir. Bunun ardından Ahrefs API Key’inizin .env dosyası üzerinden tanımlanması gerekir. Bu anahtar, Ahrefs panelindeki “API Access” bölümünden temin edilir.
Kurulum sadece yazılım geliştiriciler için değil; içerik stratejistleri ve SEO uzmanları için de uygun hâle getirilebilir. Özellikle open-source destekli UI’lar sayesinde kurulum sonrası kullanıcı arayüzü üzerinden sorgu oluşturmak da mümkündür.
Claude gibi AI modelleriyle entegrasyon yapılacaksa, MCP sunucusunun yerel ağda ya da bir sunucuda açık olması gerekir. Claude Desktop örneğinde, basit bir JSON yapılandırmasıyla bağlantı sağlanabilir. Bu adımlar, teknik olmayan kişilere de kullanım kolaylığı sağlar.
Gerekli Ön Koşullar ve Bağımlılıklar
Ahrefs MCP’yi kurmadan önce bazı sistem gereksinimlerine ve çevresel ayarlamalara dikkat etmek gerekir. Aşağıda kurulum öncesi mutlaka hazırda bulunması gereken ön koşulları sıralıyoruz:
1. Node.js ve NPM Kurulumu:
Ahrefs MCP Node.js tabanlı bir uygulamadır. Bu nedenle, öncelikle en güncel LTS sürümünün sistemde yüklü olduğundan emin olunmalıdır. NPM, Node.js ile birlikte otomatik olarak gelir.
node -v
npm -v
2. Ahrefs API Key:
Ahrefs MCP, temel olarak Ahrefs API üzerinden veri çeker. Bu nedenle Ahrefs hesabınızın API erişimine sahip olması gerekir. Ücretsiz paketlerde API erişimi bulunmaz. API Key, Ahrefs panelinizdeki “API” sekmesinden alınır.
3. Ortam Değişkenleri (Environment Variables):
Ahrefs MCP, .env dosyası aracılığıyla API anahtarınızı tanımlar. Dosyanın içine aşağıdaki gibi bir yapı eklenmelidir:
AHREFS_API_KEY=your_actual_api_key
4. MCP Server Paketinin Kurulumu:
Kurulum için terminalden aşağıdaki komut verilir:
npm install -g @ahrefs/mcp
Bu komut, global olarak Ahrefs MCP’yi sisteminize ekler ve çalıştırmaya hazır hâle getirir. Eğer kurulum lokal yapılacaksa proje dizini içerisine de yüklenebilir.
5. Güvenlik ve Erişim:
Eğer MCP’yi uzaktaki bir AI modeline entegre edecekseniz, sistemin dış erişime açık olması gerekebilir. Bu noktada güvenlik duvarı, HTTPS protokolü ve şifreli API kullanımı gibi konular da önem kazanır.
Tüm bu ön koşullar yerine getirildikten sonra, Ahrefs MCP kurulumu sorunsuz bir şekilde tamamlanabilir.
Node.js Üzerinden MCP Kurulumu (CLI)
Ahrefs MCP’nin kurulumu komut satırı (CLI) üzerinden gerçekleştirilir. Bu süreç, SEO uzmanlarının teknik tarafla daha fazla temas kurmasını ve entegrasyonların nasıl çalıştığını daha iyi anlamasını sağlar. Aşağıda adım adım kurulum rehberini bulacaksınız:
Adım 1 – Proje Dizinini Hazırla:
Terminali açın ve MCP sunucusunu kuracağınız klasöre gidin veya yeni bir klasör oluşturun.
mkdir ahrefs-mcp
cd ahrefs-mcp
Adım 2 – Node Projesi Başlatın:
npm init -y
Adım 3 – Ahrefs MCP Paketini Kurun:
npm install @ahrefs/mcp
Adım 4 – Sunucu Dosyasını Oluşturun:
Bir index.js dosyası açın ve MCP server’ını başlatacak kodu girin:
const { startServer } = require('@ahrefs/mcp');
startServer({
apiKey: process.env.AHREFS_API_KEY
});
Adım 5 – .env Dosyasıyla API Key Tanımlayın:
Aynı dizine .env dosyası oluşturup Ahrefs API anahtarınızı girin:
AHREFS_API_KEY=your_api_key_here
Adım 6 – Sunucuyu Başlatın:
node index.js
Sunucu başarıyla başlatıldıktan sonra, MCP artık AI modelleri tarafından erişilebilir hâle gelir. Claude gibi uygulamalarda http://localhost:PORT/mcp şeklinde bağlantı yapılabilir.
Bu işlem, lokal geliştiriciler ve AI platformlarıyla çalışma yapan SEO uzmanları için mükemmel bir otomasyon kapısı aralar.
API Anahtarının Eklenmesi (env kullanımı)
Güvenli ve sürdürülebilir bir kullanım için API anahtarının .env dosyasında tutulması en iyi uygulamalardan biridir. .env dosyası, projede gizli bilgilerin tanımlandığı ve sistem değişkeni olarak kullanılabildiği bir yapı sunar.
Bir .env dosyası örneği:
AHREFS_API_KEY=abcdef1234567890
Bu anahtar, JavaScript dosyasında şu şekilde çağrılır:
require('dotenv').config();
const { startServer } = require(‘@ahrefs/mcp’);
startServer({
apiKey: process.env.AHREFS_API_KEY
});
Bu kullanım hem güvenlik sağlar (anahtarlar açık kaynakta görünmez) hem de farklı ortamlar için esneklik sunar (örneğin staging vs. production için farklı anahtarlar).
Ayrıca, .gitignore dosyasına .env eklemek önemlidir. Bu şekilde proje Git’e yüklendiğinde API anahtarı paylaşılmaz:
.env
Bu sayede kurumsal güvenlik politikaları ile uyum sağlanır. Özellikle birden fazla ekip arkadaşının projeyi kullanacağı durumlarda, bu yapı zorunlu hâle gelir.
İlk Kullanım: Basit Bir Sorgu Nasıl Çalıştırılır?
Kurulum başarıyla tamamlandıktan sonra, Ahrefs MCP’yi kullanmaya başlamak oldukça kolaydır. Bu aşamada temel amaç, doğal dilde verilen bir sorgunun Ahrefs veritabanından bilgi çekmesini sağlamak ve bu çıktıyı yapay zekâ destekli bir uygulama (örneğin Claude) aracılığıyla insan diliyle anlamlandırmaktır.
Başlangıç için Claude Desktop, Cursor veya Windsurf gibi Model Context Protocol uyumlu araçlardan birini tercih etmeniz gerekir. Claude Desktop gibi araçlarda yapılandırma dosyasına MCP endpoint’inizi tanımlayarak entegrasyonu tamamlayabilirsiniz:
{
"name": "Ahrefs",
"url": "http://localhost:8080/mcp",
"description": "Access Ahrefs SEO data like keyword metrics and backlinks."
}
Bu ayar tamamlandıktan sonra Claude’a doğrudan doğal dilde bir SEO sorusu sorabilirsiniz. Örneğin:
“Find low competition keywords related to ‘ai productivity tools’ with more than 1000 searches in US.”
Claude, bu sorguyu MCP sunucusuna iletir, Ahrefs verisini çeker, yorumlar ve size tablo, madde listesi veya metin formatında sunar. Bu yapı sayesinde SEO uzmanı teknik detaylara girmeden doğrudan içgörü alabilir.
Bu tür bir entegrasyon, özellikle günlük işlerde anahtar kelime bulma, içerik önerisi çıkarma ve backlink fırsatlarını analiz etme gibi görevleri çok daha hızlı ve etkili hâle getirir.
Komut Satırından Sorgu Örneği
CLI (Command Line Interface) üzerinden doğrudan sorgu çalıştırmak istiyorsanız, MCP’nin açık kaynak sürümünü kurduktan sonra JavaScript veya Node.js ortamında bazı test sorguları yürütebilirsiniz. Aşağıda örnek bir sorgu yapısı paylaşılmıştır:
curl http://localhost:8080/mcp -X POST \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"action": "get_keywords",
"query": "seo tools",
"country": "US",
"min_search_volume": 1000,
"max_keyword_difficulty": 30
}'
Bu sorgu şu şekilde çalışır:
"seo tools"ifadesi etrafında Ahrefs veritabanından anahtar kelimeler alınır.- Minimum 1000 aranma hacmine sahip olanlar seçilir.
- Maksimum zorluk (KD) seviyesi 30 olacak şekilde filtre uygulanır.
Gelen yanıt JSON formatındadır ve içeriği şu tarzda olabilir:
[
{
"keyword": "free seo tools",
"search_volume": 5400,
"keyword_difficulty": 21
},
{
"keyword": "seo audit tool",
"search_volume": 3600,
"keyword_difficulty": 28
}
]
Bu çıktılar, başka bir sisteme entegre edilebilir ya da doğrudan Excel’e aktarılıp kullanılabilir. Böylece Ahrefs’in zengin datası CLI üzerinden yapay zekâya ya da kendi otomasyon sisteminize bağlanabilir.
CLI sorguları, büyük ajanslar ve kurumsal yapılar için özel otomasyon sistemleri kurarken çok değerlidir. Geliştirici ile SEO uzmanının birlikte çalıştığı projelerde “data-in-data-out” mantığında kullanılabilir.
Claude, Cursor, Windsurf Gibi AI’lara Entegrasyon
Ahrefs MCP’nin gerçek gücü, onu bir yapay zekâ modeline entegre ettiğinizde ortaya çıkar. Bu entegrasyon sayesinde, doğal dilde SEO soruları sorabilir, raporları otomatik olarak oluşturabilir ve rutin analizleri yapay zekâya bırakabilirsiniz. Üç popüler entegrasyon örneğini aşağıda detaylandırdık:
1. Claude Desktop Entegrasyonu:
Anthropic tarafından geliştirilen Claude, MCP destekli uygulamalarla çalışabilir. Claude Desktop için:
- Ayarlar → Model Context → “Add Custom MCP”
- URL:
http://localhost:8080/mcp - Açıklama:
Access Ahrefs SEO data
Claude’a “Find high-potential keywords for my blog about remote work tools.” gibi bir cümle yazdığınızda, bu komutu MCP sunucusuna yönlendirir ve yanıtı işler.
2. Cursor (AI-Powered Code Editor):
Cursor, yazılımcılar için oluşturulmuş bir GPT destekli editördür. SEO tarafında teknik yapıların analizi, sayfa bazlı optimizasyon planlaması gibi alanlarda çok işe yarar. Cursor’da model.json dosyasına Ahrefs MCP eklentisi tanımlanabilir ve doğrudan editör içinden veri çekilebilir.
Kullanım örneği:
“List top pages by traffic for example.com and suggest technical SEO improvements.”
3. Windsurf Entegrasyonu:
Windsurf, açık kaynaklı bir AI framework’üdür ve daha gelişmiş kullanıcı senaryolarını destekler. Kullanıcıya özel prompt şablonları, koşullu sorgular ve veri işleme zincirleri kurmak mümkündür.
Ahrefs MCP ile entegre edildiğinde:
- Günlük içerik raporu üretebilir
- Rakip takibi yapabilir
- SEO fırsatlarını öneri olarak sunabilir
Bu AI’lar ile entegrasyon, SEO iş akışını %70’e varan oranda hızlandırır. Üstelik bu yapıların çoğu, teknik bilgi gerektirmeden kurulabilir.
En İyi Kullanım Önerileri ve Dikkat Edilmesi Gerekenler
Ahrefs MCP’yi kullanırken hem performans hem güvenlik açısından dikkat etmeniz gereken bazı kritik noktalar vardır. Aşağıda bu konulara dair en iyi uygulama tavsiyelerini bulacaksınız.
İlk olarak, API kullanım kotasını yönetmek önemlidir. Ahrefs’in her API planı belli bir sorgu sınırıyla gelir. MCP üzerinden sık sorgu yapan AI sistemleri, bu kotayı kısa sürede tüketebilir. Bu nedenle her sorgu türünü önceden test etmek ve gereksiz veri çekiminden kaçınmak gerekir.
Güvenlik konusu da çok önemlidir. API anahtarınızı .env dosyasına yazdığınızdan ve .gitignore dosyanıza .env’i eklediğinizden emin olun. Aksi takdirde bu anahtarlar açık kaynakta görünebilir ve kötüye kullanılabilir.
Yanıt süreleri de dikkat edilmesi gereken diğer bir konudur. MCP sunucunuzun çalıştığı cihazın performansı düşükse veya internet bağlantısı zayıfsa, yanıtlar gecikebilir. Bu da yapay zekâ sistemlerinde donma ya da boş cevap alma sorunlarına neden olabilir.
Ayrıca Claude ve benzeri sistemlere entegre ederken gelen yanıtların “gerçek zamanlı güncel veri” olmadığını kullanıcıya belirtmek gerekir. Çünkü Ahrefs verisi belirli periyotlarla güncellenir ve anlık veriye ulaşmak için Ahrefs Pro hesabı gerekir.
Son olarak, Claude gibi AI sistemlerine sorulacak soruların yapısı da önemli. Örneğin “Anahtar kelime bul” yerine “Bu konuyla ilgili KD<25 olan, 1000+ aranma hacimli İngilizce kelimeleri sıralar mısın?” gibi detaylı sorular sormak çok daha etkili sonuçlar sağlar.
Sıkça Sorulan Sorular
Ahrefs MCP Ücretsiz mi?
Hayır, Ahrefs MCP’nin kendisi açık kaynak kodlu ve ücretsizdir ancak çalışması için Ahrefs API Key gerektirir. Ahrefs API erişimi ise yalnızca ücretli planlara sahip olan kullanıcılar tarafından alınabilir. Dolayısıyla MCP’yi kullanmak istiyorsanız aktif bir Ahrefs API üyeliğinizin bulunması gerekir.
Ancak alternatif olarak GitHub’da MCP’yi taklit eden açık kaynaklı SEO MCP (örn. cnych/seo-mcp) gibi projeler de vardır. Bunlar doğrudan Ahrefs’e bağlanmasa da bazı veri kaynaklarını simüle edebilir. Ücretsiz deneme amaçlı bu tip çözümler değerlendirilebilir.
Claude veya ChatGPT ile Nasıl Bağlanılır?
Claude Desktop gibi uygulamalar, MCP destekli sistemlerle entegre çalışabilir. Yapmanız gereken tek şey bir JSON dosyasına MCP sunucunuzun URL’ini eklemektir. Claude → Settings → Models kısmından MCP bağlantısı yapılabilir.
ChatGPT tarafında ise doğrudan MCP bağlama desteği şimdilik yoktur. Ancak OpenAI Function Calling veya Custom GPT ile API’leri bağlayarak benzer bir yapı kurulabilir. Bunun için OpenAI’da functions kullanımı ve proxy servislerin yapılandırılması gerekir. Kurumsal projelerde tercih edilen bir yaklaşımdır.
Ahrefs MCP ile Ne Kadar Veri Çekebilirim?
Bu, sahip olduğunuz Ahrefs API planına bağlıdır. Ahrefs’in “Standard” planı ayda 500.000 satır veriye izin verirken, “Advanced” veya “Enterprise” planlarda bu sınır milyonlarla ifade edilir. MCP, bu limiti doğrudan tükettiği için, çok sık sorgu yapan projelerde dikkatli olunmalı ve quota kontrolü yapılmalıdır.
Ahrefs panelinden API kullanımınız düzenli olarak takip edilebilir. Ayrıca bazı özel MCP projelerinde sorgu önbelleğe alınarak quota kullanımı azaltılabilir. Bu da büyük projeler için daha verimli kullanım sağlar.
