An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Keyword Proximity CheckerをAIに接続

一度設定すれば、ChatGPT、Claude、Cursorなど、お気に入りのクライアントでどれでも動きます。すべては裏側で安全に動くので、あなたは安心して本当に大切なことに集中できます。テキスト内の単語の近接性を分析し、SEOの関連性を可視化します

このConnectorについてAIに質問

Vinkiusが開発・運用・ホスティング。

MCP認証済み · 本番環境対応 · Vinkius保証

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Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.

ChatGPTClaudeCursorPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AI

AIが仕事をこなします。私たちが安全に守ります。

他のAIツールではこれは手に入りません。ワークフローはお気に入りのクライアントで動き、アカウントは守られ、エージェントに何を許すかはあなたが決めます。これこそ乗り換えるべき理由です。

すべてのConnectorは当社のインフラストラクチャの中、あなたのワークフローが動くのと同じ場所にあります。下の3つはすでにその一部で、背景で静かに働き、あなたが意識する必要がないようにしてくれます。追加するものも、設定するものも、心配することもありません。

A futuristic MCP client docking bay
V8 Isolate01

各Connectorは独自の密閉された環境内で実行されます。

各Connectorは独自の封印されたV8ランタイムで実行され、ファイル、システム、他のサーバーへのアクセスはありません。Connectorが自身のリクエストを超えて中身を見ることはありません。

Kill Switch02

1つのスイッチで全エージェントを停止。即座に。

1つのアクションで全Connectorを無効化し、全トークンを失効させ、全セッションを終了します。AI Governanceが記録を保持します。

ユーザーごとのFinOps03

驚きではなく、一時停止する支出制限。

各ユーザーは自身の接続と認証情報を持ち、他から隔離されています。支出制限を超える操作は課金されず、あなたの承認を待ちます。

3つのコントロールが、AIが接続するレイヤーに 組み込まれています。

厳選セット · 3機能

届けるのは、本当に必要な動作だけです。

機能セット01 / 01

01-03

このセットには3機能あります。

Keyword Proximity Checkerで使える3機能の一部です。

  1. 01

    単語間の距離を計算

    指定したテキスト内で、特定の2つのキーワードがどれだけ離れているかを正確な単語数で算出します。

  2. 02

    キーワードクラスターの検出

    複数のキーワードが互いに近い位置に出現しているグループ（クラスター）を特定します。

  3. 03

    近接ステータスの判定

    特定のキーワードのペアが、あらかじめ設定した近接度の閾値を満たしているかどうかを判定します。

実際の業務

チームが実際に回している作業

01

SEO Content Auditing

Check if existing articles meet the keyword distance requirements needed for ranking.

02

Semantic Optimization

Adjust keyword placement to create tighter clusters for better topical relevance.

03

Competitor Analysis

Analyze how competitors group their keywords to inform your own content structure.

04

Draft Validation

Verify that new drafts hit specific proximity targets before they are published.

1つのConnector、すべてのAI

Keyword Proximity Checkerは、最も人気のあるAIクライアントで動きます。

これは最も人気のあるクライアントで、それぞれにステップバイステップのガイドがあります。リンクは1つ、設定は一度、ガバナンスと可視性は最初から組み込み。しかもすべてMCP標準で動くため、同じ接続は他の対応クライアントでもそのまま使えます。作り直す必要はありません。

ClaudeClaudeChatGPTChatGPTGeminiGeminiPerplexityPerplexityGrokGrokMicrosoft CopilotMicrosoft CopilotCursorCursorVS CodeVS CodeWindsurfWindsurfJetBrainsJetBrainsClineClineLangChainLangChainVercel AI SDKVercel AI SDKLovableLovableZ.aiZ.aiRaycastRaycastQwen CodeQwen CodeKimi CodeKimi CodeLe ChatLe Chat

自社アプリを作っていますか？Connectorはあなたのもの。

Keyword Proximity Checkerを働かせるのにクライアントは不要です。同じホストされた接続が、あなたのアプリやエージェントのコードにそのまま組み込め、すべてのリクエストに同じガバナンスが適用されます。作るのも、会話するのも、1つの接続で両方。

実測値、推定値ではない

平均720ms。本番環境で高速。

Keyword Proximity Checkerは本番サービスに対して毎日チェックされています。

日次平均最大916ms
10月3日今日
最速日
566ms
最遅日
916ms
14日間の傾向
遅延傾向+41%

クライアントを接続

1つのURL。すべてのクライアント。

Connectorを有効化し、リンクをコピーして、いつも使うクライアントに貼り付けるだけ。3個の機能がすぐに使えます。

プレビューアクセス · プロバイダー認証ではありません

vk_preview_* トークンは Vinkius のプレビューインフラに属します。Claude が Keyword Proximity Checker のケイパビリティを検出して表示できるようにし、AI の中でその体験を確認できます。

このトークンは Keyword Proximity Checker のアカウントを認証するものではありません。認証情報や実際のアカウントデータが必要なアクションは、Connector を有効化してサービスを承認するまで実行されない場合があります。

Keyword Proximity Checker Connector

準備完了です。MCPクライアントを選択し、セットアップ手順に従ってください。

コネクタリンクhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_Yem3wGKJqrGOkrO4CNmGji2IGhxXgS91bKm1h0ln/mcp

Claude Desktop

以下の手順で数秒で接続できます。

  1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
  2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
  3. 3Click Add and start a new chat — Keyword Proximity Checker capabilities are ready to use.
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "keyword-proximity-checker-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_Yem3wGKJqrGOkrO4CNmGji2IGhxXgS91bKm1h0ln/mcp"
    }
  }
}
  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

各クライアントの手順ガイドはこちらです。 接続方法

Claude向けのガイド付きセットアップ？ Keyword Proximity CheckerをClaudeや他のAIに設定する

このConnectorが対応するすべてのAIクライアントを見る ↑

対象ユーザー

Keyword Proximity Checkerユーザーが任せたい仕事のために。

コンテンツの文脈的な関連性を数値化したいSEO専門家やコンテンツライターに最適です。テキスト内のキーワード配置を分析し、検索エンジンへの最適化を支援します。

  • 01

    SEOスペシャリスト

    キーワードの密度や配置を分析し、検索順位向上のための戦略を立てるプロフェッショナル。

  • 02

    コンテンツライター

    執筆した記事がターゲットとするキーワードの文脈に沿っているかを確認するライター。

  • 03

    データアナリスト

    テキストマイニングを通じて、文書内のトピック構造を定量的に把握するアナリスト。

FAQ

Keyword Proximity Checkerユーザーからのよくある質問。

  • 01

    What does this MCP actually do?

    It measures the exact number of words between specific keywords in a text to help with SEO analysis.

  • 02

    Which AI clients can I use with this?

    You can use this MCP with any compatible client like Claude, Cursor, or Windsurf.

  • 03

    How do I find keyword clusters?

    You can use the detect_keyword_clusters capability to find where multiple keywords appear near each other.

  • 04

    Can I set a maximum distance for keywords?

    Yes, the evaluate_proximity_status capability allows you to check if pairs meet a predefined threshold.

  • 05

    Do I need to host this myself?

    No, Vinkius hosts and manages the MCP so it is ready to use as soon as you connect.

  • 06

    How is the word distance calculated?

    The capability calculates the difference between the positions of the keywords and subtracts one. It always finds the shortest possible distance if a keyword appears multiple times.

  • 07

    What is a keyword cluster?

    A cluster is identified when multiple keywords from your list all appear within a specified windowSize range of tokens.

  • 08

    Can I check multiple keyword pairs at once?

    Yes, using the evaluate_proximity_status capability, you can provide a list of keywords and a maximum distance to see which pairs are 'Near' or 'Far'.

さがす

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