Vos données GEO dans ChatGPT, Claude et Cursor
Citeme expose un serveur MCP distant : neuf outils qui amènent vos audits GEO, citations, prompts et visites IA dans ChatGPT, Claude, Cursor et n8n.
- Résiliable en un clic
- Résultats en quelques minutes
- 10 moteurs d’IA couverts
Endpoint MCP distant
lecture seule
- get_latest_auditGEO Score 68
- visibility_by_model10 moteurs
- list_citations34 citations
- compare_visibility3 concurrents
Ce qu’est un serveur MCP
MCP, pour Model Context Protocol, est la norme par laquelle un client IA appelle un outil extérieur. Un serveur MCP distant, c’est cet outil exposé sur le réseau plutôt qu’installé sur votre machine : vous branchez un endpoint dans ChatGPT, Claude, Cursor ou n8n, et l’assistant lit des données réelles au lieu de deviner à partir de son entraînement. Citeme expose ainsi sa mesure GEO, et la question se pose alors directement dans la conversation : demandez quels moteurs vous citent cette semaine, la réponse vient de vos propres audits.
Ce que mesure la plateforme, appelable depuis un chat
Le serveur expose neuf outils, ni plus ni moins. Chacun correspond à des données que Citeme collecte déjà : un assistant lit vos projets, vos audits, vos citations, vos prompts, vos visites IA et vos recommandations sans que vous exportiez le moindre fichier.
Projets et audits
list_projects renvoie les projets de votre compte, et un projet est l’unité d’organisation de la plateforme : un domaine, les prompts suivis dessus et l’historique de son GEO Score. Interrogez-en un en particulier et vous obtenez aussi son état technique, la date de la dernière vérification automatisée, le nombre de pages analysées, un score de données structurées et un score de qualité des métadonnées, ce qui suffit souvent à trancher si un problème est éditorial ou technique sans rien ouvrir d’autre. get_latest_audit renvoie le dernier run plutôt qu’une moyenne : son score, son statut, sa durée en millisecondes, sa date de création et les détails techniques du run, dont la région simulée. Ce dernier champ compte plus qu’il n’y paraît, parce que les moteurs répondent différemment d’un marché à l’autre et qu’un score ne dit pas grand-chose avant qu’on sache quel marché l’a produit. À deux, ces outils font qu’une conversation part de votre état actuel, pas d’une capture d’écran prise il y a trois semaines, et que l’assistant peut nommer l’audit dont il parle.
Citations
list_citations renvoie les citations relevées par Citeme : les réponses où vos pages ont été reprises, sur les dix moteurs que la plateforme interroge.
Visites IA
list_ai_visits renvoie les visites venues d’une IA. C’est la moitié trafic de l’histoire : une question sur l’impact n’a plus à s’arrêter à un comptage de citations.
Prompts et recommandations
list_prompts renvoie les prompts suivis, avec ce que la plateforme stocke de chacun : le texte de la requête, la famille à laquelle elle appartient et son poids. Les familles sont celles que produit la génération de prompts, requêtes de marque, requêtes comparatives et requêtes problème ou solution, et le poids est ce qui permet aux volumes de recherche de faire remonter les requêtes qui méritent qu’on s’y batte. Les lire dans un chat, c’est la façon de remarquer que votre jeu suivi penche vers les requêtes de marque quand votre marché pose des comparatives. list_suggestions renvoie les recommandations rattachées au projet. Chacune porte un type, correctifs techniques comme le schema et les métadonnées, articles de blog, ou posts sociaux, un titre, le contenu généré complet, un statut qui passe de en attente à approuvée puis appliquée, et le raisonnement qui la motive, c’est-à-dire l’explication par la plateforme de l’effet attendu sur votre probabilité de citation et votre score. Un assistant peut donc lire la file, la trier, discuter des priorités avec vous et citer ce raisonnement au lieu d’en inventer un.
Visibilité par moteur, et dans le temps
visibility_by_model ventile votre visibilité moteur par moteur, et c’est cette ventilation qui décide de la suite. Le score derrière repose sur une formule explicite, la visibilité multipliée par 0,4 plus l’autorité multipliée par 0,3 plus le sentiment multiplié par 0,3, si bien qu’un moteur faible se ramène toujours à l’une de trois causes : vous n’êtes pas mentionné assez souvent, vous l’êtes à la mauvaise place, ou on parle mal de vous. L’autorité, en particulier, est notée par position : une recommandation principale compte 100 pour cent, une place dans le top trois 75, une mention contextuelle parmi d’autres options 40, une mention incidente 15. visibility_trend renvoie le mouvement dans le temps, et la plateforme publie des seuils pour le lire : environ cinq points relèvent de la fluctuation normale des modèles et n’appellent rien, dix points sont une variation à rapprocher de ce que vous avez livré, vingt points ou plus sont un vrai changement, en général un concurrent qui a gagné ou perdu un avantage sémantique sérieux.
Comparaisons
compare_visibility met deux choses côte à côte, concurrents ou périodes. Il répond à la seule question qui compte : avez-vous gagné du terrain, ou seulement changé la date du graphique.
Un endpoint, tous les clients MCP
La plupart des serveurs MCP sont livrés comme quelque chose que vous installez et maintenez en marche. Citeme est un serveur MCP distant : l’endpoint est hébergé sur https://mcp.citeme.io/, vous y branchez un client, et rien ne tourne de votre côté. ChatGPT, Claude, Cursor et n8n parlent le même protocole, donc les mêmes neuf outils apparaissent dans celui où vous travaillez déjà.
Ce qui change en pratique, c’est l’endroit où se fait l’analyse. Au lieu d’ouvrir le dashboard, d’exporter un tableau et de le coller dans un chat, vous posez la question et l’assistant appelle l’outil lui-même. Les données restent celles de la plateforme, mesurées sur les dix moteurs que Citeme interroge, et le raisonnement se fait là où vous écrivez déjà.
- list_projects, les projets de votre compte
- get_latest_audit, le dernier audit GEO
- list_citations, les citations relevées
- list_ai_visits, les visites venues d’une IA
- list_prompts, les prompts suivis
- list_suggestions, les recommandations
- visibility_by_model, la visibilité moteur par moteur
- visibility_trend, la tendance dans le temps
- compare_visibility, concurrents ou périodes
Endpoint MCP distant
lecture seule- get_latest_auditGEO Score 68
- visibility_by_model10 moteurs
- list_citations34 citations
- compare_visibility3 concurrents
9
outils exposés
10
moteurs IA derrière
distant
rien à installer
1
endpoint à brancher
Comment ça marche
- 1
Branchez l’endpoint
Ajoutez https://mcp.citeme.io/ comme serveur MCP distant dans ChatGPT, Claude, Cursor, n8n ou tout client MCP. L’endpoint est authentifié : vous le branchez avec votre compte Citeme.
- 2
Laissez le client lister les outils
Les neuf outils apparaissent seuls. Il n’y a rien à déclarer outil par outil.
- 3
Demandez en langage normal
Quels moteurs nous citent, qu’est-ce qui a bougé ce mois-ci, comment on se compare. Le client choisit le bon outil.
Bon à savoir
MCP signifie Model Context Protocol. C’est la façon normalisée dont un client IA demande des données ou une action à un système extérieur, au lieu de s’appuyer sur ce dont le modèle se souvient. Un client compatible découvre les outils qu’un serveur propose et les appelle en cours de conversation. Un outil SEO ou GEO en a besoin pour une raison simple : le travail utile se fait déjà dans un assistant. On y rédige des pages, on y planifie du contenu, on y débat des priorités. Sans MCP, la mesure reste dans un dashboard et doit être recopiée à la main, ce qui veut dire qu’elle ne l’est pas. Avec MCP, l’assistant lit l’audit réel avant de donner son avis.
Toutes les fonctionnalités
Voyez-le sur votre propre marché
Lancez votre premier audit GEO gratuitement : vos prompts, vos concurrents, de vraies réponses IA.