seo-geo-ai-roadmap
Plataforma auto-alojada que integra metodología SEO, GEO e IA con una aplicación FastAPI y scripts de validación. Incluye soporte para agentes de IA vía MCP y acceso a datos pagados (DataForSEO).
Ficha actualizada 26 sept 2026, 13:51 · upstream 26 sept 2026, 13:38 · release v6.15.1
Qué es seo-geo-ai-roadmap
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
Este repositorio constituye un Sistema Operativo (OS) para descubribilidad web, combinando capas de metodología, plataforma y servicio. La arquitectura se basa en Python con FastAPI como backend principal, utilizando PostgreSQL para persistencia de datos. El sistema está diseñado para ser desplegado por el usuario final, ofreciendo una base sólida para realizar auditorías SEO, GEO e IA sin depender de servicios SaaS gestionados por terceros.
Incluye un ecosistema de scripts y herramientas auxiliares para la generación de informes, mapeo semántico y gestión de casos de estudio. La plataforma soporta flujos de trabajo tanto para operadores humanos como para agentes de inteligencia artificial, facilitando la integración mediante protocolos MCP para acceder a datos de proveedores externos bajo control del usuario.
Es importante destacar que el sistema no reemplaza las bases técnicas del SEO clásico ni garantiza resultados automáticos sin supervisión humana. La documentación abarca desde guías de despliegue hasta playbooks de auditoría, asegurando una implementación estructurada y verificable en entornos locales o servidores propios.
- Auditoría SEO y GEO para agencias
- Implementación de flujos de trabajo para agentes de IA
- Generación de informes y validación de proyectos
- Desarrollo de servicios de descubribilidad propios
- Arquitectura auto-alojada con FastAPI y PostgreSQL
- Integración nativa con DataForSEO para métricas pagas
- Soporte explícito para agentes de IA vía MCP
- Ecosistema de scripts para generación de evidencia
- No es un servicio SaaS gestionado por terceros
- Algunas integraciones requieren credenciales externas pagas
- La automatización requiere revisión humana activa
Capturas del proyecto
Imágenes reales detectadas en la documentación del repositorio.
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Despliegue recomendado mediante docker-compose. Requiere al menos 4 núcleos CPU y 8GB de RAM para una ejecución estable. Se sugiere revisar los archivos de configuración de entorno antes del despliegue inicial.
Stack y dependencias
Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.
Puede sustituir a
Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.
Experiencia real de la comunidad
Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.
Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.