Marie Haynes 详解如何为 Google 算法更新清单搭建 MCP 服务器

二十年来，网站的价值全在网页承载的信息上。但我们正在步入一个同质化内容不再为王的时代。如今真正的价值在于专有数据与独到洞察、交互式工具，以及让知识既能为人所用，也能被 AI 智能体直接调用。

基于这个想法，我开始琢磨怎么把我整理的Google 算法与 AI 相关变动清单改造成一个能配合 AI 智能体使用的工具。目前来看，最好的办法就是使用 MCP（模型上下文协议，Model Context Protocol）。它的实际效果让我非常惊喜！

Claude using the MHC MCP

MCP 能让 AI 智能体调用你提供的工具。你只需运行一个 MCP 服务器，告诉 AI 智能体有哪些可用工具以及如何调用即可。

在搭建过程中，我发现目前的流程还比较繁琐。终端用户必须在各自的大模型工具（Claude、ChatGPT、Cursor 等）中手动配置该 MCP，门槛相对偏高。后续我打算让这个页面支持 WebMCP，应该能把操作简化不少。

我并不是专业的开发者。但这也正是这件事令人兴奋的地方：既然我能在 AI 的辅助下搭起一个 MCP 服务器，你也一样可以！

获取我的 MCP 服务器

你可以在这里找到该模型上下文协议（MCP）服务器及使用说明：algo.mariehaynes.com。

算法更新页面在此：Marie 的 Google 算法更新与 AI 变动清单

匿名使用统计见此：https://algo.mariehaynes.com/stats

该系统利用 OKF（开放知识格式，Open Knowledge Format）大幅提升了智能体检索的准确度。不过需要说明的是，虽然系统采用了 OKF，但目前还算不上真正意义上的 OKF 工具，因为并未将整个 OKF 数据包全盘交给智能体。在首个版本中，我们只是把 OKF 中的相关知识提炼成了针对性的工具调用。未来我打算进一步探索如何将其做成真正的 OKF 工具，让智能体能够遍历每一个数据点，但目前暂时还做不到这一点。

你能用它做些什么

你再也不用把成百上千个更新日期复制粘贴到提示词里，MCP 服务器直接为你的 AI 智能体提供了按需调用的“工具”。当你向大语言模型提问：

“为什么我的自然搜索流量在 2026 年 8 月 15 日到 9 月 2 日期间出现了下滑？”

你的 AI 智能体就会在后台自动查询 MCP 服务器，从我的归档数据中拉取经过核实的日期与观察记录，并以这些真实数据为基准来分析你的网站。

在这个过程中，我这边完全不会产生任何大模型 token 费用。服务器仅提供结构化数据，真正的思考推理全由你的客户端智能体完成。消耗的 token 均计入你自己的大模型套餐——比如你订阅的 Claude、ChatGPT 或 Antigravity。

此外，这种方式也比直接把整个算法更新清单一股脑塞进大模型的上下文窗口准确得多，因为我定义的工具能让大模型更轻松地检索到所需数据。

连上 MCP 后，你在 Claude 中就能直接调用我整理的全部算法更新信息：

如果你使用的大模型擅长图像分析，还可以直接上传 GSC 点击量截图。ChatGPT 最新的 GPT-6 Astra 在这方面的表现相当惊艳：

Astra using Marie Haynes' MCP

接下来聊聊硬核的技术细节——在 Google Antigravity 的深度协助下，我是如何把这个工具做出来的。

首先，我们优化了算法更新页面的设计，并将其改造成了基于 OKF 的系统

点击这里可以查看该页面的旧版本。经历了多年的持续更新（始于 2011 年！），内容早就乱成了一团，而且界面也显得有些呆板。

我打开 Antigravity，点下麦克风图标，开始漫无边际地讲自己的构想。用 Antigravity 做开发，基本上就像平时跟真人聊天一样。

当时大概是这么说的：

“嗨 Gemini。这是我整理算法更新的页面，我想给它加几个功能。首先，当我在自己的新闻 OKF 系统里添加相关资讯时，希望这篇文章能自动同步更新。看一下我们那个叫 OKF-News-System 的项目，我想加个功能，只要点一下按钮或者勾选一个框，就能把某条内容加入到算法更新列表里……”

我就这样絮絮叨叨讲了好几分钟，详细描述了所有需求。

最后，我们在新闻 OKF 系统里加上了“添加到算法更新列表”的按钮。这套系统会抓取我社区内SEO 与 AI 新闻源的文章，并汇总到一个控制面板中，方便我筛选哪些内容推送给客户，哪些放进我的新闻通讯。

这套系统简直太好用了。

Marie's OKF News Dashboard

每次准备同步时，我只要点一下按钮，系统就会自动调用 WordPress API 发布到我的网站上。

是不是很棒？以前那种单调的设计不见了，换成了漂亮的卡片、标签和搜索功能，体验大幅提升！

Marie Haynes' Algo Update new design

整个过程中最惊艳的一步，是 Antigravity 梳理了过去 15 年的所有更新记录，并全部转换成了 OKF 格式。我还让 Antigravity 帮我做了一个控制面板，方便查看每一条记录并提出修改意见。现在，我的每一条内容都成了一个带有 YAML frontmatter 的 Markdown 文件。（如果觉得有些难懂，可以参考这两篇介绍：OKF 详解和我是如何搭建 OKF 大脑的。）

algo update okf md file

当然，这个过程并非一帆风顺，因为一些早期的记录格式并不规范。我不得不把每条内容都人工看一遍，并对其中相当一部分提出了修改建议。

至此，我们已经做好准备，可以将这些数据开放给智能体使用了。

关键技术决策与架构设计

在设计这套架构时，我希望它能兼顾快速、稳定、注重隐私保护以及广泛的兼容性。实话实说：这里涉及的代码我一行都不会写，全靠 Antigravity 一步一步带我做出来的。

其实，这篇文章的技术细节部分，也是我特意让 Antigravity 写给那些想深入了解技术原理的读者的。

以下是本次搭建的核心技术决策：

广泛的兼容性（同时支持本地与云端传输）
MCP 规范正在快速迭代。我们将服务器配置为同时支持现代流式 HTTP 与服务端推送事件（SSE），因此无论用户是通过桌面客户端（如借助网关的 Claude Desktop）还是各类云端工具，都能实现无缝连接。
安全防线：严格区分已验证的事实与 AI 建议
我最担心的就是模型胡说八道。可不能让大语言模型自己编造糟糕的建议，还硬说是我给的！因此，每条工具指令都强制要求 AI 分两块独立输出内容：
- 📊 已验证的更新情报： 已确认的更新日期、官方发布动态，以及经过我核实的技术分析。
- 💡 AI 战略建议： 由大语言模型自行生成的建议，并明确标注为 AI 建议。
面向 AI 智能体的四大核心工具
该服务器为 AI 提供了四项直接查询数据库的简明功能：
- get_latest_updates：获取近期重大的算法及 AI 搜索调整。
- get_updates_by_date_range：专门用于排查流量下滑的主力工具，能找出特定时间段内上线的所有变动。
- search_updates：全文检索 2012 年以来的 590 多次算法更新。
- get_all_categories：允许 AI 按分类或平台浏览更新。
默认严格保护隐私
很多 SEO 从业者分析的都是客户的保密数据。该服务器绝不记录用户提问、搜索词、网址或客户标识。它只统计工具调用的累计次数，方便我监控服务器运行状态（你可以在公开仪表盘 algo.mariehaynes.com/stats 查看实时数据）。
无服务器架构，轻量低耗
托管在 Google Cloud Run 上，空闲时会自动缩容至零实例（成本几乎为零），AI 客户端一旦请求数据又能瞬时启动。

我让 Antigravity 把所有代码都发到了一个 GitHub 代码仓库。我并不是专业开发者，但如果你好奇代码是怎么写的，或者想为自己的 MCP 服务器找点灵感，随时欢迎去翻翻看！

两分钟快速接入指南

你现在就可以直接把它接入 Claude Desktop：

打开 Claude Desktop → Settings（Mac 上按 Cmd + ,，Windows 上按 Ctrl + ,）→ Developer 标签页 → 点击 Edit Config。
把 marie-haynes-algo 服务器添加到你的 claude_desktop_config.json 文件中：

{
  "mcpServers": {
    "marie-haynes-algo": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "supergateway",
        "--sse",
        "https://algo.mariehaynes.com/sse",
        "--logLevel",
        "none"
      ]
    }
  }
}

重启 Claude Desktop。

如果觉得操作起来有点摸不着头脑，这里有更详细的步骤说明，甚至还附带一段提示词，能让大语言模型一步步指导你完成配置，其他系统的配置指南请见这里。

连接成功后，不妨试着这样问它：

“[起始日期] 到 [结束日期] 之间有没有上线过 Google 算法更新？请查一下 Marie Haynes 的更新档案。”

MCP 页面上还有更多查询示例可供参考。

来看看 Antigravity 使用这个工具的表现有多出色

未来的规划

多年来我一直在尝试打造一款自动化流量下滑评估工具——甚至早在这波 AI 浪潮之前就开始了。直到这次，效果才真正让我满意。

接下来，我打算把这个工具接入我的“OKF 大脑”，让它不仅掌握搜索变化的日期和快速简评，还能沉淀我多年来写在咨询报告里的海量专业知识。我相信，它在初步评估网站是否受到 Google 更新或其他搜索变化影响方面，表现完全可以媲美人工。

接下来我还会加入 WebMCP 支持，这样你的智能体直接在我的网站上就能调用这些信息，无需你自己再安装 MCP 服务器。

最近听到的一句话让我深受触动：

“我不想用你的智能体，我想用我自己的智能体来调用你的工具。”

未来，我们越来越倾向于用自己的 AI 系统来完成各项任务。真正的核心价值在于经过精心梳理的知识与数据。决定网站价值的已不再是信息本身，而是它能否切实帮助用户解决问题、达成目标。

希望这款工具能对你有所帮助！

➡MCP 使用说明

如果你觉得本篇内容有收获，也一定会喜欢我的新闻通讯：

或者，加入我们的 Search Bar 社群，获取关于搜索与 AI 的最新一手资讯。

💬 反馈、Bug 提交与功能建议

非常欢迎大家帮忙测试！如果遇到连接问题、发现遗漏了哪次更新想补上，或者对新工具和提示词模板有什么好点子：

👉 请在这篇帖子下方留言提问或提交 Bug

Marie Haynes

Marie Haynes 博士

Marie Haynes 博士自 2008 年起便深耕 SEO 领域，此前曾是一名兽医。她潜心研究 Google 算法，对搜索背后的 AI 系统尤为关注，同时也是 Gemini、ChatGPT 等大语言模型的重度用户。她的公司曾在 2019 年赢得 Wix SEO 大赛。最近，她出版了新书《Gemini 时代的 SEO：AI 如何重塑 Google 搜索》——该书也可在 Amazon 购买。