Imagina só: pedir pra uma inteligência artificial fazer uma pesquisa de SEO completa, usando dados reais, só escrevendo em português (ou inglês) mesmo, sem precisar abrir mil planilhas. É exatamente isso que o MCP Semrush entrega. Esse servidor conecta os dados da Semrush diretamente a assistentes de IA como Claude e ChatGPT, permitindo que qualquer pessoa rode análises sérias de SEO em linguagem natural. Por trás disso está o Model Context Protocol (MCP), um padrão aberto criado pela Anthropic que dá aos modelos de IA uma forma universal de se conectar a fontes externas de dados, arquivos e ferramentas.
O problema é que, mesmo quem já ouviu falar do MCP, muitas vezes não sabe nem por onde começar a usar. Pensando nisso, reunimos 16 casos de uso do MCP Semrush com comandos prontos para copiar e colar, organizados por tipo de tarefa: estratégia de palavras-chave, inteligência competitiva, otimização de conteúdo e diagnósticos técnicos.
Como configurar o MCP Semrush
Antes de sair disparando comandos, é preciso deixar tudo configurado. São quatro passos simples:
- Confira seu plano. O acesso ao MCP vem incluso nos planos Semrush One Starter, Semrush One Pro+, SEO Classic Pro e SEO Classic Guru, cada um com 50.000 unidades de API. Já os relatórios de Tráfego & Mercado exigem uma assinatura separada da Trends API — vamos sinalizar isso quando o assunto aparecer.
- Conecte direto pelo seu assistente de IA. No Claude, vá em “Settings” e depois “Connectors”. Clique em “Add”, depois “Browse Connectors”, procure por Semrush MCP e aprove as permissões. No ChatGPT, acesse Settings, depois Apps, localize a Semrush e clique em Connect. Ambos usam OAuth, então não tem chave nenhuma pra colar.
- Use o endpoint para outros clientes. Cursor, VS Code, Gemini, Perplexity e agentes personalizados se conectam ao endereço https://mcp.semrush.com/v2/mcp usando uma chave de API no cabeçalho de autorização. A documentação para desenvolvedores traz a configuração de cada um. Para quem trabalha direto no terminal, o Claude Code com Semrush segue a mesma lógica, só que com mais automação.
- Confirme se a conexão funcionou. Pergunte algo simples, tipo “Qual é o Semrush Rank do meu domínio na base dos EUA?”. Se vier um número, está tudo certo. Se der erro, basta pedir pra própria IA te ajudar a resolver.
Cada comando listado abaixo faz parte da biblioteca de prompts do MCP Semrush, onde cada caso de uso é, na verdade, uma sequência de três ou quatro comandos encadeados. Aqui destacamos o primeiro prompt de cada fluxo — o que puxa os dados brutos — e linkamos o fluxo completo para quem quiser rodar as etapas seguintes. Para usar, basta colar o texto, trocar seu domínio, país e palavras-chave nos campos entre {colchetes}, rodar e, principalmente, ler o resultado com atenção antes de tomar qualquer decisão.
Demanda de busca e estratégia de palavras-chave
Esses comandos ajudam a enxergar onde realmente está a demanda do seu nicho, quais palavras-chave os concorrentes dominam e você não, e quais lacunas merecem atenção primeiro.
Identifique mudanças na demanda de busca
Esse prompt mapeia os maiores clusters de palavras-chave do seu nicho por volume de busca combinado, antes de o fluxo completo adicionar camadas de tendências em alta, em queda e oportunidades de SERP. Vale usar quando você está planejando o trimestre e precisa saber onde a demanda está concentrada antes de decidir o que produzir.
Usando dados de palavras-chave da Semrush para {país}: Identifique os 8 principais clusters de palavras-chave para “{nicho}” pelo volume de busca mensal combinado. Retorne UMA tabela com as colunas: cluster_name, combined_monthly_volume, example_keywords (até 5). Limite: exatamente 8 clusters.
O retorno é uma tabela com oito clusters ordenados por volume combinado. Depois disso, é só rodar os próximos prompts do fluxo para ver quais clusters estão crescendo.
Transforme lacunas de palavras-chave em um roteiro de ação
O comando a seguir encontra palavras-chave que os concorrentes rankeiam e você não, além daquelas em que você aparece, mas muito atrás. O fluxo completo depois agrupa tudo e planeja páginas específicas. É ideal para quando você sabe que o tráfego está indo para os concorrentes, mas não sabe por qual porta exatamente.
Se {competitor-domains} forem fornecidos, use-os diretamente (até 5). Caso contrário, primeiro encontre os principais concorrentes orgânicos de {your-domain.com} (limite de 5); exclua domínios com Competitor Relevance = 0,00 e tráfego orgânico acima de 10 milhões (como YouTube, Reddit, Wikipédia). Use dados da Semrush para {país} para comparar {your-domain.com} com seus principais concorrentes orgânicos. Encontre e priorize dois tipos de oportunidade: palavras-chave ausentes (concorrentes rankeiam, mas {your-domain.com} não) e palavras-chave compartilhadas fracas (ambos rankeiam, mas {your-domain.com} fica muito abaixo do concorrente mais forte). Priorize oportunidades fáceis, que pareçam viáveis por meio de conteúdo ou melhorias on-page. Retorne UMA tabela (até 50 linhas) com as colunas: keyword, opportunity_type, monthly_volume, intent, top_competitor_domain, competitor_rank, your_rank, rank_gap, recommended_action, rationale.
O resultado é uma tabela de até 50 linhas separando as lacunas em “ausentes” e “compartilhadas fracas”, com uma ação recomendada para cada uma. As próximas etapas do fluxo agrupam essa lista por temas.
Priorize as lacunas por demanda e intenção de busca
Esse prompt estima a mistura de intenção de busca dentro de cada cluster de lacunas, ajudando a organizar as prioridades pelo valor real para o negócio, e não apenas pelo volume bruto. O fluxo completo segue até checagens de dificuldade competitiva e termina em um plano de seis semanas. É um bom próximo passo depois que já existe uma lista de lacunas pronta.
Usando dados de palavras-chave da Semrush para {país}: para os 8 clusters de lacunas, estime a distribuição de intenção. Se já existirem clusters de lacunas nesta conversa, use-os. Caso contrário, identifique primeiro as lacunas de palavras-chave de {your-domain.com} em relação a até 5 domínios concorrentes, depois agrupe-as em exatamente 8 temas. Retorne UMA tabela com as colunas: cluster_name, informational_share_pct (estimado), commercial_share_pct (estimado), transactional_share_pct (estimado), top_intent_keywords (até 5). Limite: 8 linhas.
O resultado é uma tabela de oito linhas com os percentuais estimados de intenção por cluster. Vale conferir manualmente um ou dois resultados de busca antes de confiar cegamente no roteiro, já que esses números são estimativas geradas pelo modelo.
Inteligência competitiva com o MCP Semrush
Esses comandos ajudam a identificar quem realmente disputa espaço com você nos resultados de busca, como o tráfego se divide entre os concorrentes, quem está crescendo e como acompanhar tudo isso sem viver grudado em dashboards.
Identifique seus verdadeiros concorrentes de busca
O comando abaixo classifica os domínios que compartilham suas palavras-chave pelo índice de Competitor Relevance da Semrush, em vez de depender de achismo sobre quem são seus concorrentes. O fluxo completo, na sequência, mapeia sobreposições e vitórias em recursos de SERP.
Usando dados da Semrush para {país}: identifique os 10 principais concorrentes orgânicos de {your-domain.com}, excluindo domínios genéricos de altíssimo tráfego (Competitor Relevance = 0,00 ou tráfego orgânico acima de 10 milhões, como YouTube, Reddit, Wikipédia). Retorne UMA tabela com as colunas: competitor_domain, estimated_organic_traffic, ranking_keywords, keyword_overlap_with_{your-domain.com}, overlap_pct (se disponível). Limite: 10 concorrentes.
O retorno é uma tabela de 10 linhas com tráfego, número de palavras-chave e sobreposição por domínio. É a partir desses nomes que os próximos quatro prompts do fluxo trabalham.
Priorize forças, fraquezas e pontos de ataque
Esse prompt encontra os clusters em que você já é forte e os concorrentes são fracos — ou seja, o que precisa ser defendido antes de sair caçando novas oportunidades. O fluxo completo termina com um mapa claro de “defender versus atacar”.
Em resumo, quem adota o MCP Semrush ganha uma forma mais ágil e conversacional de tomar decisões de SEO, trocando planilhas intermináveis por comandos diretos dentro do próprio assistente de IA. O segredo está em usar os prompts como ponto de partida, sempre revisando os dados antes de transformá-los em ação — afinal, por mais inteligente que seja a IA, quem decide a estratégia final continua sendo você.
Com informações de semrush.com.
