你将得到什么

• 一张可抄的多客户端连接对照表（Claude / ChatGPT / Cursor / Codex / Gemini CLI / Grok / OpenCode）
• 一次带 max_credits 的实查（SERP 或 AEO），能对照响应里的 credits
• 对 Pro 起步价、top-up、缓存折扣的工作记忆
• 明确「数据进对话 → 由你审阅草稿」的协作方式（Manifold 不代发）

课前准备

1. 第 1 课已连通至少一个客户端，或本课任选一种客户端从零连接。
2. 准备一个你有权分析的域名，或使用公开示例域名（下文用 example.com 作占位；请换成 YOUR_SITE）。
3. 余额：免费 250 credits 足够多次轻量调用；大 crawl 前务必 dry_run + max_credits。

一、多客户端：同一 URL，不同入口

所有客户端共用：

https://mcp.manifoldmcp.com/mcp

按官方 setup.md 表格操作（抄命令时保留原样）：

对照结果：

• 任一客户端显示 Manifold 已连接 / 已授权
• 在该客户端里能触发 tools/list 或让代理「列出 Manifold 工具」
• 同一账户的 credits 在 App 中统一计量（官方：一个 credit 余额，不按座位收费）

Cursor 最小 JSON 示意（结构因版本而异）

若你的 Cursor 使用 mcp.json 一类配置，远程 HTTP 服务器通常类似：

{
  "mcpServers": {
    "manifold": {
      "url": "https://mcp.manifoldmcp.com/mcp"
    }
  }
}

以你当前 Cursor 版本文档为准；优先用设置 UI 粘贴 URL。需要 Key 时再加 Header：

{
  "mcpServers": {
    "manifold": {
      "url": "https://mcp.manifoldmcp.com/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_MANIFOLD_API_KEY"
      }
    }
  }
}

二、实查 1：SEO — 看一个关键词的 SERP

官网用例提问示例：

Which keywords do we rank 5 to 15 for that could reach page one?

本课先做更小、更便宜的一步（定价页举例：seo_get_serp ≈ 1 credit）。

步骤

1. （推荐）先 dry_run：

请用 Manifold 的 SEO 工具，对关键词 "crm for startups" 做 SERP 查询的 dry_run，
只返回估价与将调用的工具名，不要扣费。

2. 确认估价可接受后实跑，并要求封顶：

请查询 Google 上 "crm for startups" 的前 10 条结果：标题、URL、简要说明。
调用时设置 max_credits=5。
结束后告诉我：用了哪个工具、credits_charged、Top 3 域名。

对照结果：

• 返回含若干有机结果（标题 / URL）
• 响应 meta 或代理转述中出现花费（例如接近 1 credit；缓存命中可能更低）
• 未超过 max_credits
• 若工具异步：可能先给 task_id，再 get_task（setup.md：较慢工具如此）

把结果记在笔记本里，例如：

query: crm for startups
tool: seo_get_serp   # 以实际为准
credits_charged: ?
top3: ...

三、实查 2：AEO — 看 AI 是否推荐某品牌

官网用例：

Are we recommended for "best CRM for startups"?

定价页举例：一次对 ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity 跑提示约 16 credits（工具名示意 aeo_run_ai_answers）。免费额度下大约可跑十余次量级——仍建议先 dry_run。

步骤

请用 Manifold AEO 工具，对提示词 "best CRM for startups" 做 dry_run，告诉我估价。
若估价 ≤ 20 credits，再实跑，并设 max_credits=20。
请汇总：各引擎是否提到品牌 YOUR_BRAND（请替换），引用了哪些来源页。

另：官网提到可用免费检查查看站点是否允许 AI 爬虫读取（AI readiness）；setup 建议与 seo_run_technical_crawl 组合作为「很好的第一份回答」。大 crawl 前：

对 YOUR_SITE 的 technical crawl 先 dry_run。
若估价过高，请改用更小范围的 SEO 概览工具，并说明替代工具名。

定价页举例：约 1000 页技术爬取 ≈ 30 credits。

对照结果：

• dry_run 给出明确估价
• 实跑后你能列出：引擎名 → 是否提及 → 引用 URL（允许「未提及」）
• App 中 credits 减少量与返回 meta.credits_charged 大致一致（允许缓存/舍入差异）

四、定价与花费纪律（官方规则摘要）

摘自 https://www.manifoldmcp.com/pricing （跟做时打开原文核对）：

**对照练习：**打开定价页，口头回答——「250 免费 credits 大约能跑多少次 seo_get_serp？」
官方表：250 次（按 1 credit/次计）。把答案写下来，养成「先换算再调用」的习惯。

五、把数据变成可审阅的产出（但不自动发布）

官网 FAQ：代理用 Manifold 的数据起草博文、Reddit 回复、广告文案、外联邮件；你负责审阅与粘贴发布。Manifold 本身不是排程器或自动发帖器。

练习（不调用发帖工具——因为没有）：

基于刚才 SERP/AEO 结果，起草一段 120 字以内的中文竞品观察，
列出 3 个可执行下一步。不要声称已发布到任何平台。

**对照结果：**草稿中的数字/域名能回溯到本课查询；文中无「已自动发布」类表述。

六、本课检查清单

• 至少两种客户端路径你知道怎么填同一个 MCP URL（或一种熟练 + 表中另一种能复述）
• 完成一次实扣费 SEO 或 AEO 查询，并记录 credits_charged
• 使用过 max_credits 或能说明为何本次未超标
• 能复述 Free 250 与 Pro $20/2,500 的起步数字
• 理解只读边界：数据进对话，发布由人完成

七、收尾建议

1. 收藏 https://www.manifoldmcp.com/setup.md 给「还没连上的代理」直接读。
2. 在 App 打开用量页，设心理预算（例如每天最多 50 credits）。
3. 下一站可按官网用例延伸：Reddit 求助帖、竞品 Meta 广告库、LinkedIn/X 上的「正在找替代品」线索——一律先 dry_run。

本课来源

• https://www.manifoldmcp.com/setup.md
• https://www.manifoldmcp.com/docs
• https://www.manifoldmcp.com/pricing
• https://www.manifoldmcp.com