OpenSEO: la alternativa open source a Semrush y Ahrefs que se conecta a Claude Code

OpenSEO es una herramienta de SEO de código abierto que cubre lo esencial de Semrush y Ahrefs —investigación de palabras clave, seguimiento de posiciones, backlinks, auditorías y visibilidad en IA— sin suscripción: pones tu propia clave de DataForSEO y pagas por consulta. Lo que la hace distinta del resto de alternativas libres es que trae un servidor MCP, así que Claude Code o Codex pueden consultar tus datos de SEO directamente en la conversación.

Y esa es la parte que de verdad importa, más allá del ahorro.

Qué es OpenSEO y qué hace de verdad

El planteamiento del proyecto es explícito: si Semrush o Ahrefs te resultan caros o excesivos, aquí tienes algo que sí controlas. No es un clon completo —quien te diga que sustituye a Ahrefs punto por punto no lo ha usado— sino una selección de flujos de trabajo concretos, con una interfaz bastante más simple que la de una suite de las grandes.

Los datos no se los inventa: vienen de DataForSEO, un proveedor mayorista al que también recurren muchas herramientas comerciales. OpenSEO es la capa de encima: la interfaz, los flujos y, sobre todo, la conexión con agentes de IA.

Conviene entenderlo bien porque cambia la expectativa. No estás instalando una base de datos de keywords, estás instalando un panel que consulta una base de datos ajena y te la cobra al coste.

La interfaz va al grano: buscas un término, eliges país y te devuelve la lista con volumen, CPC, competencia e intención, más la tendencia de búsqueda y el análisis de la SERP al lado. Comparado con el panel de una suite grande, se echan en falta cosas, pero no tienes que aprender a usarlo.

Los seis flujos que cubre

Flujo	Para qué
Investigación de palabras clave	Volúmenes, dificultad e ideas de términos
Seguimiento de posiciones	Cómo evoluciona tu web en las SERP
Análisis de competencia	Qué keywords tienen otros y tú no
Backlinks	Enlaces entrantes y dominios de referencia
Auditoría técnica	Errores de rastreo, indexación y estructura
Visibilidad en IA	Si te citan los asistentes de IA

Ese último es el que más me interesa, y es raro verlo en una herramienta libre. Medir si ChatGPT o Perplexity te mencionan es hoy una función de pago en las suites grandes, y el mercado va justo hacia ahí.

Lo que cuesta de verdad

Aquí es donde hay que leer la letra pequeña, porque "open source" no significa gratis:

• Versión alojada: 10 $ al mes, más lo que consumas. El proyecto reconoce abiertamente que se financia cobrando un 28 % extra sobre cada petición que hace a DataForSEO en tu nombre.
• Autoalojada: sin cuota. Pagas directamente a DataForSEO, así que te sale algo más barato que la versión alojada. Dos caminos: Docker para tu propia máquina, o Cloudflare si quieres acceder desde varios sitios o con tu equipo (funciona en su plan gratuito).
• En los dos casos necesitas una clave de API de DataForSEO. Sin ella, la herramienta no tiene datos que enseñarte.

La comparación honesta: si haces SEO a tiempo completo para muchos clientes, una suite de pago te seguirá saliendo a cuenta por volumen. Si eres una empresa que mira sus propias palabras clave una vez al mes, pagar por consulta puede costarte una fracción de lo que pagas hoy.

Cómo conectarlo a Claude Code

El camino corto es el servidor MCP. Con él, Claude Code deja de necesitar que tú abras un panel: consulta los datos y te los razona.

1. Ten la herramienta funcionando, alojada o en local, y tu clave de DataForSEO puesta.

2. Añade el servidor MCP. La configuración exacta está en openseo.so/docs/mcp. La forma más rápida de no equivocarte es dejar que lo haga el propio agente:

Lee https://openseo.so/docs/mcp y configúrame el servidor MCP de OpenSEO
en este proyecto. Cuando termines, haz una consulta de prueba y enséñame
el resultado en crudo para confirmar que la conexión funciona.

3. Instala las skills. El repo trae flujos ya preparados (openseo.so/docs/skills/setup) que le enseñan al agente a encadenar consultas: no es lo mismo pedir "dame keywords" que tener una skill que sabe cruzar volumen, dificultad y lo que ya posicionas.

4. Compruébalo con algo que ya sepas. Pídele las posiciones de una página cuyo rendimiento conozcas. Si los números cuadran con lo que ves en Search Console, la conexión está bien.

Cómo usarlo con Codex

Codex también habla MCP, así que el planteamiento es idéntico: mismo servidor, misma clave, y los archivos de skill en ~/.codex/skills/ en lugar de ~/.claude/skills/.

La diferencia práctica está en el uso. Codex tiende a ser más literal con las instrucciones, así que las skills del repo rinden mejor si le concretas el objetivo:

Usando OpenSEO, sácame las consultas donde estoy entre la posición 8 y la
20 con volumen mayor de 200. Ordénalas por potencial de clic y dime, para
cada una, qué le falta a mi página frente al que está primero.

Eso es exactamente el trabajo que antes eran cuarenta minutos de exportar a Excel.

Aplicaciones prácticas

Tres usos donde le veo sentido real, más allá de "ahorrar en la suscripción":

Auditorías para clientes sin quemar cuota. Si haces consultoría, cada auditoría te come créditos de tu suite. Aquí el coste es por consulta y se lo puedes repercutir al cliente de forma transparente.

Vigilar si la IA te cita. El flujo de visibilidad en IA cubre justo el hueco que está abriéndose: cada vez más búsquedas se resuelven dentro de un asistente y ahí no hay clic que medir. Si te interesa el tema, tengo una guía sobre cómo aparecer en las respuestas de la IA.

Informes que se escriben solos. Con el MCP puesto, "hazme el informe mensual de SEO del cliente X" deja de ser una plantilla que rellenas a mano.

Y un aviso desde la experiencia propia: no des por buena la cobertura de ninguna herramienta sin contrastarla con Search Console. En mi propio dominio, una suite de pago de las grandes me asigna 3 palabras clave orgánicas cuando Search Console registra más de 750 consultas con impresiones en el mismo periodo. Su rastreador simplemente no ha pasado por mis artículos. Con OpenSEO pasa lo mismo que con cualquier otra: los volúmenes de búsqueda son fiables porque vienen del proveedor de datos; la foto de tu dominio, contrástala siempre.

Cuándo no te compensa

Sé honesto contigo antes de instalar nada:

• Si no quieres tocar una clave de API ni un contenedor, la versión alojada te lo resuelve, pero entonces ya estás pagando una suscripción, que era justo lo que querías evitar.
• Si dependes de funciones muy concretas de Semrush o Ahrefs (informes de marca, análisis de contenido, integraciones), no están.
• Si tu problema no es medir sino publicar, esto no te va a mover la aguja. Una herramienta mejor no arregla un sitio que Google no rastrea.
• El proyecto es joven: nació en febrero de 2026 y tiene unas 90 issues abiertas. Se mueve rápido, pero espera aristas.

Preguntas frecuentes

¿OpenSEO es realmente gratis?

El código sí, es MIT y puedes autoalojarlo sin pagar cuota. Los datos no: necesitas una clave de DataForSEO y pagas por consulta. La versión alojada cuesta 10 $ al mes más un 28 % de recargo sobre cada petición de datos.

¿Sustituye a Ahrefs o a Semrush?

Cubre los flujos principales, no la suite entera. Para un proyecto propio o unos pocos clientes puede bastarte de sobra; para una agencia que vive de informes avanzados, se queda corto. La ventaja real frente a ellas no es el precio, es que tu agente de IA puede consultar los datos directamente.

¿Qué necesito para conectarlo a Claude Code?

La herramienta funcionando (alojada o local), tu clave de DataForSEO y el servidor MCP configurado según la documentación oficial. Después, las skills del repo para que el agente sepa encadenar consultas en vez de hacerlas sueltas.

¿Puedo usarlo sin saber programar?

La versión alojada sí: te registras y usas la interfaz. Autoalojarlo con Docker pide manejarte mínimamente con la terminal, aunque es justo el tipo de tarea que puedes delegar en Claude Code o Codex.

¿Los datos son los mismos que los de las herramientas de pago?

Vienen de DataForSEO, un proveedor mayorista que abastece a bastantes herramientas comerciales. No son idénticos a los de Ahrefs o Semrush, que tienen índices propios, pero son datos de mercado reales, no estimaciones caseras.