
Amazon Ads MCP Server
Amazon Ads MCP Server propojuje AI asistenty s Amazon Advertising a zajišťuje bezproblémový programatický přístup ke správě kampaní, reportingu, doporučením a e...
Propojte své AI toky s Facebook Ads pro bezproblémovou správu kampaní, reportování a automatizaci – bezpečně a efektivně s Facebook Ads MCP Server.
Facebook Ads MCP Server je server Model Context Protocol (MCP), který slouží jako rozhraní k platformě Facebook Ads a umožňuje AI asistentům a vývojovým prostředím programově přistupovat k datům z Facebook Ads a spravovat je. Připojením tohoto MCP serveru ke svému AI klientovi můžete automatizovat úkoly, jako je dotazování na výkon reklam, správa kampaní či přístup k reportům – to vše bez nutnosti manuálního ovládání rozhraní Facebook Ads. Server zjednodušuje autentizaci – buď si vyžádá váš access token, nebo jej vygeneruje prostřednictvím bezpečné infrastruktury GoMarble – a tím usnadňuje celé nastavení. Tato integrace umožňuje vývojářům efektivněji vytvářet, spravovat a analyzovat reklamní kampaně pomocí AI workflow a automatizací.
V repozitáři nebyly nalezeny žádné informace o dostupných šablonách promptů.
V repozitáři ani dokumentaci nebyly nalezeny žádné explicitní definice zdrojů.
V dokumentaci ani v popisu server.py nebyl nalezen explicitní seznam nástrojů. Sekce “Available MCP Tools” je v readme přítomna, ale bez dalších detailů.
Ujistěte se, že máte nainstalovaný Python 3.10+ a splněné závislosti v requirements.txt
.
Získejte Facebook Access Token s potřebnými oprávněními.
Najděte svůj konfigurační soubor Windsurf.
Přidejte Facebook Ads MCP Server do sekce mcpServers
:
{
"mcpServers": {
"fb-ads-mcp-server": {
"command": "python",
"args": [
"/path/to/your/fb-ads-mcp-server/server.py",
"--fb-token",
"YOUR_FACEBOOK_ACCESS_TOKEN"
]
}
}
}
Uložte konfiguraci a restartujte Windsurf. Ověřte, že se MCP server objevil v rozhraní.
Použijte proměnné prostředí k ochraně svého access tokenu:
{
"mcpServers": {
"fb-ads-mcp-server": {
"command": "python",
"args": [
"/path/to/your/fb-ads-mcp-server/server.py",
"--fb-token",
"${FACEBOOK_ACCESS_TOKEN}"
],
"env": {
"FACEBOOK_ACCESS_TOKEN": "your-token-value"
}
}
}
}
Nainstalujte Python 3.10+ a závislosti z requirements.txt
.
Získejte Facebook Access Token.
Upravte konfiguraci Claude následovně:
{
"mcpServers": {
"fb-ads-mcp-server": {
"command": "python",
"args": [
"/path/to/your/fb-ads-mcp-server/server.py",
"--fb-token",
"YOUR_FACEBOOK_ACCESS_TOKEN"
]
}
}
}
Uložte a restartujte Claude. Ověřte spojení se serverem.
Nainstalujte Python 3.10+ a závislosti.
Získejte Facebook Access Token.
Aktualizujte konfiguraci Cursor MCP:
{
"mcpServers": {
"fb-ads-mcp-server": {
"command": "python",
"args": [
"/path/to/your/fb-ads-mcp-server/server.py",
"--fb-token",
"YOUR_FACEBOOK_ACCESS_TOKEN"
]
}
}
}
Po uložení změn restartujte Cursor.
Ujistěte se, že máte nainstalovaný Python 3.10+ a závislosti.
Zabezpečte svůj Facebook Access Token.
Upravte konfigurační soubor Cline:
{
"mcpServers": {
"fb-ads-mcp-server": {
"command": "python",
"args": [
"/path/to/your/fb-ads-mcp-server/server.py",
"--fb-token",
"YOUR_FACEBOOK_ACCESS_TOKEN"
]
}
}
}
Uložte a restartujte Cline.
Pro citlivé údaje vždy používejte proměnné prostředí (viz JSON ukázky výše).
Použití MCP ve FlowHunt
Pro integraci MCP serverů do vašeho workflow ve FlowHunt začněte přidáním MCP komponenty do toku a připojte ji ke svému AI agentovi:
Klikněte na komponentu MCP pro otevření konfiguračního panelu. V sekci systémové konfigurace MCP vložte údaje o svém MCP serveru v tomto JSON formátu:
{
"facebook-ads-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Po konfiguraci je AI agent schopen tento MCP využívat jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “facebook-ads-mcp” na skutečný název vašeho MCP serveru a URL na vlastní adresu serveru MCP.
Sekce | Dostupnost | Detaily/Poznámky |
---|---|---|
Přehled | ✅ | Přehled, nastavení a informace o použití nalezeny |
Seznam promptů | ⛔ | Nejsou uvedeny žádné šablony promptů |
Seznam zdrojů | ⛔ | Nejsou explicitně popsány žádné zdroje |
Seznam nástrojů | ⛔ | Sekce „Available MCP Tools“ existuje, ale není rozvedena |
Zabezpečení API klíčů | ✅ | Instrukce k použití proměnných prostředí |
Podpora vzorkování (méně důležitá) | ⛔ | Žádné informace |
Mezi výše uvedenými sekcemi poskytuje Facebook Ads MCP Server solidní dokumentaci k nastavení, ale postrádá veřejnou dokumentaci promptů, explicitních nástrojů a zdrojů. Jeho hlavní silou je snadná integrace a jasná správa přístupových údajů. Na základě úplnosti a transparentnosti dokumentace bych tento MCP server ohodnotil na 5/10.
Má LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
Má alespoň jeden nástroj | ⛔ |
Počet Forků | 14 |
Počet Hvězdiček | 68 |
Facebook Ads MCP Server je most mezi FlowHunt (a dalšími AI agenty) a platformou Facebook Ads. Umožňuje automatizovanou správu kampaní, přístup k analytice výkonu a bezpečnou správu přístupových údajů v rámci vašich AI workflow.
Můžete automatizovat správu kampaní, získávat aktuální reporty výkonu, provádět hromadné operace s reklamami a umožnit AI asistentům analyzovat a optimalizovat vaše Facebook Ads – vše programově.
Měli byste používat proměnné prostředí v konfiguračních souborech, abyste zabránili úniku citlivých přístupových údajů. Podrobnosti najdete v ukázkových konfiguracích výše pro každého klienta.
Aktuální dokumentace neuvádí žádné konkrétní nástroje nebo šablony promptů. Hlavní zaměření je na robustní API most pro data a akce Facebook Ads.
Potřebujete Python 3.10+, požadované závislosti (viz requirements.txt) a Facebook Access Token s odpovídajícími oprávněními. Postupujte podle kroků pro konfiguraci a spuštění serveru dle vašeho AI klienta.
Integrujte Facebook Ads MCP Server s FlowHunt pro automatizaci kampaní, zjednodušené reportování a využijte AI optimalizaci vašich reklamních operací.
Amazon Ads MCP Server propojuje AI asistenty s Amazon Advertising a zajišťuje bezproblémový programatický přístup ke správě kampaní, reportingu, doporučením a e...
Discord MCP Server propojuje AI asistenty s Discordem a umožňuje automatizovanou správu serveru, automatizaci zpráv a integraci s externími API prostřednictvím ...
Kubernetes MCP Server propojuje AI asistenty a Kubernetes/OpenShift clustery, což umožňuje programatickou správu zdrojů, operace s pody a DevOps automatizaci pr...