Amazon Ads MCP Server

Hvad gør “Amazon Ads” MCP Server?

Amazon Ads MCP Server er en Model Context Protocol (MCP) server designet til at muliggøre problemfri integration mellem AI-assistenter og Amazon Advertising-data. Ved at forbinde din Amazon Ads-konto via MarketplaceAdPros giver denne server AI-assistenter mulighed for programmatisk at interagere med reklameressourcer på tværs af Sponsored Products, Sponsored Brands og Sponsored Display. Den gør det muligt at forespørge på kampagneperformance, administrere annoncegrupper, tilgå søgeord, generere rapporter (som kan forespørges på almindeligt dansk) samt udnytte Marketplace Ad Pros-funktioner som anbefalinger og eksperimenter (med abonnement). Amazon Ads MCP Server strømliner indhentning og administration af annoncedata og forbedrer udviklingsarbejdsgange for annoncører og bureauer ved at tilbyde en samlet, AI-drevet grænseflade til Amazon Ads-data og automatisering.

Liste over Prompts

Ingen eksplicitte prompt-skabeloner er nævnt i repository eller dokumentationen.

Liste over Ressourcer

• Reklameressourcer: Få adgang til information om Sponsored Products, Sponsored Brands og Sponsored Display, inkl. kampagner, annoncegrupper, søgeord, produktannoncer og målretning.
• Rapporter: Hent og forespørg på reklamerapporter på almindeligt dansk.
• Anbefalinger: Få adgang til Marketplace Ad Pros-anbefalinger (med abonnement).
• Eksperimenter: Kør og administrer eksperimenter for annonceoptimering (med abonnement).

Liste over Værktøjer

Ingen eksplicitte værktøjsnavne eller beskrivelser er angivet i repository eller server.py.

Anvendelsesmuligheder for denne MCP Server

• Kampagnestyring: Automatiser hentning og styring af kampagne-, annoncegruppe- og søgeordsdata for Sponsored Products, Brands og Display.
• Datadrevet rapportering: Generer og forespørg på annonceperformance-rapporter på naturligt sprog, hvilket forenkler analysearbejdet for marketingfolk og teams.
• Optimeringsanbefalinger: Udnyt Marketplace Ad Pros’ AI-drevne anbefalinger til at forbedre annonceperformance og kampagnestrategier (kræver abonnement).
• Eksperimentering: Administrer og kør annonceeksperimenter for at teste nye strategier og kreative varianter, hvilket forbedrer A/B-testarbejdsgange (kræver abonnement).
• Integration med AI-assistenter: Gør det muligt for AI-agenter i Claude, Windsurf, Cursor eller Cline at interagere direkte med Amazon Ads-data for strømlinet automatisering og indsigt.

Sådan opsættes det

Windsurf

1. Sørg for, at Node.js og npx er installeret.
2. Hent en BEARER_TOKEN fra MarketplaceAdPros.com.
3. Find Windsurf MCP-serverens konfigurationsfil.
4. Tilføj følgende JSON-udsnit for at inkludere Amazon Ads MCP Server:

   {
     "mcpServers": {
       "marketplaceadpros": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "@marketplaceadpros/amazon-ads-mcp-server"
         ],
         "env": {
           "BEARER_TOKEN": "abcdefghijklmnop"
         }
       }
     }
   }
   

5. Gem konfigurationen og genstart Windsurf.

Claude

1. Sørg for, at Node.js og npx er installeret.
2. Hent en BEARER_TOKEN fra MarketplaceAdPros.com.
3. Rediger konfigurationsfilen:
   • MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
4. Indsæt:

   {
     "mcpServers": {
       "marketplaceadpros": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "@marketplaceadpros/amazon-ads-mcp-server"
         ],
         "env": {
           "BEARER_TOKEN": "abcdefghijklmnop"
         }
       }
     }
   }
   

5. Gem og genstart Claude.

Cursor

1. Sørg for, at Node.js og npx er installeret.
2. Hent en BEARER_TOKEN fra MarketplaceAdPros.com.
3. Find Cursors konfigurationsfil for MCP-servere.
4. Tilføj:

   {
     "mcpServers": {
       "marketplaceadpros": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "@marketplaceadpros/amazon-ads-mcp-server"
         ],
         "env": {
           "BEARER_TOKEN": "abcdefghijklmnop"
         }
       }
     }
   }
   

5. Gem og genstart Cursor.

Cline

1. Sørg for, at Node.js og npx er installeret.
2. Hent en BEARER_TOKEN fra MarketplaceAdPros.com.
3. Find Cline MCP-serverens konfiguration.
4. Indsæt:

   {
     "mcpServers": {
       "marketplaceadpros": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "@marketplaceadpros/amazon-ads-mcp-server"
         ],
         "env": {
           "BEARER_TOKEN": "abcdefghijklmnop"
         }
       }
     }
   }
   

5. Gem og genstart Cline.

Streamable HTTP-opsætning (alle platforme)

Alternativt, hvis din klient understøtter Streamable HTTP MCP-servere, brug:

{
  "mcpServers": {
    "marketplaceadpros": {
      "type": "streamable-http",
      "url": "https://app.marketplaceadpros.com/mcp"
    }
  }
}

Sikring af API-nøgler

Opbevar din BEARER_TOKEN som en miljøvariabel i env-sektionen af din MCP-serverkonfiguration:

{
  "mcpServers": {
    "marketplaceadpros": {
      "command": "npx",
      "args": ["@marketplaceadpros/amazon-ads-mcp-server"],
      "env": {
        "BEARER_TOKEN": "YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-arbejdsflow skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den med din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsætter du dine MCP-serverdetaljer i dette JSON-format:

{
  "amazon-ads": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://app.marketplaceadpros.com/mcp"
  }
}

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu benytte denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre “amazon-ads” til det faktiske navn på din MCP-server og udskifte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Baseret på det tilgængelige materiale tilbyder Amazon Ads MCP Server god dokumentation for opsætning og ressourceadgang, men mangler eksplicitte prompt-skabeloner og værktøjsbeskrivelser i de offentlige filer. Rødder og sampling support er ikke nævnt.

Vores vurdering

Amazon Ads MCP Server er ligetil og veldokumenteret med hensyn til opsætning, hvilket gør den tilgængelig for udviklere, der skal forbinde AI-assistenter med Amazon Ads-data. Den mangler dog synlige detaljer om prompt-skabeloner og værktøjsgrænseflader, hvilket er vigtigt for avancerede LLM-arbejdsgange. Alt i alt er den funktionel til sit hovedformål, men kunne drage fordel af mere gennemsigtighed og detaljer om sine programmatiske muligheder.

MCP-score: 6/10

MCP-score