Facebook Ads MCP Server

Facebook Ads MCP Server

Forbind dine AI-flows til Facebook Ads for problemfri kampagnestyring, rapportering og automatisering—sikkert og effektivt med Facebook Ads MCP Server.

Hvad gør “Facebook Ads” MCP Server?

Facebook Ads MCP Server er en Model Context Protocol (MCP) server, der fungerer som et interface til Facebook Ads-platformen, så AI-assistenter og udviklingsmiljøer kan tilgå og administrere Facebook Ads-data programmatisk. Ved at forbinde denne MCP-server til din AI-klient kan du automatisere opgaver som at forespørge annoncepræstation, styre kampagner og få adgang til rapporter—alt sammen uden manuelt at skulle bruge Facebook Ads-UI. Serveren forenkler autentificeringen—enten ved at spørge efter din adgangstoken eller generere en via GoMarbles sikre infrastruktur—så opsætningen bliver enkel. Denne integration gør det muligt for udviklere at opbygge, administrere og analysere annoncekampagner mere effektivt ved at udnytte AI-drevne workflows og automatiseringer.

Liste over Prompter

Ingen information fundet i repositoryet om tilgængelige prompt-skabeloner.

Liste over Ressourcer

Ingen eksplicitte ressource-definitioner fundet i repositoryet eller dokumentationen.

Liste over Værktøjer

Ingen eksplicit værktøjsliste fundet i dokumentationen eller i den synlige server.py-beskrivelse. Sektionen “Available MCP Tools” findes i readme, men ingen yderligere detaljer er givet i det hentede indhold.

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

  • Facebook Ads Kampagnestyring
    Automatiser oprettelse, opdatering og sletning af Facebook-annoncekampagner via AI-workflows, reducer manuelt arbejde og minimer fejl.
  • Præstationsrapportering
    Hent annoncepræstations-målinger og analyser direkte ind i dit AI-drevne dashboard eller workflow for realtidsindsigt og optimering.
  • Masseoperationer på Annoncer
    Udfør batch-operationer som at pause, aktivere eller redigere flere annoncer på én gang og øg den operationelle effektivitet.
  • Problemfri Integration med AI-agenter
    Gør AI-assistenter i stand til at besvare spørgsmål, generere rapporter eller foreslå optimeringer baseret på live Facebook Ads-data.
  • Adgangskontrol og Sikkerhed
    Centralisér og beskyt token-håndtering, minimer direkte eksponering af legitimationsoplysninger og gør opsætningen enklere for teams.

Sådan sætter du det op

Windsurf

  1. Sørg for, at Python 3.10+ er installeret, og at afhængighederne i requirements.txt er opfyldt.

  2. Hent en Facebook Access Token med de nødvendige tilladelser.

  3. Find din Windsurf konfigurationsfil.

  4. Tilføj Facebook Ads MCP Server til sektionen mcpServers:

    {
      "mcpServers": {
        "fb-ads-mcp-server": {
          "command": "python",
          "args": [
            "/path/to/your/fb-ads-mcp-server/server.py",
            "--fb-token",
            "YOUR_FACEBOOK_ACCESS_TOKEN"
          ]
        }
      }
    }
    
  5. Gem konfigurationen og genstart Windsurf. Verificer, at MCP-serveren fremgår i interfacet.

Sikring af API-nøgler

Brug miljøvariabler for at sikre din adgangstoken:

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Claude

  1. Installer Python 3.10+ og afhængigheder fra requirements.txt.

  2. Hent en Facebook Access Token.

  3. Rediger Claude-konfigurationen som følger:

    {
      "mcpServers": {
        "fb-ads-mcp-server": {
          "command": "python",
          "args": [
            "/path/to/your/fb-ads-mcp-server/server.py",
            "--fb-token",
            "YOUR_FACEBOOK_ACCESS_TOKEN"
          ]
        }
      }
    }
    
  4. Gem og genstart Claude. Verificer serverforbindelsen.

Cursor

  1. Installer Python 3.10+ og afhængigheder.

  2. Hent en Facebook Access Token.

  3. Opdater Cursor MCP-konfigurationen:

    {
      "mcpServers": {
        "fb-ads-mcp-server": {
          "command": "python",
          "args": [
            "/path/to/your/fb-ads-mcp-server/server.py",
            "--fb-token",
            "YOUR_FACEBOOK_ACCESS_TOKEN"
          ]
        }
      }
    }
    
  4. Genstart Cursor efter at have gemt ændringerne.

Cline

  1. Sørg for, at Python 3.10+ og afhængigheder er installeret.

  2. Sikr din Facebook Access Token.

  3. Rediger Cline-konfigurationsfilen:

    {
      "mcpServers": {
        "fb-ads-mcp-server": {
          "command": "python",
          "args": [
            "/path/to/your/fb-ads-mcp-server/server.py",
            "--fb-token",
            "YOUR_FACEBOOK_ACCESS_TOKEN"
          ]
        }
      }
    }
    
  4. Gem og genstart Cline.

Sikring af API-nøgler

Brug altid miljøvariabler til følsomme legitimationsoplysninger (se JSON-eksempler ovenfor).

Sådan bruger du denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

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

FlowHunt MCP flow

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I system-MCP-konfigurationssektionen indsæt dine MCP-serverdetaljer med dette JSON-format:

{
  "facebook-ads-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre “facebook-ads-mcp” til navnet på din MCP-server, og udskift URL’en med din egen MCP-server-URL.


Oversigt

SektionTilgængelighedDetaljer/Noter
OversigtOversigt, opsætning og brugervejledning fundet
Liste over PrompterIngen prompt-skabeloner angivet
Liste over RessourcerIngen eksplicitte ressourcer beskrevet
Liste over Værktøjer“Available MCP Tools”-sektionen findes, men ikke detaljeret
Sikring af API-nøglerInstruktioner til brug af miljøvariabler
Sampling Support (mindre vigtigt i evaluering)Ingen information

Mellem ovenstående sektioner leverer Facebook Ads MCP Server solid opsætningsdokumentation, men mangler offentlig dokumentation om prompts, eksplicitte værktøjer og ressourcer. Dens største styrke er nem integration og klar håndtering af legitimationsoplysninger. Baseret på dokumentationsfuldstændighed og gennemsigtighed vil jeg vurdere denne MCP-server til 5/10.


MCP-score

Har en LICENSE✅ (MIT)
Har mindst ét værktøj
Antal forks14
Antal stjerner68

Ofte stillede spørgsmål

Hvad er Facebook Ads MCP Server?

Facebook Ads MCP Server er en bro mellem FlowHunt (og andre AI-agenter) og Facebook Ads-platformen. Den muliggør automatiseret styring af kampagner, adgang til præstationsanalyser og sikker håndtering af legitimationsoplysninger i dine AI-workflows.

Hvad er typiske anvendelser for denne MCP Server?

Du kan automatisere kampagnestyring, hente realtidsrapporter om præstation, udføre masseoperationer på annoncer og lade AI-assistenter analysere og optimere dine Facebook-annoncer—alt sammen programmatisk.

Hvordan håndterer jeg sikkert min Facebook Access Token?

Du bør bruge miljøvariabler i dine konfigurationsfiler for at undgå at afsløre følsomme legitimationsoplysninger. Se eksemplerne på konfigurationer for hver klient ovenfor for detaljer.

Følger Facebook Ads MCP Server med færdigbyggede værktøjer eller prompt-skabeloner?

Den nuværende dokumentation nævner ikke specifikke værktøjer eller prompt-skabeloner. Hovedfokus er at levere en robust API-bro til Facebook Ads-data og handlinger.

Hvad skal jeg have klar for at opsætte Facebook Ads MCP Server?

Du skal bruge Python 3.10+, nødvendige afhængigheder (se requirements.txt), og en Facebook Access Token med passende tilladelser. Følg trin-for-trin-vejledningen for din AI-klient for at konfigurere og starte serveren.

Giv dit Facebook Ads management et boost

Integrer Facebook Ads MCP Server med FlowHunt for at automatisere kampagne-workflows, strømline rapportering og låse op for AI-drevet optimering af dine annonceaktiviteter.

Lær mere

Amazon Ads MCP Server
Amazon Ads MCP Server

Amazon Ads MCP Server

Amazon Ads MCP Server forbinder AI-assistenter og Amazon Advertising ved at tilbyde problemfri programmatisk adgang til kampagnestyring, rapportering, anbefalin...

4 min læsning
AI Automation Advertising +4
ModelContextProtocol (MCP) Server Integration
ModelContextProtocol (MCP) Server Integration

ModelContextProtocol (MCP) Server Integration

ModelContextProtocol (MCP) Server fungerer som et bindeled mellem AI-agenter og eksterne datakilder, API’er og tjenester, så FlowHunt-brugere kan bygge kontekst...

3 min læsning
AI Integration +4
Salesforce MCP Server-integration
Salesforce MCP Server-integration

Salesforce MCP Server-integration

Salesforce MCP Server forbinder FlowHunt og AI-assistenter med Salesforce og muliggør sikker, samtalebaseret adgang til Salesforce-data, skema og automatisering...

5 min læsning
Salesforce AI Automation +6