
Amazon Ads MCP Server
Der Amazon Ads MCP Server verbindet KI-Assistenten und Amazon Advertising, indem er programmgesteuerten Zugriff auf Kampagnenverwaltung, Berichte, Empfehlungen ...

Verbinden Sie Ihre KI-Flows nahtlos mit Facebook Ads für Kampagnenmanagement, Reporting und Automatisierung – sicher und effizient mit dem Facebook Ads MCP Server.
FlowHunt bietet eine zusätzliche Sicherheitsschicht zwischen Ihren internen Systemen und KI-Tools und gibt Ihnen granulare Kontrolle darüber, welche Tools von Ihren MCP-Servern aus zugänglich sind. In unserer Infrastruktur gehostete MCP-Server können nahtlos mit FlowHunts Chatbot sowie beliebten KI-Plattformen wie ChatGPT, Claude und verschiedenen KI-Editoren integriert werden.
Der Facebook Ads MCP Server ist ein Model Context Protocol (MCP) Server, der als Schnittstelle zur Facebook Ads Plattform dient und es KI-Assistenten sowie Entwicklungsumgebungen ermöglicht, programmgesteuert auf Facebook Ads Daten zuzugreifen und diese zu verwalten. Durch die Anbindung dieses MCP Servers an Ihren KI-Client können Aufgaben wie das Abrufen von Anzeigen-Performance, das Kampagnenmanagement und der Zugriff auf Berichte automatisiert werden – ganz ohne manuelle Interaktion mit der Facebook Ads Benutzeroberfläche. Die Authentifizierung wird vereinfacht – entweder durch Eingabe Ihres Access Tokens oder durch Generierung via GoMarble’s sicherer Infrastruktur – und macht das Setup unkompliziert. Diese Integration befähigt Entwickler, Werbekampagnen effizienter zu erstellen, zu verwalten und zu analysieren, indem KI-gesteuerte Workflows und Automatisierungen genutzt werden.
Im Repository wurden keine Informationen zu verfügbaren Prompt-Vorlagen gefunden.
Im Repository oder in der Dokumentation wurden keine expliziten Ressourcendefinitionen gefunden.
In der Dokumentation oder in der Beschreibung von server.py wurde keine explizite Tool-Liste gefunden. Der Abschnitt „Available MCP Tools“ ist im Readme vorhanden, aber es sind keine weiteren Details im abgerufenen Inhalt angegeben.
Stellen Sie sicher, dass Python 3.10+ installiert ist und die Abhängigkeiten aus requirements.txt erfüllt sind.
Besorgen Sie sich ein Facebook Access Token mit den nötigen Berechtigungen.
Lokalisieren Sie Ihre Windsurf-Konfigurationsdatei.
Fügen Sie den Facebook Ads MCP Server im Abschnitt mcpServers hinzu:
{
"mcpServers": {
"fb-ads-mcp-server": {
"command": "python",
"args": [
"/path/to/your/fb-ads-mcp-server/server.py",
"--fb-token",
"YOUR_FACEBOOK_ACCESS_TOKEN"
]
}
}
}
Speichern Sie die Konfiguration und starten Sie Windsurf neu. Überprüfen Sie, ob der MCP Server in der Oberfläche erscheint.
Verwenden Sie Umgebungsvariablen, um Ihr Access Token zu schützen:
{
"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"
}
}
}
}
Installieren Sie Python 3.10+ und die Abhängigkeiten aus requirements.txt.
Besorgen Sie sich ein Facebook Access Token.
Bearbeiten Sie die Claude-Konfiguration wie folgt:
{
"mcpServers": {
"fb-ads-mcp-server": {
"command": "python",
"args": [
"/path/to/your/fb-ads-mcp-server/server.py",
"--fb-token",
"YOUR_FACEBOOK_ACCESS_TOKEN"
]
}
}
}
Speichern und starten Sie Claude neu. Überprüfen Sie die Serververbindung.
Installieren Sie Python 3.10+ und die Abhängigkeiten.
Besorgen Sie sich ein Facebook Access Token.
Aktualisieren Sie die Cursor MCP Konfiguration:
{
"mcpServers": {
"fb-ads-mcp-server": {
"command": "python",
"args": [
"/path/to/your/fb-ads-mcp-server/server.py",
"--fb-token",
"YOUR_FACEBOOK_ACCESS_TOKEN"
]
}
}
}
Starten Sie Cursor nach dem Speichern neu.
Stellen Sie sicher, dass Python 3.10+ und die Abhängigkeiten installiert sind.
Sichern Sie Ihr Facebook Access Token.
Bearbeiten Sie die Cline-Konfigurationsdatei:
{
"mcpServers": {
"fb-ads-mcp-server": {
"command": "python",
"args": [
"/path/to/your/fb-ads-mcp-server/server.py",
"--fb-token",
"YOUR_FACEBOOK_ACCESS_TOKEN"
]
}
}
}
Speichern und starten Sie Cline neu.
Verwenden Sie immer Umgebungsvariablen für sensible Zugangsdaten (siehe JSON-Beispiele oben).
MCP in FlowHunt nutzen
Um MCP Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie diese mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Abschnitt „System MCP-Konfiguration“ tragen Sie die Details Ihres MCP Servers in folgendem JSON-Format ein:
{
"facebook-ads-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen und Möglichkeiten nutzen. Denken Sie daran, “facebook-ads-mcp” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP Servers zu ersetzen und die URL entsprechend Ihrer MCP Server-Instanz anzupassen.
| Abschnitt | Verfügbarkeit | Details/Anmerkungen |
|---|---|---|
| Übersicht | ✅ | Übersicht, Setup und Nutzung gefunden |
| Liste der Prompts | ⛔ | Keine Prompt-Vorlagen gelistet |
| Ressourcenübersicht | ⛔ | Keine expliziten Ressourcen beschrieben |
| Tool-Übersicht | ⛔ | „Available MCP Tools“-Abschnitt vorhanden, aber leer |
| API-Keys absichern | ✅ | Anleitung zur Nutzung von Umgebungsvariablen vorhanden |
| Sampling-Support (für Bewertung weniger wichtig) | ⛔ | Keine Info |
Zwischen den oben genannten Abschnitten bietet der Facebook Ads MCP Server eine solide Setup-Dokumentation, jedoch fehlen öffentliche Dokumentationen zu Prompts, expliziten Tools und Ressourcen. Eine klare Stärke ist die einfache Integration und das transparente Credential-Management. Basierend auf Dokumentationsumfang und Transparenz würde ich diesem MCP Server eine 5/10 geben.
| Hat eine LICENSE | ✅ (MIT) |
|---|---|
| Mindestens ein Tool | ⛔ |
| Anzahl Forks | 14 |
| Anzahl Sterne | 68 |
Integrieren Sie den Facebook Ads MCP Server in FlowHunt, um Kampagnenabläufe zu automatisieren, Reporting zu optimieren und KI-basierte Optimierungen für Ihre Werbeaktivitäten freizuschalten.

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