Metricool MCP-Server

Was macht der “Metricool” MCP-Server?

Der Metricool MCP-Server ist ein Model Context Protocol (MCP) Server, der als Schnittstelle zur Metricool API dient. Er ermöglicht KI-Agenten den Zugriff auf Social-Media-Metriken und Kampagnendaten aus dem Metricool-Konto eines Nutzers, deren Abruf und Analyse. Als Brücke zwischen KI-Assistenten und der Metricool-Plattform befähigt dieser Server Entwickler und Agenten, die Gewinnung von verwertbaren Erkenntnissen zu automatisieren, Social-Media-Beiträge zu verwalten und zu planen sowie die Werbeleistung über mehrere Netzwerke hinweg zu überwachen. Sein Toolset unterstützt Aufgaben wie das Abrufen von Analysen zu Beiträgen und Kampagnen, die Planung von Inhalten und das Benchmarking gegenüber Wettbewerbern und erleichtert so effizientere, datengetriebene Workflows für Social-Media-Manager, Marketer und Entwickler.

Liste der Prompts

Im Repository wurden keine Informationen zu Prompt-Vorlagen gefunden.

Liste der Ressourcen

Im Repository sind keine expliziten MCP-Ressourcen dokumentiert.

Liste der Tools

• get_brands(state: str)
  Ruft die Liste der mit Ihrem Metricool-Konto verbundenen Marken ab.

• get_instagram_reels(init_date: str, end_date: str, blog_id: int)
  Ruft Instagram Reels-Daten für eine bestimmte Marke und einen Zeitbereich ab.

• get_instagram_posts(init_date: str, end_date: str, blog_id: int)
  Ruft Instagram Posts-Daten für eine angegebene Marke und einen Zeitbereich ab.

• get_instagram_stories(init_date: str, end_date: str, blog_id: int)
  Ruft Instagram Stories innerhalb eines Zeitraums für eine bestimmte Marke ab.

• get_tiktok_videos(init_date: str, end_date: str, blog_id: int)
  Ruft TikTok-Videos für die ausgewählte Marke und den angegebenen Zeitraum ab.

• get_facebook_reels(init_date: str, end_date: str, blog_id: int)
  Ruft Facebook Reels von einem Metricool-Marken-Account ab.

• get_facebook_posts(init_date: str, end_date: str, blog_id: int)
  Ruft Facebook-Posts für einen bestimmten Marken-Account und einen Zeitraum ab.

• get_facebook_stories(init_date: str, end_date: str, blog_id: int)
  Ruft Facebook Stories von einem Marken-Account ab.

• get_thread_posts(init_date: str, end_date: str, blog_id: int)
  Ruft Threads-Posts vom Marken-Account ab.

• get_x_posts(init_date: str, end_date: str, blog_id: int)
  Ruft X (Twitter)-Posts für eine Marke und einen Zeitraum ab.

• get_bluesky_posts(init_date: str, end_date: str, blog_id: int)
  Ruft Bluesky-Posts für die Marke ab.

• get_linkedin_posts(init_date: str, end_date: str, blog_id: int)
  Ruft LinkedIn-Posts vom Marken-Account ab.

• get_pinterest_pins(init_date: str, end_date: str, blog_id: int)
  Ruft Pinterest-Pins für eine Marke ab.

• get_youtube_videos(init_date: str, end_date: str, blog_id: int)
  Ruft von der Marke veröffentlichte YouTube-Videos ab.

• get_twitch_videos(init_date: str, end_date: str, blog_id: int)
  Ruft Twitch-Videos vom Marken-Account ab.

• get_facebookads_campaigns(init_date: str, end_date: str, blog_id: int)
  Ruft Daten zu Facebook Ads-Kampagnen ab.

• get_googleads_campaigns(init_date: str, end_date: str, blog_id: int)
  Ruft Google Ads-Kampagnen für die Marke ab.

• get_tiktokads_campaigns(init_date: str, end_date: str, blog_id: int)
  Ruft TikTok Ads-Kampagnen vom Marken-Account ab.

• get_network_competitors
  Ruft die Liste der Wettbewerber ab (über Instagram, Facebook, X, Bluesky, YouTube und Twitch hinweg).

• post_schedule_post
  Plant einen oder mehrere Beiträge für die Marke(n) in Metricool.

• get_scheduled_posts
  Ruft geplante Beiträge aus dem Metricool-Konto ab.

• get_best_time_to_post
  Bestimmt die beste Zeit, um Social-Media-Inhalte zu veröffentlichen.

Anwendungsfälle dieses MCP-Servers

• Automatisierung von Social-Media-Analysen
  Entwickler können den Abruf und die Analyse von Metriken über Plattformen (Instagram, Facebook, X usw.) automatisieren und so Echtzeit-Dashboards und individuelle Berichte für Social-Teams ermöglichen.

• Inhaltsplanung
  KI-Agenten können Beiträge oder Multi-Posts für verschiedene Marken planen, was die Effizienz der Workflows erhöht und eine rechtzeitige Veröffentlichung ohne manuelle Eingriffe sicherstellt.

• Wettbewerber-Benchmarking
  Durch den Zugriff auf Wettbewerberdaten können Entwickler und Marketer die Performance über Netzwerke hinweg vergleichen und Strategien entsprechend anpassen.

• Überwachung von Anzeigenkampagnen
  Das Abrufen von Metriken aus Facebook-, Google- und TikTok-Anzeigenkampagnen ermöglicht Leistungsüberwachung, Budgetoptimierung und ROI-Analyse in individuellen Apps oder Dashboards.

• Ermittlung optimaler Veröffentlichungszeiten
  Mithilfe von Analysen zur Bestimmung der besten Veröffentlichungszeit für bestimmte Kanäle können KI-Agenten optimale Zeitpunkte empfehlen oder automatisiert planen, um das Engagement zu steigern.

Einrichtung

Windsurf

Keine Anleitungen für Windsurf gefunden.

Claude

1. Stellen Sie sicher, dass Python 3.8+ und uv installiert sind.
2. Fordern Sie Ihren Metricool API-Token und Ihre Benutzer-ID an (Advanced Tier erforderlich).
3. Lokalisieren oder erstellen Sie die Konfigurationsdatei:
   • MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
4. Fügen Sie die Metricool MCP-Server-Konfiguration hinzu:

{
    "mcpServers": {
        "mcp-metricool": {
            "command": "uvx",
            "args": [
                "mcp-metricool"
            ],
            "env": {
                "METRICOOL_USER_TOKEN": "<METRICOOL_USER_TOKEN>",
                "METRICOOL_USER_ID": "<METRICOOL_USER_ID>"
            }
        }
    }
}

5. Speichern Sie die Datei und starten Sie Claude Desktop neu.
6. Überprüfen Sie die Einrichtung, indem Sie versuchen, aus Claude heraus auf Metricool-Daten zuzugreifen.

Schützen der API-Keys

API-Keys werden wie oben gezeigt über Umgebungsvariablen im "env"-Abschnitt gesetzt, sodass sensible Informationen nicht fest codiert werden.

Cursor

Keine Anleitungen für Cursor gefunden.

Cline

Keine Anleitungen für Cline gefunden.

Nutzung dieses MCP in Flows

Verwendung von MCP in FlowHunt

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie sie mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Bereich der System-MCP-Konfiguration tragen Sie Ihre MCP-Serverdetails in diesem JSON-Format ein:

{
  "mcp-metricool": {
    "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 verwenden. Denken Sie daran, "mcp-metricool" durch den tatsächlichen Servernamen und die URL entsprechend zu ersetzen.

Übersicht

Unsere Meinung

Metricool MCP bietet ein robustes Set an Tools für Social-Media-Analyse und -Management, mit klaren Setup-Anweisungen für Claude Desktop und großem Nutzen für Marketer und Entwickler. Das Fehlen dokumentierter Prompt-Vorlagen, Ressourcen und breiterer Client-Setup-Anweisungen (für Windsurf, Cursor usw.) schränkt jedoch die sofortige Vielseitigkeit ein. Sampling- und Roots-Unterstützung werden nicht erwähnt.

Bewertung: 6/10

MCP Score