Serveur MCP Metricool

Que fait le serveur MCP “Metricool” ?

Le serveur MCP Metricool est un serveur Model Context Protocol (MCP) conçu pour interfacer avec l’API Metricool, permettant aux agents IA d’accéder, de récupérer et d’analyser les métriques des réseaux sociaux et les données de campagnes d’un compte Metricool. Agissant comme un pont entre les assistants IA et la plateforme Metricool, ce serveur permet aux développeurs et aux agents d’automatiser l’extraction d’insights exploitables, de gérer et planifier les publications, et de suivre la performance publicitaire sur plusieurs réseaux. Sa suite d’outils prend en charge des tâches telles que la récupération des analyses pour les publications et campagnes, la planification de contenu et l’analyse concurrentielle, facilitant des workflows plus efficaces et pilotés par les données pour les community managers, marketeurs et développeurs.

Liste des prompts

Aucune information sur des modèles de prompts n’a été trouvée dans le dépôt.

Liste des ressources

Aucune ressource MCP explicite n’est documentée dans le dépôt.

Liste des outils

• get_brands(state: str)
  Récupère la liste des marques associées à votre compte Metricool.

• get_instagram_reels(init_date: str, end_date: str, blog_id: int)
  Récupère les données Instagram Reels pour une marque et une période donnée.

• get_instagram_posts(init_date: str, end_date: str, blog_id: int)
  Récupère les données des publications Instagram pour une marque et une période spécifiée.

• get_instagram_stories(init_date: str, end_date: str, blog_id: int)
  Récupère les stories Instagram sur une période pour une marque donnée.

• get_tiktok_videos(init_date: str, end_date: str, blog_id: int)
  Récupère les vidéos TikTok pour la marque et la période sélectionnées.

• get_facebook_reels(init_date: str, end_date: str, blog_id: int)
  Récupère les Facebook Reels d’un compte marque Metricool.

• get_facebook_posts(init_date: str, end_date: str, blog_id: int)
  Récupère les publications Facebook pour un compte marque et une période.

• get_facebook_stories(init_date: str, end_date: str, blog_id: int)
  Récupère les stories Facebook d’un compte marque.

• get_thread_posts(init_date: str, end_date: str, blog_id: int)
  Récupère les publications Threads du compte marque.

• get_x_posts(init_date: str, end_date: str, blog_id: int)
  Récupère les publications X (Twitter) pour une marque et une période.

• get_bluesky_posts(init_date: str, end_date: str, blog_id: int)
  Récupère les publications Bluesky pour la marque.

• get_linkedin_posts(init_date: str, end_date: str, blog_id: int)
  Récupère les publications LinkedIn du compte marque.

• get_pinterest_pins(init_date: str, end_date: str, blog_id: int)
  Récupère les épingles Pinterest pour une marque.

• get_youtube_videos(init_date: str, end_date: str, blog_id: int)
  Récupère les vidéos YouTube publiées par la marque.

• get_twitch_videos(init_date: str, end_date: str, blog_id: int)
  Récupère les vidéos Twitch du compte marque.

• get_facebookads_campaigns(init_date: str, end_date: str, blog_id: int)
  Récupère les données des campagnes Facebook Ads.

• get_googleads_campaigns(init_date: str, end_date: str, blog_id: int)
  Récupère les campagnes Google Ads pour la marque.

• get_tiktokads_campaigns(init_date: str, end_date: str, blog_id: int)
  Récupère les campagnes TikTok Ads du compte marque.

• get_network_competitors
  Récupère la liste des concurrents (Instagram, Facebook, X, Bluesky, YouTube et Twitch).

• post_schedule_post
  Programme une ou plusieurs publications pour la/les marque(s) dans Metricool.

• get_scheduled_posts
  Récupère les publications programmées dans le compte Metricool.

• get_best_time_to_post
  Détermine le meilleur moment pour publier du contenu sur les réseaux sociaux.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Automatisation de l’analytique réseaux sociaux
  Les développeurs peuvent automatiser la récupération et l’analyse des métriques sur toutes les plateformes (Instagram, Facebook, X, etc.), permettant des tableaux de bord en temps réel et des rapports personnalisés pour les équipes social media.

• Planification de contenu
  Les agents IA peuvent planifier des publications ou des multiposts pour diverses marques, améliorant l’efficacité des workflows et assurant une publication ponctuelle sans intervention manuelle.

• Analyse concurrentielle
  En accédant aux données des concurrents, développeurs et marketeurs peuvent comparer les performances cross-plateformes et ajuster leurs stratégies.

• Suivi des campagnes publicitaires
  L’extraction des métriques des campagnes publicitaires Facebook, Google et TikTok permet le suivi des performances, l’optimisation des budgets et l’analyse du ROI dans des applications ou tableaux de bord personnalisés.

• Découverte du moment optimal de publication
  À l’aide de l’analytique pour déterminer le meilleur moment de publication sur chaque canal, les agents IA peuvent recommander ou automatiser la planification optimale pour maximiser l’engagement.

Comment le configurer

Windsurf

Aucune instruction trouvée pour Windsurf.

Claude

1. Vérifiez que Python 3.8+ et uv sont installés.
2. Obtenez votre jeton d’API Metricool et votre identifiant utilisateur (Niveau Avancé requis).
3. Localisez ou créez le fichier de configuration :
   • MacOS : ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows : %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
4. Ajoutez la configuration du serveur MCP Metricool :

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

5. Enregistrez le fichier et redémarrez Claude Desktop.
6. Vérifiez la configuration en essayant d’accéder aux données Metricool depuis Claude.

Sécurisation des clés API

Les clés API sont définies via des variables d’environnement dans la section "env" comme ci-dessus, garantissant que les informations sensibles ne sont pas codées en dur.

Cursor

Aucune instruction trouvée pour Cursor.

Cline

Aucune instruction trouvée pour Cline.

Comment utiliser ce MCP dans les flows

Utilisation du MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flux et connectez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration MCP système, insérez les détails de votre serveur MCP au format JSON suivant :

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

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme un outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. Pensez à remplacer "mcp-metricool" par le nom réel de votre serveur et à mettre à jour l’URL en conséquence.

Aperçu

Notre avis

Metricool MCP offre un ensemble robuste d’outils pour l’analytique et la gestion des réseaux sociaux, avec des instructions claires pour Claude Desktop et une forte utilité pour les marketeurs et développeurs. Cependant, l’absence de modèles de prompts, de ressources documentées et d’instructions d’installation pour d’autres clients (Windsurf, Cursor, etc.) limite sa polyvalence immédiate. Le support Sampling et Roots n’est pas mentionné.

Note : 6/10

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