Server MCP Metricool

Cosa fa il Server MCP “Metricool”?

Il Server MCP Metricool è un server Model Context Protocol (MCP) progettato per interfacciarsi con l’API di Metricool, consentendo agli agenti AI di accedere, recuperare e analizzare metriche di social media e dati di campagne dall’account Metricool di un utente. Agendo come ponte tra gli assistenti AI e la piattaforma Metricool, questo server consente a sviluppatori e agenti di automatizzare l’estrazione di insight azionabili, gestire e pianificare post sui social media, e monitorare le performance pubblicitarie su diversi network. La sua suite di strumenti supporta attività come il recupero di analytics per post e campagne, la programmazione dei contenuti e il benchmarking rispetto ai concorrenti, facilitando flussi di lavoro più efficienti e guidati dai dati per social media manager, marketer e sviluppatori.

Elenco dei Prompt

Nessuna informazione su template di prompt trovata nel repository.

Elenco delle Risorse

Nessuna risorsa MCP esplicita documentata nel repository.

Elenco degli Strumenti

• get_brands(state: str)
  Recupera l’elenco dei brand associati al tuo account Metricool.

• get_instagram_reels(init_date: str, end_date: str, blog_id: int)
  Recupera i dati dei Reels Instagram per un determinato brand e intervallo di date.

• get_instagram_posts(init_date: str, end_date: str, blog_id: int)
  Recupera i dati dei Post Instagram per un brand specificato e intervallo di date.

• get_instagram_stories(init_date: str, end_date: str, blog_id: int)
  Recupera le Storie Instagram in un intervallo di date per uno specifico brand.

• get_tiktok_videos(init_date: str, end_date: str, blog_id: int)
  Recupera i video TikTok per il brand selezionato e periodo.

• get_facebook_reels(init_date: str, end_date: str, blog_id: int)
  Ottiene i Facebook Reels da un account brand Metricool.

• get_facebook_posts(init_date: str, end_date: str, blog_id: int)
  Ottiene i Post Facebook per uno specifico account brand e intervallo di date.

• get_facebook_stories(init_date: str, end_date: str, blog_id: int)
  Recupera le Storie Facebook da un account brand.

• get_thread_posts(init_date: str, end_date: str, blog_id: int)
  Recupera i Post Threads dall’account brand.

• get_x_posts(init_date: str, end_date: str, blog_id: int)
  Recupera i post X (Twitter) per un brand e intervallo temporale.

• get_bluesky_posts(init_date: str, end_date: str, blog_id: int)
  Recupera i post Bluesky per il brand.

• get_linkedin_posts(init_date: str, end_date: str, blog_id: int)
  Recupera i post LinkedIn dall’account brand.

• get_pinterest_pins(init_date: str, end_date: str, blog_id: int)
  Recupera i Pin Pinterest per un brand.

• get_youtube_videos(init_date: str, end_date: str, blog_id: int)
  Ottiene i video YouTube pubblicati dal brand.

• get_twitch_videos(init_date: str, end_date: str, blog_id: int)
  Recupera i video Twitch dall’account brand.

• get_facebookads_campaigns(init_date: str, end_date: str, blog_id: int)
  Recupera i dati delle campagne Facebook Ads.

• get_googleads_campaigns(init_date: str, end_date: str, blog_id: int)
  Recupera le campagne Google Ads per il brand.

• get_tiktokads_campaigns(init_date: str, end_date: str, blog_id: int)
  Recupera le campagne TikTok Ads dall’account brand.

• get_network_competitors
  Ottiene l’elenco dei competitor (su Instagram, Facebook, X, Bluesky, YouTube e Twitch).

• post_schedule_post
  Pianifica uno o più post per i brand su Metricool.

• get_scheduled_posts
  Recupera i post programmati dall’account Metricool.

• get_best_time_to_post
  Determina il momento migliore per pubblicare contenuti social.

Casi d’Uso di questo MCP Server

• Automazione Analytics Social Media
  Gli sviluppatori possono automatizzare il recupero e l’analisi delle metriche su più piattaforme (Instagram, Facebook, X, ecc.), consentendo dashboard in tempo reale e report personalizzati per i team social.

• Pianificazione dei Contenuti
  Gli agenti AI possono programmare post o multipost per vari brand, migliorando l’efficienza e assicurando pubblicazioni tempestive senza intervento manuale.

• Benchmarking dei Competitor
  Accedendo ai dati dei competitor, sviluppatori e marketer possono confrontare le performance sui diversi network e adattare di conseguenza le strategie.

• Monitoraggio delle Campagne Pubblicitarie
  L’estrazione di metriche da campagne Facebook, Google e TikTok consente il monitoraggio delle performance, l’ottimizzazione del budget e l’analisi ROI in app o dashboard personalizzate.

• Scoperta del Momento Ottimale di Pubblicazione
  Utilizzando analytics per individuare il miglior momento per postare su canali specifici, gli agenti AI possono consigliare o automatizzare una pianificazione ottimale per una maggiore interazione.

Come configurarlo

Windsurf

Nessuna istruzione trovata per Windsurf.

Claude

1. Assicurati di avere installato Python 3.8+ e uv.
2. Ottieni il tuo token API Metricool e ID utente (è richiesto il piano Advanced).
3. Individua o crea il file di configurazione:
   • MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
4. Aggiungi la configurazione del server MCP Metricool:

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

5. Salva il file e riavvia Claude Desktop.
6. Verifica la configurazione tentando l’accesso ai dati Metricool dall’interno di Claude.

Protezione delle Chiavi API

Le chiavi API vengono impostate tramite variabili d’ambiente nella sezione "env" come mostrato sopra, garantendo che le informazioni sensibili non siano codificate nel file.

Cursor

Nessuna istruzione trovata per Cursor.

Cline

Nessuna istruzione trovata per Cline.

Come usare questo MCP all’interno dei flussi

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo flusso di lavoro FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flow e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP utilizzando questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI potrà utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare "mcp-metricool" con il nome effettivo del tuo server e di aggiornare l’URL di conseguenza.

Panoramica

La nostra opinione

Metricool MCP offre una solida suite di strumenti per analytics e gestione dei social media, con istruzioni chiare per l’installazione su Claude Desktop e grande utilità per marketer e sviluppatori. Tuttavia, l’assenza di template di prompt documentati, risorse e istruzioni di configurazione per altri client (Windsurf, Cursor, ecc.) ne limita la versatilità out-of-the-box. Non vengono menzionati supporto Sampling e Roots.

Valutazione: 6/10

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