Amazon Ads MCPサーバー

「Amazon Ads」MCPサーバーは何をするものですか？

Amazon Ads MCPサーバーは、AIアシスタントとAmazon広告データのシームレスな統合を実現するためのModel Context Protocol（MCP）サーバーです。MarketplaceAdProsを介してAmazon Adsアカウントを接続することで、AIアシスタントがスポンサードプロダクト、ブランド、ディスプレイの広告リソースとプログラムで連携できるようになります。キャンペーンパフォーマンスのクエリ、広告グループの管理、キーワードへのアクセス、レポートの生成（英語でのクエリが可能）、マーケットプレイスAd Prosの推奨や実験機能（要サブスクリプション）も利用できます。Amazon Ads MCPサーバーは広告データの取得・管理を効率化し、広告主や代理店の開発ワークフローを強化します。AIを活用した統合インターフェースでAmazon広告データと自動化を提供します。

プロンプト一覧

リポジトリやドキュメントに明示的なプロンプトテンプレートは記載されていません。

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リソース一覧

• 広告リソース： スポンサードプロダクト、スポンサードブランド、スポンサードディスプレイのキャンペーン、広告グループ、キーワード、商品広告、ターゲティングへの情報アクセス。
• レポート： 英語で広告レポートの取得・クエリが可能。
• 推奨事項： Marketplace Ad Prosの推奨機能（サブスクリプション契約時）。
• 実験： 広告最適化のための実験管理・実行（サブスクリプション契約時）。

ツール一覧

リポジトリやserver.pyコードに明示的なツール名・説明は記載されていません。

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このMCPサーバーの活用例

• キャンペーン管理： スポンサードプロダクト、ブランド、ディスプレイのキャンペーン・広告グループ・キーワードデータの取得・管理自動化。
• データドリブンなレポーティング： 広告パフォーマンスレポートを自然言語で生成・クエリし、マーケターやチームの分析をシンプルに。
• 最適化推奨： Marketplace Ad ProsによるAI主導の推奨で広告効果・キャンペーン戦略を改善（要サブスクリプション）。
• 実験： 新しい戦略やクリエイティブのテストのための広告実験管理・実行でA/Bテストワークフローを強化（要サブスクリプション）。
• AIアシスタントとの連携： Claude、Windsurf、Cursor、ClineなどのAIエージェントがAmazon Adsデータへ直接アクセスし、業務自動化やインサイト抽出を実現。

セットアップ方法

Windsurf

1. Node.jsとnpxがインストールされていることを確認します。
2. MarketplaceAdPros.comからBEARER_TOKENを取得します。
3. Windsurf MCPサーバーの設定ファイルを見つけます。
4. 以下のJSONスニペットを追加してAmazon Ads MCPサーバーを設定します:

   {
     "mcpServers": {
       "marketplaceadpros": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "@marketplaceadpros/amazon-ads-mcp-server"
         ],
         "env": {
           "BEARER_TOKEN": "abcdefghijklmnop"
         }
       }
     }
   }
   

5. 設定を保存し、Windsurfを再起動してください。

Claude

1. Node.jsとnpxがインストールされていることを確認します。
2. MarketplaceAdPros.comからBEARER_TOKENを取得します。
3. 設定ファイルを編集します：
   • MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
4. 以下を挿入します：

   {
     "mcpServers": {
       "marketplaceadpros": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "@marketplaceadpros/amazon-ads-mcp-server"
         ],
         "env": {
           "BEARER_TOKEN": "abcdefghijklmnop"
         }
       }
     }
   }
   

5. 保存してClaudeを再起動してください。

Cursor

1. Node.jsとnpxがインストールされていることを確認します。
2. MarketplaceAdPros.comからBEARER_TOKENを取得します。
3. CursorのMCPサーバー用設定ファイルを見つけます。
4. 以下を追加します：

   {
     "mcpServers": {
       "marketplaceadpros": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "@marketplaceadpros/amazon-ads-mcp-server"
         ],
         "env": {
           "BEARER_TOKEN": "abcdefghijklmnop"
         }
       }
     }
   }
   

5. 保存してCursorを再起動してください。

Cline

1. Node.jsとnpxがインストールされていることを確認します。
2. MarketplaceAdPros.comからBEARER_TOKENを取得します。
3. Cline MCPサーバーの設定ファイルを見つけます。
4. 以下を挿入します：

   {
     "mcpServers": {
       "marketplaceadpros": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "@marketplaceadpros/amazon-ads-mcp-server"
         ],
         "env": {
           "BEARER_TOKEN": "abcdefghijklmnop"
         }
       }
     }
   }
   

5. 保存し、Clineを再起動してください。

Streamable HTTPセットアップ（全プラットフォーム共通）

クライアントがStreamable HTTP MCPサーバーに対応している場合、以下を使用します：

{
  "mcpServers": {
    "marketplaceadpros": {
      "type": "streamable-http",
      "url": "https://app.marketplaceadpros.com/mcp"
    }
  }
}

APIキーの安全な管理

BEARER_TOKENはMCPサーバー設定のenvセクションで環境変数として保存してください：

{
  "mcpServers": {
    "marketplaceadpros": {
      "command": "npx",
      "args": ["@marketplaceadpros/amazon-ads-mcp-server"],
      "env": {
        "BEARER_TOKEN": "YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

このMCPをフロー内で使う方法

FlowHuntでMCPを利用する

FlowHuntワークフローにMCPサーバーを統合するには、まずMCPコンポーネントをフローに追加し、AIエージェントと接続します：

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開き、システムMCP設定欄に以下の形式でMCPサーバー情報を入力します：

{
  "amazon-ads": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://app.marketplaceadpros.com/mcp"
  }
}

設定が完了すると、AIエージェントはこのMCPの全機能にアクセスできるツールとして利用可能になります。“amazon-ads"はご自身のMCPサーバー名に、URLはご自身のMCPサーバーURLに変更してください。

概要

得られた情報に基づくと、Amazon Ads MCPサーバーはセットアップやリソースアクセスのドキュメントが充実していますが、プロンプトテンプレートやツール説明の明示項目は公開ファイルにはありません。Rootsやサンプリングサポートも未記載です。

評価

Amazon Ads MCPサーバーはセットアップが簡単でドキュメントも分かりやすく、AIアシスタントとAmazon広告データをつなぎたい開発者にとって使いやすいです。しかし、プロンプトテンプレートやツールインターフェースの詳細情報が少なく、高度なLLMワークフロー統合にはやや不透明な点も。目的には十分機能しますが、今後はより多くのプログラム的な詳細開示が望まれます。

MCPスコア: 6/10

MCPスコア