Amazon Ads MCP 서버

“Amazon Ads” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Amazon Ads MCP 서버는 AI 어시스턴트와 Amazon Advertising 데이터 간의 원활한 연동을 위해 설계된 Model Context Protocol(MCP) 서버입니다. MarketplaceAdPros를 통해 Amazon Ads 계정을 연결하면, AI 어시스턴트가 Sponsored Products, Sponsored Brands, Sponsored Display 전반의 광고 리소스와 프로그래밍 방식으로 상호작용할 수 있습니다. 이 서버는 캠페인 성과 질의, 광고 그룹 관리, 키워드 접근, 평문 영어로 리포트 생성 및 조회, 구독 시 Marketplace Ad Pros의 추천 및 실험 기능 활용 등 다양한 작업을 가능하게 합니다. Amazon Ads MCP 서버는 광고 데이터 조회 및 관리를 간소화하여, 광고주와 대행사의 개발 워크플로우를 개선하고 Amazon Ads 데이터 및 자동화에 대한 통합된 AI 기반 인터페이스를 제공합니다.

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리소스 목록

• 광고 리소스: Sponsored Products, Sponsored Brands, Sponsored Display 관련 캠페인, 광고 그룹, 키워드, 상품 광고, 타겟팅 정보에 접근할 수 있습니다.
• 리포트: 평문 영어로 광고 리포트를 조회 및 질의할 수 있습니다.
• 추천: Marketplace Ad Pros의 추천 기능을 이용할 수 있습니다(구독 필요).
• 실험: 광고 최적화를 위한 실험을 실행 및 관리할 수 있습니다(구독 필요).

도구 목록

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MCP 서버 활용 예시

• 캠페인 관리: Sponsored Products, Brands, Display의 캠페인, 광고 그룹, 키워드 데이터의 자동 조회 및 관리를 지원합니다.
• 데이터 기반 리포트: 마케터와 팀을 위해 광고 성과 리포트를 자연어로 생성·질의하여 분석을 단순화합니다.
• 최적화 추천: Marketplace Ad Pros의 AI 기반 추천(구독 필요)을 활용하여 광고성과 및 전략을 개선합니다.
• 실험: 새 전략과 크리에이티브 테스트를 위한 광고 실험을 실행·관리하며, A/B 테스트 워크플로우를 강화합니다(구독 필요).
• AI 어시스턴트와 연동: Claude, Windsurf, Cursor, Cline 등 AI 에이전트가 Amazon Ads 데이터를 직접 활용해 자동화와 인사이트를 제공할 수 있습니다.

설정 방법

Windsurf

1. Node.js와 npx가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. MarketplaceAdPros.com에서 BEARER_TOKEN을 발급받으세요.
3. Windsurf MCP 서버 설정 파일을 찾으세요.
4. 다음 JSON 스니펫을 추가하여 Amazon Ads MCP 서버를 포함시키세요:

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

5. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.

Claude

1. Node.js와 npx가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. MarketplaceAdPros.com에서 BEARER_TOKEN을 발급받으세요.
3. 설정 파일을 수정하세요:
   • MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
4. 다음을 삽입하세요:

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

5. 저장 후 Claude를 재시작하세요.

Cursor

1. Node.js와 npx가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. MarketplaceAdPros.com에서 BEARER_TOKEN을 발급받으세요.
3. Cursor의 MCP 서버 설정 파일을 찾으세요.
4. 다음을 추가하세요:

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

5. 저장 후 Cursor를 재시작하세요.

Cline

1. Node.js와 npx가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. MarketplaceAdPros.com에서 BEARER_TOKEN을 발급받으세요.
3. Cline MCP 서버 설정 파일을 찾으세요.
4. 다음을 추가하세요:

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

5. 저장 후 Cline을 재시작하세요.

스트림 가능한 HTTP 설정 (모든 플랫폼)

클라이언트가 스트림 가능한 HTTP MCP 서버를 지원하는 경우, 다음을 사용하세요:

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

API 키 보안 관리

env 섹션의 환경 변수로 BEARER_TOKEN을 저장하세요:

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

플로우 내에서 MCP 사용 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, MCP 컴포넌트를 플로우에 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에 다음과 같이 MCP 서버 정보를 JSON 형식으로 입력하세요:

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

설정이 완료되면, AI 에이전트는 MCP의 모든 기능과 역량을 도구로 사용할 수 있습니다. “amazon-ads"를 실제 MCP 서버의 이름으로, URL도 본인의 MCP 서버 URL로 변경해야 합니다.

개요

제공된 정보를 바탕으로 Amazon Ads MCP 서버는 설치 및 리소스 접근에 대한 문서화가 잘 되어 있으나, 공개 파일상에서 명시적인 프롬프트 템플릿 및 도구 설명은 부족합니다. Roots 및 샘플링 지원도 언급되어 있지 않습니다.

의견

Amazon Ads MCP 서버는 설치가 간편하고 문서가 잘 갖추어져 있어, AI 어시스턴트가 Amazon Ads 데이터에 접근해야 하는 개발자에게 적합합니다. 다만, 고급 LLM 워크플로우 통합에 중요한 프롬프트 템플릿과 도구 인터페이스에 대한 세부 정보가 부족합니다. 기본 목적에는 충실하지만, 프로그래밍 활용도 측면에서는 더욱 투명하고 상세한 정보가 추가되면 좋겠습니다.

MCP 점수: 6/10

MCP 점수