Vad gör “Amazon Ads” MCP-servern?

Amazon Ads MCP-servern är en Model Context Protocol (MCP)-server utformad för att möjliggöra sömlös integrering mellan AI-assistenter och Amazon Advertising-data. Genom att koppla ditt Amazon Ads-konto via MarketplaceAdPros ger denna server AI-assistenter möjlighet att interagera programmatiskt med annonsresurser för Sponsored Products, Sponsored Brands och Sponsored Display. Den möjliggör uppgifter som att hämta kampanjprestanda, hantera annonsgrupper, komma åt nyckelord, generera rapporter (som kan sökas på vanlig engelska) och utnyttja Marketplace Ad Pros-funktioner som rekommendationer och experiment med prenumeration. Amazon Ads MCP-servern effektiviserar hämtning och hantering av annonsdata och förbättrar utvecklingsarbetsflöden för annonsörer och byråer genom att erbjuda ett enhetligt, AI-drivet gränssnitt till Amazon Ads-data och automation.

Lista över promptar

Inga explicita promptmallar nämns i arkivet eller dokumentationen.

Lista över resurser

• Annonsresurser: Få tillgång till information om Sponsored Products, Sponsored Brands och Sponsored Display, inklusive kampanjer, annonsgrupper, nyckelord, produktannonser och målgruppsinriktning.
• Rapporter: Hämta och sök annonsrapporter med vanlig engelska.
• Rekommendationer: Få åtkomst till Marketplace Ad Pros rekommendationer (med prenumeration).
• Experiment: Kör och hantera experiment för annonsoptimering (med prenumeration).

Lista över verktyg

Inga explicita verktygsnamn eller beskrivningar listas i arkivet eller server.py-koden.

Användningsområden för denna MCP-server

• Kampanjhantering: Automatisera hämtning och hantering av kampanj-, annonsgrupps- och nyckelordsdata för Sponsored Products, Brands och Display.
• Datadriven rapportering: Generera och sök annonsrapporter på naturligt språk, vilket förenklar analysen för marknadsförare och team.
• Optimeringsrekommendationer: Utnyttja Marketplace Ad Pros AI-drivna rekommendationer för att förbättra annonsresultat och kampanjstrategier (kräver prenumeration).
• Experimentering: Hantera och kör annonsexperiment för att testa nya strategier och kreativa idéer, vilket förbättrar A/B-testningsarbetsflöden (kräver prenumeration).
• Integrering med AI-assistenter: Låt AI-agenter i Claude, Windsurf, Cursor eller Cline interagera direkt med Amazon Ads-data för smidigare automation och insikter.

Så här sätter du upp det

Windsurf

1. Kontrollera att Node.js och npx är installerade.
2. Hämta ett BEARER_TOKEN från MarketplaceAdPros.com.
3. Leta upp Windsurf MCP-serverns konfigurationsfil.
4. Lägg till följande JSON-snutt för att inkludera Amazon Ads MCP-servern:

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

5. Spara konfigurationen och starta om Windsurf.

Claude

1. Kontrollera att Node.js och npx är installerade.
2. Hämta ett BEARER_TOKEN från MarketplaceAdPros.com.
3. Redigera konfigurationsfilen:
   • MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
4. Infoga:

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

5. Spara och starta om Claude.

Cursor

1. Kontrollera att Node.js och npx är installerade.
2. Hämta ett BEARER_TOKEN från MarketplaceAdPros.com.
3. Leta upp Cursors MCP-serverkonfigurationsfil.
4. Lägg till:

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

5. Spara och starta om Cursor.

Cline

1. Kontrollera att Node.js och npx är installerade.
2. Hämta ett BEARER_TOKEN från MarketplaceAdPros.com.
3. Leta upp Clines MCP-serverkonfiguration.
4. Infoga:

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

5. Spara och starta om Cline.

Streamable HTTP-uppsättning (alla plattformar)

Alternativt, om din klient stöder Streamable HTTP MCP-servrar, använd:

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

Skydda API-nycklar

Spara ditt BEARER_TOKEN som en miljövariabel i env-sektionen av din MCP-serverkonfiguration:

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

Så använder du denna MCP i flöden

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion, infoga dina MCP-serveruppgifter med detta JSON-format:

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

När den är konfigurerad kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och kapaciteter. Kom ihåg att byta ut “amazon-ads” till det faktiska namnet på din MCP-server och ersätta URL:en med din egen MCP-server-URL.

Översikt

Baserat på tillgänglig information erbjuder Amazon Ads MCP-servern bra dokumentation för uppsättning och resursåtkomst, men saknar explicita promptmallar och verktygsbeskrivningar i de publika filerna. Rötter och samplingstöd nämns inte.

Vår åsikt

Amazon Ads MCP-servern är enkel och väl dokumenterad för installation, vilket gör den tillgänglig för utvecklare som behöver koppla AI-assistenter till Amazon Ads-data. Dock saknas tydliga detaljer kring promptmallar och verktygsgränssnitt, vilket är viktigt för avancerade LLM-arbetsflödesintegrationer. Sammantaget är den funktionell för sitt huvudsakliga syfte, men skulle kunna vinna på ökad transparens och detaljer kring dess programmatiska möjligheter.

MCP-betyg: 6/10

MCP-betyg