
Máy chủ Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP)
Máy chủ Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP) kết nối các trợ lý AI với nguồn dữ liệu ngoài, API và dịch vụ, giúp tích hợp quy trình phức tạp và quản lý bảo mật các ...
Kết nối luồng AI của bạn với Facebook Ads để quản lý chiến dịch, báo cáo và tự động hóa mượt mà — an toàn và hiệu quả với Máy chủ Facebook Ads MCP.
Máy chủ Facebook Ads MCP là một máy chủ Model Context Protocol (MCP) đóng vai trò giao diện với nền tảng Facebook Ads, giúp các trợ lý AI và môi trường phát triển truy cập và quản lý dữ liệu Facebook Ads một cách lập trình. Bằng cách kết nối máy chủ MCP này với client AI của bạn, bạn có thể tự động hóa các tác vụ như truy vấn hiệu suất quảng cáo, quản lý chiến dịch và truy cập báo cáo mà không cần thao tác thủ công với giao diện Facebook Ads. Máy chủ này đơn giản hóa xác thực — hoặc yêu cầu bạn nhập access token, hoặc tự động tạo thông qua hạ tầng bảo mật của GoMarble — giúp việc thiết lập dễ dàng. Tích hợp này giúp lập trình viên xây dựng, quản lý và phân tích chiến dịch quảng cáo hiệu quả hơn nhờ tận dụng các quy trình và tự động hóa điều khiển bởi AI.
Không tìm thấy thông tin về template prompt có sẵn trong kho lưu trữ.
Không có định nghĩa resource cụ thể trong kho lưu trữ hoặc tài liệu.
Không có danh sách công cụ cụ thể trong tài liệu hoặc mô tả server.py. Phần “Available MCP Tools” có xuất hiện trong readme, nhưng không có thêm chi tiết nào trong nội dung truy xuất được.
Đảm bảo đã cài đặt Python 3.10+ và các phụ thuộc trong requirements.txt
đã được đáp ứng.
Lấy Facebook Access Token với quyền cần thiết.
Xác định vị trí file cấu hình Windsurf của bạn.
Thêm Máy chủ Facebook Ads MCP vào phần mcpServers
:
{
"mcpServers": {
"fb-ads-mcp-server": {
"command": "python",
"args": [
"/path/to/your/fb-ads-mcp-server/server.py",
"--fb-token",
"YOUR_FACEBOOK_ACCESS_TOKEN"
]
}
}
}
Lưu cấu hình và khởi động lại Windsurf. Xác minh máy chủ MCP xuất hiện trong giao diện.
Dùng biến môi trường để bảo mật access token:
{
"mcpServers": {
"fb-ads-mcp-server": {
"command": "python",
"args": [
"/path/to/your/fb-ads-mcp-server/server.py",
"--fb-token",
"${FACEBOOK_ACCESS_TOKEN}"
],
"env": {
"FACEBOOK_ACCESS_TOKEN": "your-token-value"
}
}
}
}
Cài đặt Python 3.10+ và các phụ thuộc từ requirements.txt
.
Lấy Facebook Access Token.
Chỉnh sửa cấu hình Claude như sau:
{
"mcpServers": {
"fb-ads-mcp-server": {
"command": "python",
"args": [
"/path/to/your/fb-ads-mcp-server/server.py",
"--fb-token",
"YOUR_FACEBOOK_ACCESS_TOKEN"
]
}
}
}
Lưu và khởi động lại Claude. Xác minh kết nối máy chủ.
Cài đặt Python 3.10+ và các phụ thuộc.
Lấy Facebook Access Token.
Cập nhật cấu hình Cursor MCP:
{
"mcpServers": {
"fb-ads-mcp-server": {
"command": "python",
"args": [
"/path/to/your/fb-ads-mcp-server/server.py",
"--fb-token",
"YOUR_FACEBOOK_ACCESS_TOKEN"
]
}
}
}
Khởi động lại Cursor sau khi lưu thay đổi.
Đảm bảo đã cài đặt Python 3.10+ và các phụ thuộc.
Bảo mật Facebook Access Token của bạn.
Chỉnh sửa file cấu hình Cline:
{
"mcpServers": {
"fb-ads-mcp-server": {
"command": "python",
"args": [
"/path/to/your/fb-ads-mcp-server/server.py",
"--fb-token",
"YOUR_FACEBOOK_ACCESS_TOKEN"
]
}
}
}
Lưu và khởi động lại Cline.
Luôn sử dụng biến môi trường cho thông tin đăng nhập nhạy cảm (xem ví dụ JSON ở trên).
Sử dụng MCP trong FlowHunt
Để tích hợp máy chủ MCP vào workflow FlowHunt của bạn, hãy bắt đầu bằng cách thêm thành phần MCP vào luồng và kết nối nó với tác nhân AI của bạn:
Nhấp vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình MCP hệ thống, hãy nhập thông tin máy chủ MCP của bạn bằng định dạng JSON này:
{
"facebook-ads-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Sau khi cấu hình, tác nhân AI có thể sử dụng MCP này như một công cụ với toàn bộ chức năng và khả năng của nó. Lưu ý thay “facebook-ads-mcp” bằng tên máy chủ MCP thực tế của bạn và thay đổi URL thành URL máy chủ MCP của bạn.
Phần | Có sẵn | Chi tiết/Ghi chú |
---|---|---|
Tổng quan | ✅ | Tìm thấy thông tin tổng quan, hướng dẫn thiết lập & sử dụng |
Danh sách Prompt | ⛔ | Không có template prompt nào được liệt kê |
Danh sách Resource | ⛔ | Không có resource cụ thể nào được mô tả |
Danh sách Công cụ | ⛔ | Có mục ‘Available MCP Tools’ nhưng không có chi tiết |
Bảo mật API Key | ✅ | Có hướng dẫn dùng biến môi trường |
Hỗ trợ Sampling (không quan trọng khi đánh giá) | ⛔ | Không có thông tin |
Giữa các phần trên, Máy chủ Facebook Ads MCP cung cấp tài liệu hướng dẫn thiết lập tốt nhưng thiếu tài liệu công khai về prompt, công cụ và resource cụ thể. Điểm mạnh là dễ tích hợp và hướng dẫn quản lý thông tin đăng nhập rõ ràng. Dựa trên độ đầy đủ và minh bạch của tài liệu, tôi đánh giá máy chủ MCP này ở mức 5/10.
Có LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
Có ít nhất một công cụ | ⛔ |
Số lượng Fork | 14 |
Số lượng Star | 68 |
Máy chủ Facebook Ads MCP là cầu nối giữa FlowHunt (và các tác nhân AI khác) với nền tảng Facebook Ads. Nó cho phép quản lý chiến dịch tự động, truy cập phân tích hiệu suất và xử lý thông tin đăng nhập an toàn trong các luồng AI của bạn.
Bạn có thể tự động hóa quản lý chiến dịch, lấy báo cáo hiệu suất theo thời gian thực, thực hiện các thao tác quảng cáo hàng loạt và cho phép trợ lý AI phân tích, tối ưu hóa Facebook Ads — tất cả đều lập trình được.
Bạn nên sử dụng biến môi trường trong file cấu hình để tránh lộ thông tin đăng nhập nhạy cảm. Xem ví dụ cấu hình cho từng client ở trên để biết chi tiết.
Tài liệu hiện tại không liệt kê bất kỳ công cụ hoặc template prompt nào cụ thể. Trọng tâm chính của nó là cung cấp cầu nối API mạnh mẽ cho dữ liệu và thao tác Facebook Ads.
Bạn cần Python 3.10+, các phụ thuộc cần thiết (xem requirements.txt) và Facebook Access Token với quyền phù hợp. Làm theo hướng dẫn từng bước cho client AI của bạn để cấu hình và khởi chạy máy chủ.
Tích hợp Máy chủ Facebook Ads MCP với FlowHunt để tự động hóa quy trình chiến dịch, tối ưu hóa báo cáo và mở khóa tối ưu hóa bằng AI cho hoạt động quảng cáo của bạn.
Máy chủ Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP) kết nối các trợ lý AI với nguồn dữ liệu ngoài, API và dịch vụ, giúp tích hợp quy trình phức tạp và quản lý bảo mật các ...
Máy chủ ModelContextProtocol (MCP) hoạt động như một cầu nối giữa các tác nhân AI và các nguồn dữ liệu, API, dịch vụ bên ngoài, cho phép người dùng FlowHunt xây...
Máy chủ Amazon Ads MCP kết nối trợ lý AI và Amazon Advertising bằng cách cung cấp quyền truy cập lập trình liền mạch vào quản lý chiến dịch, báo cáo, đề xuất và...