Facebook Ads MCP 服务器

Facebook Ads MCP 服务器

将您的 AI 流程与 Facebook Ads 无缝连接,实现安全高效的广告活动管理、报告与自动化——尽在 Facebook Ads MCP 服务器。

“Facebook Ads” MCP 服务器的功能

Facebook Ads MCP 服务器是一款模型上下文协议(MCP)服务器,作为 Facebook Ads 平台的接口,使 AI 助理和开发环境能够以编程方式访问和管理 Facebook 广告数据。通过将该 MCP 服务器连接到您的 AI 客户端,您可自动化诸如广告绩效查询、广告活动管理、报告访问等任务,无需手动操作 Facebook Ads 界面。服务器简化了身份验证流程——您可以直接输入访问令牌,或通过 GoMarble 的安全基础设施生成令牌,让设置变得简单。此集成为开发者带来了借助 AI 自动化流程高效构建、管理和分析广告活动的能力。

提示模板列表

在仓库中未发现相关提示模板信息。

资源列表

在仓库或文档中未发现明确的资源定义。

工具列表

文档或 server.py 描述中未发现明确的工具清单。readme 中存在“Available MCP Tools”章节,但未提供详细内容。

此 MCP 服务器的用例

  • Facebook 广告活动管理
    通过 AI 工作流自动创建、更新、删除 Facebook 广告活动,减少人工操作并降低错误率。
  • 绩效报告
    将广告绩效指标和分析数据直接引入您的 AI 仪表盘或工作流,实现实时洞察与优化。
  • 批量广告操作
    批量暂停、激活或编辑多个广告,提升运营效率。
  • 与 AI 智能体无缝集成
    让 AI 助理基于实时 Facebook 广告数据进行答疑、生成报告或提出优化建议。
  • 访问控制与安全
    集中化安全令牌管理,减少凭证暴露,简化团队的设置流程。

如何设置

Windsurf

  1. 确保已安装 Python 3.10+,并满足 requirements.txt 中的依赖。

  2. 获取具有相应权限的 Facebook Access Token。

  3. 找到您的 Windsurf 配置文件。

  4. mcpServers 部分添加 Facebook Ads MCP 服务器:

    {
      "mcpServers": {
        "fb-ads-mcp-server": {
          "command": "python",
          "args": [
            "/path/to/your/fb-ads-mcp-server/server.py",
            "--fb-token",
            "YOUR_FACEBOOK_ACCESS_TOKEN"
          ]
        }
      }
    }
    
  5. 保存配置并重启 Windsurf。确认 MCP 服务器在界面中可见。

API 密钥安全

使用环境变量保护您的访问令牌:

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Claude

  1. 安装 Python 3.10+ 及 requirements.txt 所需依赖。

  2. 获取 Facebook Access Token。

  3. 按如下方式编辑 Claude 配置:

    {
      "mcpServers": {
        "fb-ads-mcp-server": {
          "command": "python",
          "args": [
            "/path/to/your/fb-ads-mcp-server/server.py",
            "--fb-token",
            "YOUR_FACEBOOK_ACCESS_TOKEN"
          ]
        }
      }
    }
    
  4. 保存并重启 Claude。验证服务器连接。

Cursor

  1. 安装 Python 3.10+ 及依赖。

  2. 获取 Facebook Access Token。

  3. 更新 Cursor MCP 配置:

    {
      "mcpServers": {
        "fb-ads-mcp-server": {
          "command": "python",
          "args": [
            "/path/to/your/fb-ads-mcp-server/server.py",
            "--fb-token",
            "YOUR_FACEBOOK_ACCESS_TOKEN"
          ]
        }
      }
    }
    
  4. 保存更改后重启 Cursor。

Cline

  1. 确保已安装 Python 3.10+ 及相关依赖。

  2. 确保您的 Facebook Access Token 已安全保存。

  3. 编辑 Cline 配置文件:

    {
      "mcpServers": {
        "fb-ads-mcp-server": {
          "command": "python",
          "args": [
            "/path/to/your/fb-ads-mcp-server/server.py",
            "--fb-token",
            "YOUR_FACEBOOK_ACCESS_TOKEN"
          ]
        }
      }
    }
    
  4. 保存并重启 Cline。

API 密钥安全

敏感凭证请始终使用环境变量(见上方 JSON 示例)。

在流程中使用 MCP

在 FlowHunt 中使用 MCP

要将 MCP 服务器集成进 FlowHunt 工作流,请首先在流程中添加 MCP 组件,并将其连接至您的 AI 智能体:

FlowHunt MCP flow

点击 MCP 组件以打开配置面板。在系统 MCP 配置区,使用以下 JSON 格式输入您的 MCP 服务器信息:

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

配置完成后,AI 智能体即可作为工具调用该 MCP,访问其全部功能与能力。请将 “facebook-ads-mcp” 替换为实际 MCP 服务器名称,并将 URL 替换为您的服务器地址。


概览

部分可用性详情/备注
概览已找到概览、配置与使用信息
提示模板列表未列出提示模板
资源列表未描述明确资源
工具列表有“Available MCP Tools”章节,但无详细内容
API 密钥安全有使用环境变量说明
采样支持(评估时不重要)未提及

总体来看,Facebook Ads MCP 服务器文档详细,便于集成与凭证管理,但未公开提示、工具和资源相关文档。其主要优势是集成便捷和凭证管理清晰。以文档完整性和透明度衡量,本 MCP 服务器评分为 5/10


MCP 评分

是否有 LICENSE✅ (MIT)
至少有一种工具
Fork 数14
Star 数68

常见问题

什么是 Facebook Ads MCP 服务器?

Facebook Ads MCP 服务器是 FlowHunt(及其他 AI 智能体)和 Facebook Ads 平台之间的桥梁。它可在您的 AI 工作流中实现广告活动自动化管理、性能分析访问以及安全的凭证处理。

此 MCP 服务器的典型用例有哪些?

您可以自动化广告活动管理,获取实时绩效报告,批量执行广告操作,并让 AI 助理分析和优化 Facebook 广告——所有过程均可编程完成。

如何安全管理我的 Facebook Access Token?

您应在配置文件中使用环境变量,以防止敏感凭证泄露。请参考上面各客户端的配置示例了解详情。

Facebook Ads MCP 服务器是否内置工具或提示模板?

当前文档未列出任何特定工具或提示模板。其主要聚焦于为 Facebook Ads 数据与操作提供强大的 API 桥接。

部署 Facebook Ads MCP 服务器的前置条件有哪些?

您需要 Python 3.10+、所需依赖项(见 requirements.txt),以及拥有相应权限的 Facebook Access Token。请按照各 AI 客户端的分步说明配置与启动服务器。

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