Amazon Advertising - PPC Prophet について
Amazon Advertising - PPC Prophet は、Amazon Advertising のデータを扱う AI アシスタント向けのホスト型 MCP サーバーです。広告分析、支出の診断、キャンペーン管理、自動化ルールの監視に対応します。
主な機能
- 01キャンペーンとキーワードの実績分析
- 02未コンバージョン支出の特定
- 03指標変化の原因診断
- 04キャンペーンと入札額の更新
- 05自動化ルールの実行状況確認
- 06インタラクティブなデータ表示
活用シーン
- 01キャンペーンの売上と ROAS の比較
- 02コンバージョンのないキーワード支出の特定
- 03ACOS 上昇の原因調査
- 04自動化ルールの実行状況監視
MCP 対応
ホスト型 MCP サーバーとして、互換クライアントに Amazon Advertising の照会、管理、自動化監視ツールを提供し、インタラクティブな可視化にも対応します。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
ツール
ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。
詳細
Amazon Advertising MCP サーバー
AI アシスタントを Amazon Advertising のデータに接続します。キャンペーンのパフォーマンスを確認し、無駄な支出を見つけ、指標の変化を診断し、自動化ルールを監視できます。すべて自然言語で操作できます。
これは何ですか?
PPC Prophet MCP は、AI アシスタント(Claude、ChatGPT、Cursor など)に Amazon Advertising データへの直接アクセスを提供するホスト型の Model Context Protocol サーバーです。ローカルへのインストールは不要です。接続して問い合わせるだけです。
これはAI エージェント向けのインフラストラクチャであり、ダッシュボードではありません。次の機能を提供します。
- Amazon Ads データへの自然言語での問い合わせ
- レポート作成とアラート通知のワークフローの自動化
- AI を活用した PPC 最適化エージェント
- MCP 対応クライアントとの連携
機能
Amazon Advertising 向けの 27 以上のツール
パフォーマンス分析
get_campaign_performance- 柔軟な並べ替え(売上、ROAS、ACOS、支出、クリック数)に対応したキャンペーン指標get_search_term_performance- 任意の KPI で並べ替えた検索語句の分析get_asin_performance- 商品レベルのパフォーマンス指標get_match_type_performance- 完全一致、フレーズ一致、部分一致、自動ターゲティングを比較get_dayofweek_performance- パフォーマンスが最も良い曜日と最も悪い曜日を特定get_platform_performance- SP、SB、SD の内訳compare_periods- 週次、月次の比較分析
無駄な支出の分析
get_wasted_spend- コンバージョンにつながらない支出をしているキャンペーン、キーワード、検索語句を特定- しきい値と結果件数の上限をカスタマイズ可能
- キャンペーン、キーワード、検索語句レベルの分析
根本原因の診断
diagnose_change- 「ACOS、売上、支出が変化したのはなぜか?」に回答- アカウントからキャンペーン、キーワードのレベルまで掘り下げて分析
- 要因の分解(CPC、CVR、AOV の影響)
- 入札額や予算の変更との相関関係
キャンペーン管理
list_campaigns、get_campaign、search_campaignsupdate_campaign_status、update_campaign_budgetlist_keywords、update_keyword_bid、update_keyword_status
ルールと自動化(PPC Prophet の登録者向け)
list_rules- 自動化ルールを表示get_rule_details- ルールの設定とフィルターget_rule_outcomes- 実行履歴get_recent_rule_activity- プロファイル全体の自動化を監視
プロファイル管理
list_profiles、get_profile、set_current_profilelist_mcp_profiles、activate_mcp_profile、check_mcp_status
MCP アプリ(インタラクティブなウィジェット)
Claude で直接表示されるリッチなビジュアライゼーション:
- 無駄な支出の分析ツール - 並べ替え可能な表付きのビジュアルチャート
- キャンペーンパフォーマンスダッシュボード - 比較機能付きの指標概要
- 変化の診断 - 要因の内訳を示すウォーターフォールチャート
クイックスタート
1. API トークンを取得する
- ppcgpt.getppcprophet.com/register で登録します
- Amazon Advertising アカウントを接続します
- ppcgpt.getppcprophet.com/mcp で API トークンを生成します
2. MCP クライアントを設定する
Claude Desktop / Claude Code(推奨)
ターミナルで次のコマンドを実行します。
claude mcp add ppc-prophet \
--transport http \
--header "Authorization: Bearer YOUR_TOKEN_HERE" \
https://ppcgpt.getppcprophet.com/mcp
手動で設定する
Claude Desktop の設定ファイル(macOS の場合は ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json)に追加します。
{
"mcpServers": {
"ppc-prophet": {
"url": "https://ppcgpt.getppcprophet.com/mcp",
"transport": "streamable-http",
"headers": {
"Authorization": "Bearer YOUR_TOKEN_HERE"
}
}
}
}
3. 問い合わせを開始する
"Show me wasted spend on keywords"
"Which campaigns have the best ROAS?"
"Why did my ACOS increase this week?"
"Compare last week to the week before"
クエリの例
| クエリ | 内容 |
|---|---|
| "売上上位10件のキャンペーンを表示して" | 売上高順に並べたキャンペーンのパフォーマンス |
| "損失を出しているキーワードはどれですか?" | 費用が発生しているものの、コンバージョンに至っていないキーワード |
| "ACOS が急上昇したのはなぜですか?" | 要因の特定を含む根本原因分析 |
| "今月と先月を比較して" | 期間ごとの指標比較 |
| "除外キーワードに追加すべき検索語句はどれですか?" | コンバージョンに至っていない検索語句 |
| "曜日別の内訳を表示して" | 月曜日から日曜日までのパフォーマンス |
| "最も成果が高いマッチタイプはどれですか?" | 完全一致、フレーズ一致、部分一致の比較 |
技術的な詳細
- トランスポート:ストリーミング可能な HTTP(SSE にも対応)
- 認証:Authorization ヘッダーを介した Bearer トークン
- データ範囲:過去 90 日間のパフォーマンスデータ
- 応答時間:ほとんどのクエリで 100 ミリ秒未満
ドキュメント
- クエリの完全なリファレンス:ppcgpt.getppcprophet.com/docs/queries
- ランディングページ:ppcgpt.getppcprophet.com
- MCP セットアップガイド:ppcgpt.getppcprophet.com/mcp
レジストリへの掲載
- 公式 MCP レジストリ -
io.github.philmccarty/amazon-advertising-ppc-prophet - Glama / awesome-mcp-servers
料金
| プラン | プロファイル数 | 機能 | API 呼び出し |
|---|---|---|---|
| 無料 | 1 | 読み取り専用ツール | 1 日あたり 100 回 |
| Pro($99/月) | 5 | フルアクセス+書き込みツール | 無制限 |
サポート
- ドキュメント:ppcgpt.getppcprophet.com/docs/queries
- メール:[email protected]
- メインプラットフォーム:app.getppcprophet.com
ライセンス
プロプライエタリ — アクセスには PPC Prophet アカウントが必要です。
コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。