Atlas Data: Ads, Jobs & Trends

Atlas Data MCP ツール

AI エージェント向けの広告ライブラリ、求人市場、検索トレンドのデータを、ホスト型の Apify MCP サーバーを通じて MCP ツールとして提供します。

インストールやホスティングは不要です。このリポジトリには、すぐに貼り付けて使えるクライアント設定と、Atlas Data ツールスイートの MCP Registry メタデータ（server.json）が含まれています。

MCP ツール名	取得できる内容	ストアページ	例
atlasdata--google-trends-scraper-reliable	Google Trends の期間別の関心度、地域別の関心度、関連する検索クエリとトピック	Apify Store	リポジトリ
atlasdata--google-ads-transparency-scraper-reliable	Google Ads Transparency Center のドメインまたは広告主別の広告：形式、初回／最終表示日、地域、EU のインプレッション数の範囲、クリエイティブ	Apify Store	リポジトリ
atlasdata--linkedin-ad-library-scraper-reliable	LinkedIn Ad Library の企業、キーワード、支払者別の広告：テキスト、クリエイティブ、CTA、ランディング URL、インプレッション数、ターゲティング	Apify Store	リポジトリ
atlasdata--tiktok-ad-library-scraper-reliable	TikTok Ad Library のキーワード、広告主、広告 ID 別の広告：動画、テキスト、リーチ、ランディングページ、任意のターゲティング詳細	Apify Store	リポジトリ
atlasdata--google-jobs-scraper-reliable	Google Jobs の検索クエリと勤務地別の求人情報：解析済みの給与、雇用形態、職務内容、応募リンク	Apify Store	リポジトリ

Apify MCP サーバーは汎用ヘルパー（get-actor-run、get-dataset-items、get-key-value-store-record、abort-actor-run）も公開しているため、エージェントは大量の結果をページ分割して取得できます。

エンドポイント

https://mcp.apify.com/?tools=atlasdata/google-trends-scraper-reliable,atlasdata/google-ads-transparency-scraper-reliable,atlasdata/linkedin-ad-library-scraper-reliable,atlasdata/tiktok-ad-library-scraper-reliable,atlasdata/google-jobs-scraper-reliable

• トランスポート：Streamable HTTP
• 認証：Apify OAuth（リモート OAuth に対応するクライアントでは、サインインウィンドウが開きます）、または Authorization: Bearer <token> として送信する Apify API トークン。console.apify.com/settings/integrations でトークンを取得してください。
• 料金：各ツールは結果ごとの従量課金制の Apify Actor で、料金はご自身の Apify アカウントに請求されます。現在の料金は各ストアページをご確認ください。
• ツールを減らしたい場合：tools= リストから項目を削除してください。各項目は atlasdata/<actor-name> です。

Cursor

~/.cursor/mcp.json（グローバル）または .cursor/mcp.json（プロジェクト）に追加します。OAuth を使う場合、URL だけで設定できます（configs/cursor-mcp.json）。

{
  "mcpServers": {
    "atlas-data": {
      "url": "https://mcp.apify.com/?tools=atlasdata/google-trends-scraper-reliable,atlasdata/google-ads-transparency-scraper-reliable,atlasdata/linkedin-ad-library-scraper-reliable,atlasdata/tiktok-ad-library-scraper-reliable,atlasdata/google-jobs-scraper-reliable"
    }
  }
}

OAuth の代わりにトークンを使用するには、ヘッダーを追加し、トークンを環境変数に保存します（configs/cursor-mcp-token.json）。

{
  "mcpServers": {
    "atlas-data": {
      "url": "https://mcp.apify.com/?tools=atlasdata/google-trends-scraper-reliable,atlasdata/google-ads-transparency-scraper-reliable,atlasdata/linkedin-ad-library-scraper-reliable,atlasdata/tiktok-ad-library-scraper-reliable,atlasdata/google-jobs-scraper-reliable",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer ${env:APIFY_TOKEN}"
      }
    }
  }
}

Claude Desktop

オプション A：カスタムコネクター（OAuth）。 Claude Desktop で Settings → Connectors → Add custom connector を開き、Atlas Data という名前を付けて、上記のエンドポイント URL を貼り付けます。プロンプトが表示されたら Apify にサインインします。

オプション B：トークンを使った設定ファイル。 claude_desktop_config.json（Settings → Developer → Edit Config）を編集します。これはリモートサーバーとのブリッジに mcp-remote を使用するため、Node.js 18+ をインストールしておく必要があります（configs/claude_desktop_config.json）。

{
  "mcpServers": {
    "atlas-data": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-remote",
        "https://mcp.apify.com/?tools=atlasdata/google-trends-scraper-reliable,atlasdata/google-ads-transparency-scraper-reliable,atlasdata/linkedin-ad-library-scraper-reliable,atlasdata/tiktok-ad-library-scraper-reliable,atlasdata/google-jobs-scraper-reliable",
        "--header",
        "Authorization:${AUTH_HEADER}"
      ],
      "env": {
        "AUTH_HEADER": "Bearer <your-apify-token>"
      }
    }
  }
}

その後、Claude Desktop を再起動します。（一部のクライアントでは args 内のスペースが正しく処理されないため、ヘッダーは環境変数を通じて渡されます。）

Claude Code

claude mcp add --transport http atlas-data \
  "https://mcp.apify.com/?tools=atlasdata/google-trends-scraper-reliable,atlasdata/google-ads-transparency-scraper-reliable,atlasdata/linkedin-ad-library-scraper-reliable,atlasdata/tiktok-ad-library-scraper-reliable,atlasdata/google-jobs-scraper-reliable" \
  --header "Authorization: Bearer $APIFY_TOKEN"

VS Code（GitHub Copilot エージェントモード）

.vscode/mcp.json に設定します。トークンの入力を求められるのは初回のみです（configs/vscode-mcp.json）。

{
  "inputs": [
    { "type": "promptString", "id": "apify-token", "description": "Apify API token", "password": true }
  ],
  "servers": {
    "atlas-data": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.apify.com/?tools=atlasdata/google-trends-scraper-reliable,atlasdata/google-ads-transparency-scraper-reliable,atlasdata/linkedin-ad-library-scraper-reliable,atlasdata/tiktok-ad-library-scraper-reliable,atlasdata/google-jobs-scraper-reliable",
      "headers": { "Authorization": "Bearer ${input:apify-token}" }
    }
  }
}

プロンプトの例

• 「米国における過去12か月間の notion、obsidian、logseq の Google Trends の関心度を比較し、関連する検索キーワードのうち上昇中のものを一覧にしてください。」
• 「hubspot.com は9月以降、ドイツでどのような Google 広告を出稿していますか？形式別に分類してください。」
• 「過去30日間の HubSpot の LinkedIn 広告を取得し、主な行動喚起を要約してください。」
• 「フランスで protein bar に言及しているアクティブな TikTok 動画広告を見つけ、ランディングページを一覧にしてください。」
• 「今週ベルリンで掲載された data engineer の求人を50件取得し、記載されている場合は給与の範囲を教えてください。」

ツールへの入力は、各 Actor の入力スキーマに従います。エージェントは MCP を通じてスキーマを確認できます。Store のページとサンプルリポジトリには、すべてのフィールドが記載されています。

コスト管理

実行ごとに、認証に使われた Apify アカウントに対して結果単位で課金されます。テスト中は maxAdsPerSearch や maxResults などの上限を低く設定し、エージェントを無人で実行する場合は Apify Console で月間使用量の上限を設定してください。

コードから同じツールを呼び出す

ツールは通常の Apify Actor であるため、MCP を使わなくても同じデータを利用できます。

from apify_client import ApifyClient

client = ApifyClient("<APIFY_TOKEN>")  # pip install apify-client
run = client.actor("atlasdata/google-jobs-scraper-reliable").call(
    run_input={"queries": ["data engineer"], "location": "Austin, TX", "country": "us", "maxResults": 20}
)
for job in client.dataset(run.default_dataset_id).iterate_items():
    print(job["title"], "|", job["companyName"], "|", job.get("salary"))

その他の例（Python、Node.js、curl）は、上記にリンクされている各ツールのリポジトリにあります。

レジストリのメタデータ

server.json は、公式の MCP Registry 向けに、このツール群を io.github.AtlasDataDenmark/atlas-data として記述しています。これは GitHub OIDC を使用する publish workflow によって公開されます。

サポート

このリポジトリ、または該当するツールのリポジトリで issue を作成してください。

ライセンス

このリポジトリ内の設定とドキュメントは MIT ライセンスで提供されています。ツール自体は Apify 上のホステッドサービスです。