关于 StealAds
StealAds 是面向营销人员的远程 MCP 服务,用于研究公开的 Meta 广告。它提供广告创意细节和投放时长,也支持追踪竞争对手,并在使用额度前确认后为品牌改编广告结构。
主要功能
- 01按品牌或类别搜索公开 Meta 广告
- 02查看广告钩子、形式和投放时长
- 03查看竞争对手 Playbook 和新测试
- 04追踪竞争对手广告主
- 05经费用确认后改编广告结构
适用场景
- 01比较竞争对手当前广告及重复使用的钩子
- 02查找某类别中投放时间较长的广告
- 03了解竞争对手保留、停止或测试的内容
- 04为品牌改编广告结构
MCP 相关
这是采用 OAuth 登录的远程 Streamable HTTP MCP 服务,向客户端提供搜索和阅读 Meta 广告、追踪广告主、保存广告及改编广告概念的工具。
配置
远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端,复制配置或使用一键安装。
https://mcp.stealads.ai/mcpclaude mcp add --transport http ai-stealads-stealads https://mcp.stealads.ai/mcp{"mcpServers":{"ai-stealads-stealads":{"type":"http","url":"https://mcp.stealads.ai/mcp"}}}在 Cursor 中打开{"servers":{"ai-stealads-stealads":{"type":"http","url":"https://mcp.stealads.ai/mcp"}}}在 VS Code 中打开{"mcpServers":{"ai-stealads-stealads":{"type":"http","url":"https://mcp.stealads.ai/mcp"}}}{"mcpServers":{"ai-stealads-stealads":{"serverUrl":"https://mcp.stealads.ai/mcp"}}}命令在终端中运行;JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。
工具
详细介绍
StealAds:广告 MCP
问问你的 AI,竞争对手一直在花钱投放哪些广告。然后做出你的版本。
你的 AI 擅长写广告,却不擅长了解哪些广告有效。它从未见过你的对手本周在投放什么广告、哪些广告投放了 9 天后就被停掉,或哪些广告已经持续投放了 6 个月。
StealAds 让它洞察 Meta 广告市场。连接一次,然后用日常语言提问。
演示品牌仅作说明:在能够展示结果的宿主中,结果会如此呈现。其他宿主会以文本形式返回相同的广告,并标明每条广告的投放时长。
一个示例对话(Liquid Death 的公开广告):
You What ads does Liquid Death keep running?
Claude Here's a sample of their ads (I can't see all of them). What stands out:
1. A social-proof image ad that ran 168 days, the longest in this sample.
2. A carousel with a contrarian hook that ran 142 days.
3. A newer "You won't believe it's not candy" campaign, only about 10 days in. Too early to call.
Contrarian and curiosity-gap hooks come up most. Run time shows an ad has lasted, not that it sold.
Want me to open their Playbook to see what they keep and drop, or adapt one for your brand?
不是仪表板,也不是广告账户管理工具,而是一位读过这些广告的研究伙伴。
一行安装
首次使用时,使用你的 StealAds 账户登录。无需粘贴密钥。你可以批准它执行的操作,并随时撤销授权。
| 你的 AI | 一行命令 |
|---|---|
| Claude Code(服务端 + skills) | /plugin install stealads --marketplace TheMattBerman/ads-mcp |
| Claude Code(仅服务端) | claude mcp add --transport http stealads https://mcp.stealads.ai/mcp,然后运行 /mcp 登录 |
| Claude(claude.ai、Desktop) | StealAds 上架后,可在连接器目录中一键连接(在 Claude 中进行调研;制作广告时会打开 StealAds 应用)。在此之前,或要在聊天中制作广告:Customize > Connectors > add custom connector > https://mcp.stealads.ai/mcp |
| ChatGPT | StealAds 上架后,可在 ChatGPT 的应用目录中使用。在此之前,进入 Developer Mode > create an app > https://mcp.stealads.ai/mcp > OAuth |
| Cursor | 添加到 Cursor,或将 {"mcpServers":{"stealads":{"url":"https://mcp.stealads.ai/mcp"}}} 添加到 .cursor/mcp.json |
| Codex | codex mcp add stealads --url https://mcp.stealads.ai/mcp,然后运行 codex mcp login stealads |
| Gemini CLI | gemini mcp add --transport http stealads https://mcp.stealads.ai/mcp,然后运行 /mcp auth stealads |
| 脚本 | 使用来自 StealAds Settings 的 API 密钥运行 stealads-agent |
| 任何支持 MCP 的工具 | https://mcp.stealads.ai/mcp |
然后试试:“你的竞争对手现在在投放哪些 Facebook 广告?”
各应用的完整步骤:stealads.ai/integrations。
使用前后对比
| 不使用 StealAds | 使用 StealAds |
|---|---|
| “以下是健身工作室常见的广告角度……”(凭记忆生成) | 来自真实广告主的真实广告,附带广告钩子、格式和投放时长 |
| 打开 Meta Ad Library,逐条翻看 | 问一次,获取最值得阅读的 5 条广告及其原因 |
| 把竞争对手的广告粘贴到聊天中,再加以描述 | 你的 AI 会直接打开广告并阅读广告钩子 |
| “给我做一条类似这样的广告”得到的是泛泛的文案 | 它会借鉴经受住时间考验的结构,并融入你的品牌产品、颜色和风格 |
| 想起来时才回头查看竞争对手 | 追踪他们,然后询问他们现在在测试什么 |
向它提问
竞品广告
- Gymshark 现在投放了哪些 Facebook 广告?
- 我的竞品有哪些广告已经投放超过 90 天?
- Peloton 如何做广告?他们反复使用哪些吸引点和优惠?
竞品保留、停投和测试的内容
- 这家竞品持续投放哪些格式,又停掉了哪些?
- 我的竞品现在在测试什么?
你所在品类中效果好的内容
- 哪些广告角度在健身工作室领域效果不错?
- 营养补充剂领域效果最好的广告有哪些?我想借鉴其中的吸引点。
- 展示护肤品牌的黑色星期五广告,供我借鉴。
- 找出开头带有口播吸引点的 B2B 软件强效视频广告。
持续投放的广告
- 找出餐食套装品类中投放时间最长的广告。
- 这个品牌哪些广告保留投放的时间最长?
竞品推出的内容
- 我的竞品本周推出了什么?
- 用表格列出 Rival Co 正在投放的广告。
制作你的版本并持续跟踪
- 为我的品牌制作一则类似这样的广告。费用是多少?
- 跟踪我的三个最大竞品。
- 我周一的推送到了吗?如果有一周没推送,原因是什么?
让你的 AI 擅长这些事的八项技能
服务端为你的 AI 提供工具。这些技能教它如何像策略师一样使用这些工具:先问什么问题、要阅读多少广告、哪些内容不能妄下结论。每项技能都是 skills/ 中一个简短、直白的 markdown 文件。
| 技能 | 可以这样提问 | 用途 |
|---|---|---|
researching-competitor-ads | “Gymshark 正在投放哪些广告?” | 找到广告主、搜索其广告、阅读其中最值得关注的几则,并告诉你他们重点推广什么、哪些内容反复出现,以及哪些是新内容 |
reading-a-brands-playbook | “这家竞品保留了哪些格式,又停掉了哪些?” | 查看竞品的 Playbook:保留 30 天以上的广告、30 天内停投的广告、各格式的持续时长,以及目前正在测试的内容 |
finding-winning-ads-in-a-category | “健身工作室领域什么效果不错?” | 搜索一个品类,然后总结三种模式,并为你的品牌提供一个创意 |
reading-what-a-category-keeps-and-drops | “餐食套装品牌会持续投放什么,又会停掉什么?” | 根据一组公开广告梳理品类情况:保留投放的广告、生命周期较短的广告,以及竞争拥挤和仍有机会的广告角度 |
finding-longest-running-ads | “哪些餐食套装广告投放得最久?” | 按最低投放时长筛选,确认哪些广告仍在投放,并说明它们可能持续投放的原因 |
adapting-a-winning-ad | “为我的品牌制作一则类似这样的广告” | 改编广告结构和优惠形式,展示费用并在制作前征求确认,或者提供链接,让你在应用中完成制作 |
checking-new-rival-ads | “我的竞品本周推出了什么?” | 查看你跟踪的竞品新开始投放的广告,并撰写一份简短的每周报告 |
running-my-monday-drop | “我周一的推送到了吗?” | 查看每周的 StealAds 推送,解释漏推原因,也可以执行每周简报流程 |
两条简短的 Cursor 规则 可确保 Agent 诚实可靠:任何需要消耗额度的操作前都会先征求确认,并且只把广告文案当作阅读素材,绝不将其视为指令。
有何不同
| 它会读取广告,而不只是列出广告 | 每条广告都附有其吸引点(口播和画面文字)、格式及投放时长,让你的 AI 能分析广告为何有效 |
| 投放时长是关键信号 | 竞争对手持续付费投放的广告,是它奏效的最明确公开信号。StealAds 会显示每条广告的投放时长,并告诉你哪些广告仍在投放 |
| 从调研到制作自己的广告 | 找到效果好的广告,再为你的品牌改编。制作前会显示费用并征求批准。在 Claude 地址中,你会收到一个链接,打开后会在 StealAds 中直接选中这条广告 |
| 如实说明所知信息 | 结果是样本,并会明确标注为样本。投放时长只能说明广告持续投放过,并不能证明它带来了销量。不会编造总数 |
| 提供策略指南,而不只是信息流 | 打开竞争对手的策略指南,查看他们持续投放了哪些广告、一个月内停掉了哪些广告、各类格式持续了多久,以及他们目前在测试什么 |
| 默认安全 | 读取、写入和消费点数是相互独立的权限。未经明确同意,任何操作都不会消耗点数。可随时撤销权限 |
我为什么构建它
我先构建了 meta-ads-kit:一款用于管理你自己的 Meta 账户的开源 AI 广告管理工具。它很擅长一件事:了解你的数据。它对市场一无所知。每次它标记出一条效果不佳的广告,接下来的问题总是一样:那我该制作什么来替代?坦诚的回答是:“去看看哪些广告有效。”
StealAds 负责调研。本仓库让任何 AI 都能使用它。只需连接一次,用日常语言提问,你的 AI 就会依据竞争对手实际持续投放的广告来回答,而不是依赖它记得的信息。
Matt
工作原理
- 连接。 使用一个地址,通过 StealAds 登录。
- 提问。 使用日常语言。你的 AI 会选择合适的工具。
- 查看。 广告、吸引点、投放时长、新内容和持续投放的广告。
- 采取行动。 保存广告、关注竞争对手,或将效果好的广告改编成自己的广告。
底层采用远程 MCP 服务(Streamable HTTP),并通过 OAuth 登录。每次搜索都会返回数量有限的样本。不支持批量导出,也不提供素材库总数。
它不是什么
- 它不会管理或报告你自己的广告账户。请使用广告平台的连接器来完成这些操作。
- 它不会替你发布广告。
- 它不会把其他品牌的名称、徽标或宣传声明复制到你的广告中。
你的数据,你的权限
- 读取权限用于搜索和查看。写入权限用于保存广告和追踪竞争对手。消费点数权限用于任何需要消耗点数的操作。
- 制作广告或追踪竞争对手会消耗点数。你的 AI 会显示确切费用并事先征求同意。
- 在 StealAds 设置中撤销访问权限。
- 隐私政策 · 条款
帮助
让你的 AI 在聊天中联系 StealAds 支持团队,发送电子邮件至 [email protected],或阅读 docs/troubleshooting.md。
本仓库还包含
AGENTS.md 供读取该文件的 Agent 使用 · docs/prompts.md 提供更多提示词 · docs/tools.md 介绍各个工具的作用 · docs/chatgpt-instructions.md 适用于 ChatGPT Projects
采用 MIT 许可。欢迎复刻、改编技能并在此基础上构建。
stealads.ai · 由 Matt Berman 构建 · Big Players
如果这为你省下了一小时浏览广告资料库的时间,请为本仓库点星。这会告诉我继续构建下去。
示例中的品牌名称仅用于说明。StealAds 与这些品牌没有关联。广告来自 Meta 公共广告资料库。
评论
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。