关于 adops-mcp
AdOps MCP 面向使用 Google Ads 和 Meta Ads 的广告投放者,读取导出的 CSV 并在 AI 助手中分析跨平台广告表现。它无需 API 凭据,提供预算建议、异常检测、测试分析和预测等功能。
主要功能
- 01导入 Google Ads 与 Meta Ads CSV
- 02统一跨平台广告指标
- 03预算分配建议与批量编辑导出
- 04异常检测与 A/B 测试分析
- 05行业基准和支出预测
- 06提供仪表板资源
适用场景
- 01分析多个广告平台的活动表现
- 02发现点击成本或点击率异常
- 03比较广告活动并评估预算分配
- 04预测未来支出与转化
MCP 相关
MCP 服务向客户端提供广告分析工具和仪表板资源。客户端可导入 CSV、查询活动数据,并调用预算分析、异常检测及预测等功能。
配置
本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。
工具
本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。
详细介绍
AdOps MCP
以 CSV 为先的 Google Ads + Meta Ads 分析与优化——可在 Claude、Cursor 和任何 MCP 客户端中使用。
从 Google Ads 或 Meta Ads Manager 导出 CSV → 导入 AdOps → 向 AI 助手询问有关广告系列的任何问题。
无需 OAuth。无需开发者令牌。无需排队等待 API 审批。你的数据保留在自己的设备上。
为什么以 CSV 为先?
Google Ads API 和 Meta Marketing API 功能强大,但有准入门槛:开发者令牌审批需要数天,Meta 应用审核需要数周,OAuth 流程也很脆弱。对大多数广告主而言,这些障碍始终无法跨越。
AdOps 采用了不同的方式。每个广告平台的仪表板上都有一个下载 / 导出按钮,可以生成 CSV,其中包含你关心的内容:广告系列表现、按天细分的指标、支出、转化次数、ROAS。AdOps 会读取该 CSV,并直接在 AI 助手中运行与每月 200 美元的优化套件相同的分析——异常检测、预算分配、A/B 显著性分析、预测、行业基准。
你的数据由你掌控。你无需将凭据交给第三方,也无需等待 3 周的审核。
功能
- 17 个 MCP 工具,涵盖完整的广告分析生命周期
- 4 个 MCP 资源,用于一目了然地查看仪表板
- CSV 导入,支持 Google Ads Editor、Google Ads 网页界面和 Meta Ads Manager——自动检测格式(美国与欧洲数字格式、CRLF 与 LF、BOM 处理)
- 统一的跨平台架构——将 Google 和 Meta 广告系列标准化为单一的
UnifiedCampaign/UnifiedMetrics模型 - AI 驱动的建议——重新分配预算、扩大高 ROAS 广告系列的投放规模、暂停零转化广告系列
- 批量编辑 CSV 导出——将建议转换为 Google Ads Editor / Meta Ads Manager CSV,可直接粘贴到仪表板中,一键批量更新
- 统计异常检测——CPC 飙升、CTR 下跌、支出激增,并可配置灵敏度
- A/B 测试分析,附置信度评分
- 内置 9 个垂直行业的行业基准(电子商务、SaaS、B2B 等)
- 支出与转化预测(7/14/30 天)
- 演示模式——生成逼真的广告组合,在导入自己的数据前试用这些工具
- 91 项自动化测试——TypeScript 严格模式,全程使用 Zod 验证
快速开始
npm i adops-mcp-server
添加到你的 MCP 客户端(Claude Desktop claude_desktop_config.json、Cursor、VS Code、Windsurf):
{
"mcpServers": {
"adops": {
"command": "node",
"args": ["path/to/node_modules/adops-mcp-server/dist/index.js"]
}
}
}
重启客户端。然后,在 Claude 中:
> Seed demo data so I can explore AdOps
(调用 ad_demo_seed)
或者导入真实数据:
> Import ~/Downloads/google-ads-report.csv as a Google Ads CSV
(调用 ad_csv_import,参数为 platform=google、csv_path=...)
从广告仪表板导出 CSV
Google Ads
- 打开 ads.google.com → 广告系列视图 2.(可选)在工具栏中点击细分 → 天,获取每日指标
- 点击下载(⬇)图标 → 选择 .csv 格式
- 保存到磁盘,并将绝对路径提供给
ad_csv_import
Meta Ads Manager
- 打开 business.facebook.com → 广告管理工具
- 切换到广告系列标签页(不要选广告组或广告——这里需要广告系列级汇总数据) 3.(可选)选择细分 → 时间 → 天,获取每日指标
- 点击报告 → 导出 → 广告系列效果(.csv)
- 保存到磁盘,并将绝对路径提供给
ad_csv_import
两种导出方式开箱即用,无论是否按天细分数据。没有“天”列时,每个广告系列会得到一行汇总指标。按天细分时,会得到每日时间序列数据,从而充分支持预测和异常检测。
工具
| 工具 | 描述 |
|---|---|
ad_demo_seed | 填充逼真的跨平台演示广告组合(8 个广告系列,30 天指标),让你在导入真实数据前试用 AdOps |
ad_csv_import | 导入 Google Ads 或 Meta Ads CSV 导出文件 — 其他所有工具均基于这些数据运行 |
ads_export_recommendations | 将 budget_analyze 的建议导出为 Google Ads Editor CSV、Meta Ads Manager CSV、JSON 或 Markdown — 一次批量粘贴,即可让广告信息中心反映 AI 的计划 |
platform_connect | 手动注册数据源连接(可替代 CSV 导入,适用于脚本化工作流) |
campaign_list | 列出并筛选所有已导入平台上的广告系列 |
campaign_create | 手动添加广告系列(适用于假设规划) |
campaign_update | 更新本地存储中的广告系列设置(预算、状态、出价、排期) |
campaign_pause_resume | 批量暂停或恢复最多 50 个广告系列 |
ads_report | 生成统一的跨平台效果报告 |
budget_analyze | 分析预算分配并生成扩量/暂停建议 |
budget_reallocate | 在不同平台的广告系列之间转移预算 |
audience_insights | 按人口统计、地理位置和设备细分 |
creative_specs | 平台专属图片、视频和文本要求参考 |
anomaly_detect | 以可配置的灵敏度检测效果异常 |
ab_test_analyze | 通过统计显著性检验比较两个广告系列 |
competitor_benchmark | 将你的指标与行业平均值进行比较(9 个行业) |
forecast_spend | 预测未来 7/14/30 天的支出、转化次数和 ROAS |
资源
| 资源 | 描述 |
|---|---|
ads://overview | 跨平台信息中心摘要 |
ads://campaigns | 所有有效广告系列及其关键指标 |
ads://budget | 各平台的预算分配 |
ads://alerts | 最近的效果异常和警告 |
统一指标架构
AdOps 会对各平台的指标进行规范化:
| 指标 | 公式 | 备注 |
|---|---|---|
| CTR | clicks / impressions × 100 | 点击率(%) |
| CPC | spend / clicks | 单次点击成本 |
| CPM | spend / impressions × 1000 | 每千次展示成本 |
| ROAS | conversion_value / spend | 广告支出回报率 |
| CPA | spend / conversions | 单次获客成本 |
| 转化率 | conversions / clicks × 100 | % |
CSV 列映射:
| AdOps 字段 | Google Ads CSV | Meta Ads CSV |
|---|---|---|
spend | Cost(如果单位为 micros,则自动转换为等值美元) | Amount spent (USD/EUR/...) |
impressions | Impressions | Impressions |
clicks | Clicks | Link clicks |
conversions | Conversions | Results(购买/潜在客户等) |
conversion_value | Conv. value | Purchases conversion value |
reach | — | Reach(仅限 Meta) |
quality_score | Quality Score(如果存在) | —(仅限 Google) |
欧洲区域格式的数字(125,50 = 125.50)和以分号分隔的 CSV 文件会自动检测。
配置
从网络角度看,AdOps 是无状态的 — 无需 API 密钥或 OAuth。唯一的配置是指定导入数据的持久化位置:
| 变量 | 描述 | 默认值 |
|---|---|---|
ADOPS_DATA_DIR | JSON 持久化目录 | ./data |
其他所有行为均通过工具参数控制。
定价
| 套餐 | 价格 | 功能 |
|---|---|---|
| 免费版 | $0 | 每天导入 1 个 CSV、演示模式、全部 17 个工具只读 |
| 专业版 | €24 终身 | 不限导入次数、完整 CRUD、全部分析工具 |
| 代理商版 | $59/mo | 多账户、白标报告、优先支持 |
可通过 GitHub 获取(可自托管,免费),也可通过 MCPize marketplace 获取(托管服务)。
开发
git clone https://github.com/enzoemir1/adops-mcp.git
cd adops-mcp
npm ci
npm run build
npm test # 91 tests across 10 suites
npm run inspect # Open MCP Inspector
测试
共 91 项测试,涵盖:
- CSV 解析器(11 项测试):RFC 4180 引号规则、BOM、欧洲/美国数字格式、分隔符检测
- Google Ads CSV 导入(7 项测试):广告系列报告、按天细分、目标映射、欧洲区域设置
- Meta Ads CSV 导入(5 项测试):Meta 专属列、从表头检测货币、目标映射、覆盖人数/频次记录
- 导出建议(8 项测试):Google Ads Editor CSV 格式、Meta Ads Manager CSV 格式、JSON 封装、Markdown 渲染、min_delta_pct 筛选、数量限制、按类型汇总
- 存储:连接的增删改查、广告系列搜索、指标汇总、批量插入
- 分析:指标计算、效果报告、预测、基准
- 优化器:预算分析、重新分配、扩量/暂停建议
- 异常检测:CPC 激增检测、转化量下降、灵敏度、严重程度排序
- 端到端工作流:14 个真实用户场景
路线图
- v1.3 — 添加对 Google Ads Editor
.csv.gz和 Excel.xlsx的支持 - v1.4 — 将 Google Ads / Meta Ads API 实时集成作为可选企业功能(BYOK — 自备开发者令牌并通过应用审核)
- v2.0 — 面向团队部署的多用户服务模式,支持 JWT 身份验证
专业版许可证
AdOps 以 免费模式 提供——ad_demo_seed、ad_csv_import、platform_connect、campaign_list、campaign_create、campaign_update、campaign_pause_resume、ads_report、budget_reallocate、audience_insights 和 creative_specs 均可免费使用。以下工具需要 专业版许可证:
ads_export_recommendations— 用于 Google Ads Editor / Meta Ads Manager 的批量编辑 CSV 导出budget_analyze— AI 预算分配分析与操作建议anomaly_detect— 统计异常检测ab_test_analyze— 带有显著性和提升幅度的 A/B 测试 z 检验forecast_spend— 预测未来 7/14/30 天的支出和 ROAScompetitor_benchmark— 行业基准对比
购买专业版许可证(€24,终身使用,支持 3 台设备): https://automatiabcn.lemonsqueezy.com/buy/1525c929-832c-4472-a88a-58edbfa4e87b
或购买 独立开发者 MCP 套装(€69,包含全部 4 个服务)。
export LEMONSQUEEZY_LICENSE_KEY=YOUR-KEY-HERE
或在 MCP 客户端配置中:
{
"mcpServers": {
"adops-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "adops-mcp-server"],
"env": { "LEMONSQUEEZY_LICENSE_KEY": "YOUR-KEY-HERE" }
}
}
}
许可证验证结果会在本地缓存 24 小时——首次运行后即可完全离线使用。
许可证
MIT 许可证。详情请参阅 LICENSE。
由 Automatia BCN 构建。
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。