关于 GingerLive
GingerLive MCP Server 为品牌、主播及其 AI 助手提供 GingerLive 直播广告平台的最新公开信息。其工具、资源和提示词涵盖广告形式、网络覆盖、营销案例和主播参与方式。
主要功能
- 01公司与网络信息
- 02直播广告形式列表
- 03营销活动案例
- 04主播计划详情
- 05广告指南与提示词
适用场景
- 01查看 GingerLive 网络覆盖情况
- 02了解直播广告形式
- 03查阅营销活动案例
- 04了解主播如何加入计划
MCP 相关
该 MCP 服务通过工具、资源和提示词提供 GingerLive 的只读数据。客户端可连接 Streamable HTTP 端点,也可在本地运行 stdio 服务。
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.gingerlive.io/mcpclaude mcp add --transport http io-gingerlive https://mcp.gingerlive.io/mcp{"mcpServers":{"io-gingerlive":{"type":"http","url":"https://mcp.gingerlive.io/mcp"}}}在 Cursor 中打开{"servers":{"io-gingerlive":{"type":"http","url":"https://mcp.gingerlive.io/mcp"}}}在 VS Code 中打开{"mcpServers":{"io-gingerlive":{"type":"http","url":"https://mcp.gingerlive.io/mcp"}}}{"mcpServers":{"io-gingerlive":{"serverUrl":"https://mcp.gingerlive.io/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
6| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| intent | string | 否 | 可选:用一个简短句子说明用户想要完成的事情,例如“比较适用于土耳其游戏产品发布的广告形式”。仅用于提升此服务的覆盖效果。请勿包含姓名、电子邮件或其他个人数据。 |
详细介绍
GingerLive MCP 服务
GingerLive 的官方 Model Context Protocol 服务。GingerLive 是一个直播广告平台,连接品牌与 Twitch、Kick、YouTube Live 和 TikTok Live 上的 1,000 多名主播。
将其连接到 Claude、ChatGPT、Cursor 或任何 MCP 客户端后,助手便能使用 GingerLive 自有的最新数据回答有关直播广告的问题,包括广告形式、网络覆盖范围、广告活动案例研究和主播变现计划。
- 端点(Streamable HTTP):
https://mcp.gingerlive.io/mcp - 身份验证: 无(公开、只读数据)
- 注册表: 官方 MCP Registry 中的
io.gingerlive/mcp - 文档: gingerlive.io/developers
功能
工具
| 工具 | 返回内容 |
|---|---|
get_company_overview | GingerLive 的介绍:定位、流媒体平台、网络数据、第三方测量合作伙伴、联系链接 |
get_network_stats | 网络覆盖范围和表现:主播数量、年度独立覆盖人数、每月观看时长、广告观看完成率 |
list_ad_formats | 面向品牌提供的直播广告形式,包含说明和形式徽章(例如,不可跳过、支持广告拦截器) |
list_case_studies | 广告活动案例研究,每项均附简短摘要和链接 |
get_case_study | 某个案例研究的完整内容,按 slug 查询 |
get_streamer_program_info | 主播如何加入并获得收入:费用、运作方式、支持的平台、注册链接 |
每个工具还接受一个可选的 intent 字符串:用一句话说明用户想做什么,不包含个人数据。托管服务会记录每次工具调用(工具、参数、意图、会话 ID、客户端名称、国家/地区、用户代理;不含 IP 地址),以改进回答能力,并在 12 个月后删除日志。详见 gingerlive.io/privacy。
资源
gingerlive://company:公司信息(JSON)gingerlive://guides:直播广告资源指南(JSON)https://gingerlive.io/llms.txt:实时获取的权威 llms.txt
提示词
plan_livestream_campaign:为品牌规划直播广告活动(可选goal、budget)get_started_as_streamer:帮助主播评估并加入计划(可选platform)
连接
Claude(claude.ai / Desktop): Settings → Connectors → Add custom connector → https://mcp.gingerlive.io/mcp
Claude Code:
claude mcp add --transport http gingerlive https://mcp.gingerlive.io/mcp
Cursor、VS Code 和其他客户端(mcp.json):
{
"mcpServers": {
"gingerlive": { "url": "https://mcp.gingerlive.io/mcp" }
}
}
通过 stdio 在本地运行(工具相同,除实时 llms.txt 资源外无需联网):
git clone https://github.com/gingerlive-io/gingerlive-mcp && cd gingerlive-mcp && npm install
{
"mcpServers": {
"gingerlive": { "command": "npx", "args": ["tsx", "/path/to/gingerlive-mcp/src/stdio.ts"] }
}
}
也可以使用 Docker:docker build -t gingerlive-mcp . && docker run -i --rm gingerlive-mcp
然后可以询问诸如 “GingerLive 提供哪些直播广告形式?”、“给我看看 GingerLive 的广告活动案例研究” 或 “如何通过我的 Kick 直播变现?” 等问题。
运作方式
工具、资源和提示词只在 src/server.ts 中注册一次,并通过两种方式提供服务:src/index.ts(托管的 Cloudflare Worker)和 src/stdio.ts(本地 stdio 进程)。Worker 是无状态的:每个请求都会在官方 MCP TypeScript SDK 的 Web 标准 Streamable HTTP 传输上创建一个全新的服务,不使用 Durable Objects 或其他会话级存储。每个回答都来自 src/data/agent-data.json,这是根据与 gingerlive.io/llms.txt 相同的来源生成的静态快照,因此该服务只会返回已在 gingerlive.io 上公开的信息。
| 路径 | 用途 |
|---|---|
/mcp | MCP Streamable HTTP 端点 |
/mcp/server-card | SEP-2127 服务卡片(application/mcp-server-card+json) |
/health | 健康检查 |
/.well-known/mcp | SEP-1960 清单 |
/.well-known/mcp.json | Registry 服务卡片 |
自行运行
npm install
npm run stdio # local stdio server
npm run dev # local Worker at http://localhost:8787/mcp
npm run deploy # to your own Cloudflare account (change the route in wrangler.jsonc first)
使用情况日志记录需要在你的账户中配置 D1 数据库:运行 npx wrangler d1 create <name>,将其名称和 ID 填入 wrangler.jsonc,然后运行 npx wrangler d1 migrations apply <name> --remote。本地开发时,使用 --local 应用迁移。stdio 服务不会记录日志。
使用 MCP Inspector 检查:
npx @modelcontextprotocol/inspector
关于 GingerLive
GingerLive 是一个直播广告平台。其 Streamsense AI 会在直播的恰当时机投放不打扰观众、不可跳过的广告,让主播通过内容创收,并帮助品牌大规模触达 Z 世代。
- 品牌:gingerlive.io/brands
- 主播:gingerlive.io/streamers
- 案例研究:gingerlive.io/casestudies
- 联系方式:[email protected]
许可证
MIT © Gingerlive Bilişim Teknolojileri A.Ş.
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。