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🔌 MCP 🤖 Agent 🔄 工作流 💻 CLI 🔗 REST API 🧠 Claude ✨ GPT

🔌

MCP工具

广告MCP工具

基于 Jupyter Notebook · 让 AI 助手直接操作你的系统与工具

英文名：ads-mcp

⭐ 66 Stars 🍴 11 Forks 💻 Jupyter Notebook 📄 未公布协议 🏷 AI 8.0分

8.0AI 综合评分

广告管理MCPAI

⚙️ 配置说明 🔍 查看原项目 📺 TG 频道

✦ AI Skill Hub 推荐

经 AI Skill Hub 精选评估，广告MCP工具获评「强烈推荐」。这款MCP工具在功能完整性、社区活跃度和易用性方面表现出色，AI 评分 8.0 分，适合有一定技术背景的用户使用。

📚 深度解析

广告MCP工具是一款基于 MCP（Model Context Protocol）标准协议的 AI 工具扩展。MCP 协议由 Anthropic 开发并开源，旨在建立 AI 模型与外部工具之间的标准化通信接口，目前已被 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 等主流 AI 工具采纳。

通过安装广告MCP工具，你的 AI 助手将获得额外的工具调用能力，可以用自然语言直接操控该工具的功能，无需学习复杂的命令行语法。MCP 工具的核心价值在于"一次配置，永久增强"——配置完成后，每次与 AI 对话时都可以无缝调用这些工具。

在技术实现上，MCP 工具通过标准的 JSON-RPC 协议与 AI 客户端通信，工具的功能以"工具列表"的形式暴露给 AI 模型，AI 可以按需调用。广告MCP工具提供了结构化的工具调用接口，使 AI 模型能够精确地理解和使用每个功能点，显著降低 AI 在工具使用上的错误率。

与传统的 API 集成相比，MCP 工具的优势在于无需编写代码——用户只需在配置文件中添加几行 JSON，即可让 AI 获得全新能力。AI Skill Hub 将广告MCP工具评为 AI 评分 8.0 分，属于同类工具中的优质选择。

📋 工具概览

广告MCP工具是一款遵循 MCP（Model Context Protocol）标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议，它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务，实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用，都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发，极大提升生产效率。

GitHub Stars

⭐ 66

开发语言

Jupyter Notebook

支持平台

Windows / macOS / Linux

维护状态

轻量级项目，按需更新

开源协议

未公布

AI 综合评分

8.0 分

工具类型

MCP工具

Forks

📖 中文文档

以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理，如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

📌 核心特色

通过标准 MCP 协议与 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端深度集成
提供结构化工具调用接口，显著降低 AI 集成复杂度
支持 Claude Desktop 和 Claude Code 无缝接入，开箱即用
可与其他 MCP 工具组合叠加，构建完整 AI 工作站
轻量无侵入设计，不影响现有系统架构

🎯 主要使用场景

在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具，实现 AI 与系统的深度联动
通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务，代替繁琐手动操作
将多个 MCP 工具组合使用，构建个人专属 AI 工作站

以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成，实际以官方 README 为准。

安装命令

# 方式一：通过 Claude Code CLI 一键安装
claude skill install https://github.com/amekala/ads-mcp

# 方式二：手动配置 claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "--mcp--": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "ads-mcp"]
    }
  }
}

# 配置文件位置
# macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
# Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

📋 安装步骤说明

确认已安装 Node.js（v18 或以上版本）
打开 Claude Desktop 或 Claude Code 的 MCP 配置文件
按「交给 Agent 安装 → Claude Desktop」标签中的 JSON 配置填入 mcpServers 字段
保存配置文件并重启 Claude 客户端
重启后，在对话中即可使用本工具

以下用法示例由 AI Skill Hub 整理，涵盖最常见的使用场景。

常用命令 / 代码示例

# 安装后在 Claude 对话中直接使用
# 示例：
用户: 请帮我用 广告MCP工具 执行以下任务...
Claude: [自动调用 广告MCP工具 MCP 工具处理请求]

# 查看可用工具列表
# 在 Claude 中输入："列出所有可用的 MCP 工具"

以下配置示例基于典型使用场景生成，具体参数请参照官方文档调整。

配置示例

// claude_desktop_config.json 配置示例
{
  "mcpServers": {
    "__mcp__": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "ads-mcp"],
      "env": {
        // "API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

// 保存后重启 Claude Desktop 生效

📑 README 深度解析真实文档完整度 52/100 查看 GitHub 原文 →

以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理，保留代码块、表格与列表结构。

Ads MCP

Remote Model Context Protocol (MCP) server for cross-platform ad management. Create, analyze, and optimize campaigns across Google Ads, Meta Ads, TikTok Ads, and LinkedIn Ads from any MCP-compatible AI assistant.

Client Roots and Install Targets

AI Client	Repo Source Root	Generated/Runtime Root in Repo	User Installation Path/Method
Claude Code	Repo root + `shared/skills/` + `shared/agents/`	`skills/`, `agents/`, `commands/`, `.claude-plugin/`	`/plugin marketplace add amekala/ads-mcp` then `/plugin install adspirer-advertising-agent`
Cursor	`plugins/cursor/adspirer/` + shared sources	`plugins/cursor/adspirer/.cursor/skills/`, `plugins/cursor/adspirer/.cursor/agents/`	`bash <(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/amekala/ads-mcp/main/plugins/cursor/adspirer/install.sh)`
Codex	`plugins/codex/adspirer/` + shared sources	`plugins/codex/adspirer/skills/`, `plugins/codex/adspirer/agents/`	`bash <(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/amekala/ads-mcp/main/plugins/codex/adspirer/install.sh)`
Gemini CLI	Repo root	`gemini-extension.json`, `GEMINI.md`, `commands/adspirer/`	`gemini extensions install github.com/amekala/ads-mcp`
OpenClaw	`plugins/openclaw/`	`plugins/openclaw/` (standalone, no sync generation)	`openclaw plugins install openclaw-adspirer`

Example Prompts

Keyword Research:

Research keywords for my emergency plumbing business in Chicago.
Show me high-intent keywords with real CPC data and budget recommendations.

Performance Analysis:

Show me campaign performance for the last 30 days across all platforms.
Which campaigns are converting best and what should I optimize?

Campaign Creation:

Create a Google Performance Max campaign for luxury watches targeting
New York with a $50/day budget.

Multi-Platform Strategy:

I want to advertise my handmade jewelry business across Google and LinkedIn.
Research keywords for Google Ads and create a LinkedIn sponsored content campaign
targeting small business owners.

Developer Guide

If you're contributing to this repo or adding new ad platforms/IDE support:

Architecture — Shared skills model, template system, what's done and what's remaining
Template Syntax & Sync Workflow — Variable substitution, conditional blocks, validation checks
Adding Ad Platforms — How to add a new ad platform (e.g., Snapchat, Pinterest, YouTube)
Adding IDEs — How to add support for a new IDE (e.g., Windsurf, Cline)

REST API (no MCP client required)

The same tool surface is exposed as 178 REST endpoints at https://api.adspirer.ai/api/v1/tools/<tool_name>/execute. Authenticate with a Personal Access Token (sk_live_...) created at adspirer.ai/keys. Swagger: https://api.adspirer.ai/docs. Full reference: adspirer.com/docs/api-reference.

Quick reference

./scripts/sync-skills.sh          # Generate IDE-specific skills from templates
./scripts/sync-skills.sh --check  # Verify generated files match committed (CI mode)
./scripts/validate.sh             # Run all 62 offline validation checks
./scripts/validate.sh --live      # Also test MCP endpoint connectivity

Never edit files in plugins/*/skills/, skills/, agents/, or plugins/*/agents/ directly — they will be overwritten by the sync script. Edit templates in shared/skills/ and shared prompts in shared/agents/ instead.

Supported Plugins

This repo distributes plugins for 4 AI platforms from a single monorepo:

Platform	Directory	Skills	Install Method
Claude Code	Repo root	1 generated + 5 slash commands	`/plugin marketplace add`
Claude Tag (@claude)	Upstream: [anthropics/claude-tag-plugins PR #3](https://github.com/anthropics/claude-tag-plugins/pull/3)	1 (`adspirer-api`: SKILL + 341-tool catalog + `ads_call.sh`)	Org access bundle (Bearer `sk_live_` key, hosts `api.adspirer.ai` / `mcp.adspirer.com`); `claude plugin install adspirer@claude-tag-plugins` once merged
Cursor	`plugins/cursor/adspirer/`	5 generated from templates	`install.sh` (one-command)
Codex	`plugins/codex/adspirer/`	5 generated from templates	`install.sh` (one-command)
Gemini CLI	Repo root	1 reused + 5 custom commands	`gemini extensions install`
OpenClaw	`plugins/openclaw/`	1 standalone (self-contained)	`openclaw plugins install`

Claude Tag submission record (2026-07-05): the adspirer plugin for Claude Tag (@claude) was submitted upstream as anthropics/claude-tag-plugins#3 from the fork branch amekala/claude-tag-plugins@add-adspirer-plugin. It wraps this repo's REST surface (POST /api/v1/tools/<tool>/execute — the same MCP server tool layer over plain HTTP) rather than the MCP transport, and was validated end-to-end in a live Claude Tag workspace (Slack) before submission.

Skills for Claude Code, Cursor, and Codex are authored once in shared/skills/ as templates, then compiled into IDE-specific versions by scripts/sync-skills.sh. The performance marketing agent prompt is also authored once in shared/agents/performance-marketing-agent/PROMPT.md and compiled into Claude Code, Cursor, and Codex agent files by the same sync script. OpenClaw uses its own standalone skill. See Architecture for the full design.