Facebook Ads Library MCP

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Facebook广告库MCP服务器

这是Facebook广告库的模型上下文协议（MCP）服务器。

有了这个，你可以在脸书的公共广告库中搜索任何公司或品牌，看看他们目前在运行什么，并分析他们的广告。您可以分析广告图像/文本，用全面的见解分析视频广告，比较公司的策略，并深入了解其广告系列中的有效策略。

✨ 新功能

• 🚀 批处理：同时查询多个品牌和平台ID，减少API调用，提高效率
• 🎬 视频批量分析：在单个Gemini API调用中分析多个视频，节省约88%的代币
• 💳 智能信用管理：通过直接链接自动检测API信用耗尽，以补充您的ScrapeCreators帐户
• ⚡ 增强性能：智能缓存和请求重复数据删除，以获得更快的结果
• 🔄 向后兼容：所有现有查询在获得新批处理功能的同时保持不变

这里有一个例子，说明当它连接到克劳德时你可以做什么。

https://github.com/user-attachments/assets/a47aa689-e89d-4d4b-9df7-6eb3a81937ee

在ChatGPT、Claude、Manus或任何地方尝试托管版本的MCP 在此处订阅

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示例提示

单一品牌分析

How many ads is 'AnthropicAI' running? What's their split across video and image?

What messaging is 'AnthropicAI' running right now in their ads?

Analyze the video ads from 'Nike' and extract their visual storytelling strategy, pacing, and brand messaging techniques.

批量分析（新增！）

Compare the current advertising strategies across Nike, Adidas, and Under Armour. Show me their ad volumes, messaging themes, and creative approaches.

Do a deep comparison to the messaging between 'AnthropicAI', 'Perplexity AI' and 'OpenAI'. Give it a nice forwardable summary.

Analyze the holiday campaign strategies for Coca-Cola, Pepsi, Dr Pepper, and Sprite. What themes are they using?

Get the current ads for all major streaming services: Netflix, Disney+, Hulu, HBO Max, Amazon Prime Video, and Apple TV+. Compare their positioning strategies.

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安装

先决条件

• Python 3.12+
• 拟人克劳德桌面应用程序（或光标）
• Pip（Python包管理器），安装 python -m pip install
• 访问令牌 刮擦创作者
• 用于视频分析的Google Gemini API密钥（可选，仅用于视频广告）

快速安装（推荐）

1. 克隆并运行安装脚本

   git clone http://github.com/talknerdytome-labs/facebook-ads-library-mcp.git
   cd facebook-ads-library-mcp

   # For macOS/Linux:
   ./install.sh

   # For Windows:
   install.bat

安装脚本将：

- 创建用于依赖隔离的虚拟环境 - 安装所有必需的依赖项 - 设置配置文件

1. 配置API密钥

编辑 .env 创建的文件，并添加您的API密钥：

- 获取ScrapeCreators API密钥 scrapecreators.com - 在获取Gemini API密钥 谷歌人工智能工作室 （可选，用于视频分析）

1. 遵循显示的MCP配置

安装脚本将向您显示要添加到Claude Desktop或Cursor的确切配置。

手动安装

如果您更喜欢手动安装：

1. 克隆此仓库

   git clone https://github.com/trypeggy/facebook-ads-library-mcp.git
   cd facebook-ads-library-mcp

1. 创建虚拟环境并安装依赖项

   python3 -m venv venv
   ./venv/bin/pip install -r requirements.txt

1. 配置API密钥

复制模板并配置API密钥：

   cp .env.template .env
   # Then edit .env with your actual API keys

获取API密钥：

- 注册Scrape创作者 这里 - 获取Google Gemini API密钥 这里 （可选，用于视频分析）

1. 连接到MCP服务器

将MCP服务器配置添加到您的Claude Desktop或Cursor配置中：

   {
     "mcpServers": {
       "fb_ad_library": {
         "command": "{{PATH_TO_PROJECT}}/facebook-ads-library-mcp/venv/bin/python",
         "args": [
           "{{PATH_TO_PROJECT}}/facebook-ads-library-mcp/mcp_server.py"
         ]
       }
     }
   }

替换 {{PATH_TO_PROJECT}} 包含克隆此存储库的完整路径。

注： 该配置使用虚拟环境的Python解释器(venv/bin/python)以实现更好的依赖隔离和可靠性。

注： API密钥现在自动从 .env 文件，因此您不需要将它们作为命令行参数传递。

对于Claude Desktop：

将此另存为 claude_desktop_config.json 在您的Claude Desktop配置目录中：

   ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

对于光标：

将此另存为 mcp.json 在Cursor配置目录中：

   ~/.cursor/mcp.json

1. 重新启动克劳德桌面/光标

打开Claude Desktop，您现在应该看到Facebook广告库是一个可用的集成。

或者重新启动Cursor。

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技术细节

1. Claude向Python MCP服务器发送请求
2. MCP服务器智能地批处理和优化对ScrapeCreators API的查询
3. 智能缓存减少了冗余的API调用并提高了性能
4. 信用监控通过主动错误处理防止工作流程中断
5. 数据通过链流回Claude，并带有增强的批处理信息

可用的MCP工具（增强型）

此MCP服务器提供与Facebook广告库对象交互的工具：

🆕 增强功能：

• 批处理: get_meta_platform_id 和 get_meta_ads 现在接受单个字符串或数组以进行高效的批量操作
• 视频批量分析: analyze_ad_videos_batch 在单个Gemini API调用中处理多个视频，以节省大量代币
• 智能信用管理：所有工具检测API信用耗尽，并提供直接链接以进行充值
• 请求重复数据删除：自动删除批处理操作中的重复请求
• 令牌优化：共享提示处理可将Gemini API视频分析成本降低约88%
• 向后兼容：所有现有的单查询工作流继续工作，不变

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故障排除

常见问题

🆕 ScraperCreators API信用耗尽：

• 当你看到“ScrapeCreators API信用耗尽”时，你需要补充你的帐户
• 错误消息包括一个直接链接到 废料收集器仪表板)
• 您可以查看当前的信用余额，并在那里购买更多信用
• 一旦积分可用，服务器将自动恢复工作

🆕 超出费率限制：

• 如果达到速率限制，服务器将告诉您等待多长时间
• 批处理操作有助于降低达到速率限制的可能性
• 如果您经常遇到限制，请考虑间隔开大批量请求

找不到API密钥错误：

• 确保您的 .env 文件位于项目根目录中
• 如果你没有 .env 文件，从模板中复制它： cp .env.template .env
• 请检查API键的格式是否正确，不带引号
• 验证 .env 文件包含 SCRAPECREATORS_API_KEY=your_key_here
• 对于视频分析，请确保 GEMINI_API_KEY=your_key_here 还添加了

视频分析不起作用：

• 确认您在您的 .env 文件
• 视频分析需要 GEMINI_API_KEY 环境变量

MCP服务器连接问题：

• 验证MCP配置中的路径指向正确的位置
• 确保您已经创建了一个虚拟环境并安装了依赖项 python3 -m venv venv && ./venv/bin/pip install -r requirements.txt
• 确保您的MCP配置使用虚拟环境Python路径（以结尾 /venv/bin/python)
• 配置更改后重新启动Claude Desktop/Cursor

有关其他Claude Desktop集成故障排除，请参阅 MCP文件。该文档包括检查日志和解决常见问题的有用提示。

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反馈

我们将非常感谢您的反馈。请 告诉我们 您希望接下来看到该列表中的哪些功能或请求全新的功能。

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许可证

该项目根据MIT许可证获得许可。