Facebook Ads Library MCP
什么是Facebook Ads Library MCP服务器?
这是一个基于Model Context Protocol (MCP) 的服务器,可以连接到Claude等AI工具,帮助用户搜索和分析Facebook上的广告内容。你可以查看品牌当前的广告活动、广告类型(如图片或视频)、广告文案等信息。如何使用Facebook Ads Library MCP服务器?
通过配置MCP服务器并将其与Claude或Cursor等AI工具集成,你就可以直接在AI界面中使用该服务进行广告查询和分析。适用场景
适用于市场研究人员、营销人员或企业主,用于了解竞争对手的广告策略、分析广告内容、优化自身广告投放计划。主要功能
品牌广告查询
支持根据品牌名称查询其在Facebook上运行的广告数量、类型及内容。
广告内容分析
可以获取广告的文本、图片和视频链接,并进行内容分析。
多品牌对比
支持对多个品牌的广告策略进行深度对比,帮助发现市场趋势。
实时数据更新
提供最新的广告数据,确保信息的时效性和准确性。
优势
提供强大的广告数据分析能力,便于制定营销策略。
支持与主流AI工具(如Claude)集成,提升工作效率。
操作简单,适合非技术用户使用。
能够实时获取Facebook广告库的最新数据。
局限性
依赖第三方API(如Scrape Creators),可能受限于其服务稳定性。
部分高级功能可能需要付费订阅。
无法获取所有广告数据,受平台限制。
如何使用
克隆仓库
在终端执行命令克隆项目代码。
获取API密钥
前往Scrape Creators网站注册并获取API访问密钥。
配置MCP服务器
按照提供的JSON模板修改路径和API密钥后保存。
重启AI工具
如果使用Claude Desktop或Cursor,请重启以使配置生效。
使用案例
分析AnthropicAI的广告策略
查询AnthropicAI在Facebook上的广告数量、类型及文案内容。
比较多家AI公司的广告内容
分析AnthropicAI、Perplexity AI和OpenAI的广告文案,找出它们的差异和共同点。
常见问题
是否需要编程知识才能使用该服务器?
该服务器是否需要付费?
为什么无法获取到某些广告数据?
能否与其他AI工具一起使用?
相关资源
GitHub仓库
项目源代码和文档。
Scrape Creators API文档
获取API密钥和使用说明。
MCP官方文档
关于MCP服务器集成的详细指南。
无代码版本体验
无需编码即可使用的版本。

Figma Context MCP
Framelink Figma MCP Server是一个为AI编程工具(如Cursor)提供Figma设计数据访问的服务器,通过简化Figma API响应,帮助AI更准确地实现设计到代码的一键转换。
TypeScript
56.8K
4.5分

Duckduckgo MCP Server
已认证
DuckDuckGo搜索MCP服务器,为Claude等LLM提供网页搜索和内容抓取服务
Python
58.0K
4.3分

Firecrawl MCP Server
Firecrawl MCP Server是一个集成Firecrawl网页抓取能力的模型上下文协议服务器,提供丰富的网页抓取、搜索和内容提取功能。
TypeScript
97.1K
5分

Minimax MCP Server
MiniMax Model Context Protocol (MCP) 是一个官方服务器,支持与强大的文本转语音、视频/图像生成API交互,适用于多种客户端工具如Claude Desktop、Cursor等。
Python
45.5K
4.8分

Context7
Context7 MCP是一个为AI编程助手提供实时、版本特定文档和代码示例的服务,通过Model Context Protocol直接集成到提示中,解决LLM使用过时信息的问题。
TypeScript
72.7K
4.7分

Exa Web Search
已认证
Exa MCP Server是一个为AI助手(如Claude)提供网络搜索功能的服务器,通过Exa AI搜索API实现实时、安全的网络信息获取。
TypeScript
40.2K
5分

Baidu Map
已认证
百度地图MCP Server是国内首个兼容MCP协议的地图服务,提供地理编码、路线规划等10个标准化API接口,支持Python和Typescript快速接入,赋能智能体实现地图相关功能。
Python
39.0K
4.5分

Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCP是一个通过MCP协议快速部署HTML内容到EdgeOne Pages并获取公开URL的服务
TypeScript
25.5K
4.8分


