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Amazon Ads MCP

von KuudoAIVersion 0.3.33i★ –iLäuft in der Cloud
Name in der Registryio.github.KuudoAI/amazon_ads_mcp

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Amazon Ads API MCP server for Amazon Advertising API

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Läuft in der Cloud
  • Transport: Streamable HTTP
  • Kategorie: Marketing & Social Media

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf dem Server des Entwicklers: Was du fragst, läuft über dessen Server.
  • Das trägst du selbst ein: Authorization

Du brauchst

Welche App nutzt du?

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Diese Adresse braucht einen Schlüssel in einem Header der Anfrage, und das Menü zum Hinzufügen von Connectors kann ihn nicht setzen. Nutze stattdessen Claude Code, Cursor oder VS Code.

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add --transport http amazon-ads 'https://{HOSTNAME}/mcp' --header 'Authorization: Bearer {AUTH_TOKEN}'

Trag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.

Die Adresse enthält {…}-Teile, die nur du kennst (etwa dein Konto), also kopier sie und trag die Werte ein.

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "amazon-ads": {
      "url": "https://{HOSTNAME}/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer {AUTH_TOKEN}"
      }
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

Die Adresse enthält {…}-Teile, die nur du kennst (etwa dein Konto), also kopier sie und trag die Werte ein.

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "amazon-ads": {
      "type": "http",
      "url": "https://{HOSTNAME}/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer {AUTH_TOKEN}"
      }
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

Diese Adresse braucht einen Schlüssel in einem Header der Anfrage, und das Menü zum Hinzufügen von Connectors kann ihn nicht setzen. Nutze stattdessen Claude Code, Cursor oder VS Code.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Werte, die du selbst einträgst

  • Authorization HTTP header
    Bearer credential required by the selected Amazon Ads MCP deployment.

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Die Adresse braucht deine eigenen Werte, deshalb können wir die Tool-Liste nicht für dich lesen.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 8. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto KuudoAI bestätigt, dem das Repo gehört

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • – Nicht zutreffend

    Endpunkt antwortet

    Die Adresse braucht Werte aus deinem eigenen Konto, deshalb können wir sie nicht für dich prüfen

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Die Adresse braucht Werte aus deinem eigenen Konto, deshalb können wir sie nicht für dich prüfen

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Noch nicht geprüft; wir lesen die Tool-Liste, wenn wir den Endpunkt prüfen

Im Vergleich mit anderen in Marketing & Social Mediai

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 3592 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 95 % der anderen 3592 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 3592 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist Amazon Ads MCP sicher?

Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft in der Cloud des Entwicklers. Du verbindest dich übers Internet, ohne etwas zu installieren, aber was du sendest, läuft über die Server des Entwicklers.

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.3.33) kam gestern in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Er verbindet sich per URL, also funktionieren auch Apps, die Remote-MCP-Server akzeptieren, zum Beispiel ChatGPT im Entwicklermodus.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: MCP YouTube Transcript, Google Analytics MCP, BibiGPT YouTube Video Summarizer

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:↓ Downloads pro Wochei★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

MCP YouTube Transcript

An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos

von jkawamotoWachsend★ 495Aktualisiert vor 11 Tagen

Läuft auf deinem Computer
Installieren

Google Analytics MCP

GA4 MCP server for AI agents: schema discovery, server-side aggregation, analysis-ready defaults.

von surendranbWachsend↓ 1088/Wo.★ 244Aktualisiert vor 11 Tagen

Läuft auf deinem Computer
Installieren

BibiGPT YouTube Video Summarizer

AI video summarizer: summarize and transcribe YouTube, Bilibili, TikTok and podcast videos.

von JimmyLvAm Anfang★ 137Aktualisiert vor 11 Tagen

Läuft in der Cloud✓ bibigpt.co
Installieren

README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

Kuudo Amazon Ads MCP Server

The open-source Amazon Ads MCP server from [Kuudo](https://www.kuudo.com/), also published as the Amazon Ads API MCP SDK

*Made with ❤️ + ☕ by Kuudo, an Openbridge company*

MCP registry id (for clients and catalogs that display a stable package name): io.github.KuudoAI/amazon_ads_mcp

Kuudo's Amazon Ads MCP server gives Claude, ChatGPT, Cursor and any MCP client 711 Amazon Ads API operations across 53 services: Sponsored Products, Sponsored Brands, Sponsored Display, Sponsored TV, Amazon DSP and Amazon Marketing Cloud, with read and write tools. It is MIT-licensed. Run it yourself, or have Kuudo run it in your own AWS, Google Cloud, Azure or Cloudflare account.

Kuudo · Amazon Ads MCP · Tool reference · Compare Amazon Ads MCP servers

Table of contents

  • Questions this server answers
  • Where this fits in Kuudo
  • What are MCP tools?
  • What is Amazon Ads API MCP SDK?
  • Quick start
  • Installation
  • Configuration (auth, packages, profiles, regions)
  • Downloading reports and exports
  • Example MCP client (Claude Desktop)
  • Context limits
  • Code mode
  • Tool audit
  • Background tasks
  • Frequently asked
  • Troubleshooting
  • Documentation map

Questions this server answers

Which MCP server connects Claude or ChatGPT to Amazon Ads, including DSP and Amazon Marketing Cloud?

Kuudo's Amazon Ads MCP covers all three in one server: Sponsored Products, Brands, Display and TV, Amazon DSP, and Amazon Marketing Cloud, 711 Amazon Ads API operations across 53 services, with read and write tools. It works from Claude, ChatGPT, Cursor and any other MCP client. See how it compares with the other Amazon Ads MCP servers: kuudo.com/compare/amazon-ads-mcp-servers.

Can I self-host an Amazon Ads MCP server in my own AWS or GCP account?

Yes. This server is MIT-licensed and runs from Docker or Python on infrastructure you control. Kuudo also provisions it, with the Selling Partner and Vendor Central servers, into your own AWS, Google Cloud, Azure or Cloudflare account, where Amazon requests go from your cloud directly to Amazon: self-host Kuudo in your own cloud.

Does it cover Seller Central and Vendor Central too?

This repository is the Amazon Ads server. Kuudo runs companion MCP servers for Seller Central (listings, inventory, orders, pricing, fulfillment and reports) and Vendor Central (purchase orders, shipments, invoices and Retail Analytics), and one AI client can use all three at once.

Can an agency run it across many client accounts?

Yes, through Kuudo. Each client authorizes its Amazon Ads account once through a time-limited invitation, with no login shared, and one connection then reaches every account and advertising profile the agency is authorized for: how account authorization works.

How is it different from Amazon's own Ads MCP Server?

Amazon's Ads MCP Server is hosted by Amazon and in open beta for Amazon Ads partners with active API credentials. This server is open source, runs where you choose, and works with your own Amazon Ads app or a partner token. The side-by-side, with every source dated: Amazon Ads MCP Server vs Kuudo.

Where this fits in Kuudo

This repository is the tool layer of a broader Amazon agent platform. Kuudo gives Amazon agents tools, knowledge, workflows, and a place to work. This repository is the tools.

LayerWhat it providesWhere
MCP serversThe tools an agent calls: Amazon Ads here, plus Selling Partner and Vendor Centralthis repo, and the MCP tool reference
SkillsThe higher-level workflows: reusable, versioned, multi-step Amazon procedures that compose these tools and wait for a human before anything goes liveAmazon Agent Skills
Agent AtlasThe knowledge: indexed Amazon operating knowledge across Ads, Seller Central, and Vendor Central, answered with citationsAmazon Agent Atlas
Agent FlowThe place to work: your Amazon data landed in your own cloud, so an agent answers with real figures instead of guessingAmazon Agent Flow

Read this repository as one layer of that platform rather than as the whole of it. The operations below are what an agent can call; Skills are what it runs.

What Are MCP Tools?

Think of MCP (Model Context Protocol) as a translator between an AI model and outside systems (like Amazon Ads). Each MCP tool is like a remote control button that tells the AI how to interact with Amazon Ads. Without MCP tools, the AI would have no idea how to “talk” to Amazon Ads.

With MCP tools:

  • The AI knows the exact endpoints to call.
  • The AI can request campaign reports, budgets, or targeting data safely.
  • Everything is structured, so the AI doesn’t break things by making random guesses.

👉 In short: MCP tools = a safe, well-labeled toolkit that lets AI work with the Amazon Ads API.

🚀 What is Amazon Ads API MCP SDK?

The Amazon Ads API MCP SDK is an open-source implementation that provides a robust foundation for creating AI-powered advertising tools, chatbots, and automated services.

✨ Key Features
  • 🔌 MCP Integration: Full Model Context Protocol compliance for AI application integration
  • 🌍 Multi-Region Support: NA, EU, and FE region endpoints with automatic routing
  • 📊 Comprehensive API Coverage: Campaigns, profiles, reporting, DSP, AMC workflows, and more
  • 📝 Type Safety: Full Pydantic model support with comprehensive type hints
  • 🧪 Production Ready: Includes testing, validation, and error handling

🎯 Use Cases

Claude Desktop Integration
  • Campaign Management: Ask Claude to create, update, or analyze campaigns
  • Performance Insights: Get AI-powered analysis of your advertising performance
  • Budget Optimization: Let Claude suggest budget adjustments based on performance
  • Creative Testing: Get recommendations for ad creative improvements
  • Reporting: Generate custom reports and insights on demand
AI Applications
  • Marketing Chatbots: Build conversational AI that can manage Amazon Ads campaigns
  • Automated Reporting: AI-powered insights and performance analysis
  • Smart Budget Management: Intelligent budget optimization using AI
  • Creative Optimization: AI-driven ad creative testing and optimization
Enterprise Services
  • Marketing Automation Platforms: Integrate Amazon Ads into existing marketing tools
  • Agency Management Systems: Multi-client, multi-account advertising management
  • E-commerce Integrations: Connect Amazon Ads with e-commerce platforms
  • Analytics Dashboards: Real-time advertising performance monitoring
Developer Tools
  • API Wrappers: Create custom SDKs for specific use cases
  • Testing Frameworks: Automated testing for Amazon Ads integrations
  • Development Tools: Local development and debugging utilities

Why this Ads MCP is different

Other Amazon Ads MCPs do happy path. They fall apart the moment an agent makes a reasonable mistake and Amazon's Ads API has more reasonable mistakes than almost any other large API surface. The v1 reporting catalog uses a different vocabulary than v3. The docs are scattered across migration generations. The same field can have three plausible names depending on which tutorial an agent or human was trained on.

You've felt this before

You know the symptoms even if you've never thought of them as a single problem:

  • "Compacting conversation…" right when you were getting somewhere
  • "Usage limit reached" mid-task, with nothing to show for the tokens
  • "Context window exceeded" start over, re-explain everything
  • The agent quietly forgetting the fix it figured out three turns ago
  • Five tool calls, four of them retries, none of them progress
  • Re-pasting the same error into the chat for the third time

That's not the model being dumb. That's the API surface burning context vague errors trigger thrashing, thrashing fills the window, the window fills and everything useful gets evicted. Anywhere from 4 to 12 round-trips for an agent: wrong field names, wrong body shape, wrong filter operator, wrong date placement, wrong advertiser-account format.

Here, the wrong moves return the right move

This server is built around a different premise: the error surface is the documentation surface. Every failure is a teaching opportunity, and the server is engineered to make the next attempt smarter than the last one, for the same agent or the next one, without retraining, prompt updates, or memory tricks.

  • The server tells you what went wrong, and *why* you got it wrong
  • Every failure converts to a corrective action — the model just reads the hint and moves on
  • A five-tool-call debugging arc collapses into a two-call corrected one
  • The same mistake a week later doesn't re-burn context, because the validator, alias table, and deprecated-shape table are still right there
  • No out-of-context tribal knowledge to forget

Every failure is cheaper than the last. Every agent learns from the same authoritative source. Every retry has direction. That compounding is what a smart agent solution looks like in practice.

Everything is an edge case, you can help

We won't catch every edge case. Amazon's API surface is enormous, the migration history is messy, and real-world failures get more creative than anything anyone can anticipate. What we're committing to is the strategy that errors should teach, that documentation should live in the surfaces agents actually touch, that every wrong move should make the next move easier.

If you hit a failure where the envelope didn't help; vague hint, wrong suggestion, no hint at all, that's exactly the feedback we want. Open an issue, paste the envelope, tell us what you expected. The strategy is only as good as the cases it covers.

Quick start

Prerequisites: Docker (recommended), Python 3.10+ if you run from source, and Amazon Ads API access (your own developer app or a partner such as Openbridge).

  1. git clone https://github.com/KuudoAI/amazon-ads-mcp.git && cd amazon-ads-mcp
  2. cp .env.example .env and add credentials (see Configuration).
  3. `docker compos

Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo

PopNx fragen