ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

DataDoe MCP

โดย Deltologicรุ่น 0.1.0i★ –iรันบนคลาวด์
ชื่อใน registrycom.datadoe/amazon-seller-mcp

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Hosted Amazon Seller and Vendor MCP server for Claude, ChatGPT, Cursor, Codex, Gemini, Copilot.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนคลาวด์
  • ช่องทาง (transport): Streamable HTTP
  • หมวด: อื่น ๆ
  • ต้องใส่ค่าเหล่านี้: datadoe-mcp-key

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต

ต้องเตรียมก่อน

  • รันบนคลาวด์ไม่ต้องลงโปรแกรมเพิ่ม ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

ที่อยู่นี้ต้องใส่ key ใน header ของคำขอ ซึ่งเมนูเพิ่ม connector ใส่ให้ไม่ได้ ใช้ Claude Code, Cursor หรือ VS Code แทน

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add --transport http amazon-seller https://mcp.datadoe.com/mcp/v1 --header 'datadoe-mcp-key: ใส่ค่าของคุณ'

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "amazon-seller": {
      "url": "https://mcp.datadoe.com/mcp/v1",
      "headers": {
        "datadoe-mcp-key": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "amazon-seller": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.datadoe.com/mcp/v1",
      "headers": {
        "datadoe-mcp-key": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ที่อยู่นี้ต้องใส่ key ใน header ของคำขอ ซึ่งเมนูเพิ่ม connector ใส่ให้ไม่ได้ ใช้ Claude Code, Cursor หรือ VS Code แทน

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • datadoe-mcp-key ความลับ จำเป็น HTTP header
    DataDoe MCP API key. Create one at https://app.datadoe.com/integrations/mcp

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

ยังไม่ได้อ่านรายการเครื่องมือของตัวนี้ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันโดเมน datadoe.com แล้ว (registry ตรวจความเป็นเจ้าของโดเมน)

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    endpoint ตอบ

    ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป

  • … ยังไม่ตรวจ

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    ยังไม่ได้ตรวจ เราอ่านรายการเครื่องมือตอนตรวจ endpoint

เทียบกับตัวอื่นในหมวด อื่น ๆi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 32742 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 9% ของอีก 32742 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32742 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

DataDoe MCP ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

ต้องใส่ค่าเหล่านี้: datadoe-mcp-key

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนคลาวด์ของผู้ทำ ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย ไม่ต้องลงโปรแกรม แต่ข้อมูลที่ส่งให้จะผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.1.0) เข้า registry 6 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต่อผ่าน URL จึงใช้กับโปรแกรมที่รับ remote MCP ได้ เช่น ChatGPT ที่เปิดโหมดนักพัฒนา

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Asset Notation

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Spec Driven Development

โดย formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

รันบนเครื่อง★ 440MITอัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Remote Desktop Commander

โดย desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

รันบนคลาวด์★ 211อัปเดต เมื่อวานซืน
ติดตั้ง

Asset Notation

โดย assetnotation

Read and maintain an Asset Notation file on disk: net worth, holdings, valuations, CSV import.

รันบนเครื่องอัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

Amazon Seller MCP Server - DataDoe

Hosted Amazon Seller Central & Vendor Central MCP server with read and write access. Connect Claude, ChatGPT, Cursor, Codex, Gemini, and GitHub Copilot to live Amazon SP-API and Amazon Ads API data, then let your AI agent act on it: update listings, manage orders, and optimize Amazon Ads campaigns. DataDoe handles the SP-API developer approval, OAuth, and rate limits so your AI agent starts working in under a minute.

🔗 Start a 14-day free trial · 📘 Documentation · ⚡ Actions · 📊 Amazon data schema · 🎥 Video demo


🚀 Quick start

  1. Sign up at DataDoe and connect your Amazon Seller Central or Vendor Central account.
  2. Create a DataDoe MCP API key in DataDoe MCP Integrations.
  3. Paste the config below into your AI client (Claude, Cursor, Codex, Gemini, GitHub Copilot, ChatGPT, or any MCP-capable tool):
   {

"mcpServers": { "datadoe": { "url": "https://mcp.datadoe.com/mcp/v1", "headers": { "datadoe-mcp-key": " " } } } }

  1. Ask your AI agent: *"Show my top 10 ASINs by revenue last month across all Amazon marketplaces."*

That's it. DataDoe runs the MCP server on hosted infrastructure, so your team doesn't need to deploy anything locally or wait for Amazon SP-API developer approval.


What is DataDoe MCP?

DataDoe MCP is a hosted Model Context Protocol (MCP) server for Amazon sellers, vendors, and agencies. It exposes your live Amazon Selling Partner API (SP-API) and Amazon Ads API data through MCP tools that work with Claude, ChatGPT, Cursor, Codex CLI, Gemini CLI, GitHub Copilot, Claude Desktop, n8n, NanoClaw, and any other MCP-capable client.

DataDoe MCP gives your AI agent two layers over your Amazon account:

  • A read layer - SKU-level orders, sales, ads spend, traffic, inventory, listings, returns, settlements, brand analytics, and catalog, returned as structured tool responses or downloadable CSV and JSON exports.
  • A write layer (Actions) - your agent can change your Amazon account through the SP-API and Amazon Ads API: update listings, cancel orders, confirm shipments, and manage Amazon Ads campaigns, ad groups, targets, and ads.

Building your own Amazon SP-API integration typically requires SP-API developer registration, OAuth refresh-token flow, marketplace-specific endpoints, throttling logic, and 2-4 weeks of Amazon approval. DataDoe takes care of all of that. You get a single authenticated MCP URL for both reading and acting on your Amazon data.

Who is DataDoe MCP for?

  • Amazon sellers (FBA, FBM, multi-marketplace) - get instant answers from your own seller data without context-switching to Seller Central.
  • Amazon agencies managing multiple client accounts - query across every connected Seller Central / Vendor Central account from one MCP server.
  • Vendors with Vendor Central - read 1P data alongside 3P data with the same tools.
  • AI builders and developers - ship Amazon-aware AI agents, dashboards, and internal tools without writing your own SP-API integration.
  • Operations teams - automate recurring reports via Claude Code, Cursor, n8n, or any MCP-capable workflow tool.

Why use DataDoe MCP?

  • ✅ No SP-API approval needed - DataDoe handles SP-API developer registration, OAuth, refresh tokens, and rate limits on your behalf.
  • ✅ 30-second setup - paste the MCP URL and your API key into your AI client config. DataDoe runs the server on hosted infrastructure.
  • ✅ 20+ documented integrations out of the box: Claude, ChatGPT, Cursor, Codex, Gemini CLI, GitHub Copilot, n8n, CrewAI, the Claude & OpenAI Agent SDKs, Excel / Word / PowerPoint via Claude, and any other MCP-capable client.
  • ✅ SKU-level resolution - drill into individual ASINs, parent listings, marketplaces, time periods, ad campaigns, keyword reports, settlements, returns.
  • ✅ Multi-marketplace, multi-account - one MCP server covers every Amazon marketplace (US, UK, DE, FR, IT, ES, CA, AU, JP, MX, and more) across Seller Central and Vendor Central.
  • ✅ AI-native by design - exports_create accepts SQL-like filter groups, GROUP BY, aggregations, and date intervals, so your AI agent can build complex reports from one tool call.
  • ✅ One plan, one price - $97/month with a 14-day free trial. See pricing.
  • ✅ Read and write - with Actions, your agent doesn't just report, it updates listings, manages orders, and optimizes Amazon Ads, with a dryRun validation step and per-type controls.
  • ✅ Always-on hosted infrastructure - DataDoe manages SP-API rate limits, token rotation, and ongoing maintenance.

What can you ask DataDoe MCP?

Example questions your AI agent can answer with DataDoe MCP connected:

  • *"What were my top 20 ASINs by revenue last month across all Amazon marketplaces?"*
  • *"Reconcile my Amazon settlements against orders for Q1, and show any discrepancies."*
  • *"Which Amazon Ads campaigns had ACoS over 40% last week, and what was their total spend?"*
  • *"Show inventory units at risk of stocking out in the next 14 days."*
  • *"Build me a daily KPI dashboard with sales, traffic, and ad spend for the last 90 days."*
  • *"Which search terms in my PPC reports drove the most clicks but zero conversions?"*
  • *"Pull every Amazon return for SKU ABC-123 in the last 60 days and summarize the return reasons."*
  • *"Compare my brand analytics search term share-of-voice month over month."*

And with Actions enabled, your agent can act on what it finds:

  • *"Raise the daily budget on my top-ACoS Sponsored Products campaign by 20%."*
  • *"Pause every campaign with ACoS over 50% last week."*
  • *"Update the price of SKU ABC-123 to 19.99 and refresh its bullet points."*
  • *"Confirm shipment for order 123-4567890-1234567 with UPS tracking 1Z999..."*

Actions: write to Amazon

Actions let your AI agent make changes on your connected Amazon Seller Central, Vendor Central, and Amazon Ads accounts through the SP-API and Amazon Ads API. Every Action is recorded and auditable.

What your agent can do:

  • Listings - update the title, bullet points, description, generic keyword, item-type keyword, and images (AMAZON_LISTINGS_UPDATE), update prices for Seller Central accounts (AMAZON_LISTINGS_PRICING_UPDATE), and preview a listing write with the matching *_VERIFY Action before submitting it.
  • Orders - cancel an order item, confirm shipment, buy shipping, solicit a review, message the buyer, or search current orders (AMAZON_ORDERS_FIND) and order metrics (AMAZON_ORDERS_GET_METRICS).
  • Vendor Central - acknowledge purchase orders, submit shipments, and retrieve labels, packing slips, and transaction status.
  • Amazon Ads - add, update, remove, and find campaigns, ad groups, targets, ads, ad associations, and Sponsored Products bid rules across Sponsored Products, Brands, Display, TV, and Amazon DSP.

How it works - the agent runs each Action through these MCP tools:

  1. actions_details_schema_get - get the payload schema for the Action type.
  2. actions_start with dryRun=true - validate the payload without executing.
  3. actions_start - run the Action and get an action id.
  4. actions_get - poll until it completes, then read the result.

Use actions_list to review past Actions (filter by status, type, creator, and date).

Action types are disabled by default and enabled per type in Settings > Actions. When a type is disabled, actions_start rejects live runs but still allows dryRun validation.

Example details payload for AMAZON_LISTINGS_UPDATE:

{

"type": "AMAZON_LISTINGS_UPDATE", "sellerOrVendorId": " ", "dryRun": true, "details": { "changes": [ { "sku": "ABC-123", "language_tag": "en_US", "name": "Stainless Steel Water Bottle 750ml", "bulletPoints": ["Keeps drinks cold for 24 hours", "Leak-proof lid"] } ] } }

Running an Action costs 3 AI Tokens for up to 100 changes, plus 1 AI Token per additional 100 changes. See the Actions docs for the full catalog and payload schemas.

Available MCP tools

DataDoe MCP exposes the following tools to your AI client:

ToolCategoryWhat it does
sellers_and_vendors_listAccountLists Amazon sellers and vendors connected to your DataDoe organization, with account type, marketplace, and connection details.
sellers_and_vendors_getAccountReturns one seller or vendor, including whether a connection needs reauthorization.
sellers_and_vendors_renameAccountRenames a seller or vendor. Names are unique within the organization.
sellers_and_vendors_invitation_createAccountCreates a one-time link to connect a new Amazon account or reconnect an existing one.
sellers_and_vendors_invitations_getAccountLists pending invitations, or returns one invitation and its status.
sellers_and_vendors_invitation_revokeAccountRevokes a pending invitation so its link can no longer be used.
organization_and_subscription_details_getAccountReturns your DataDoe organization profile, subscription plan, billing health, and AI Token balances.
exports_sources_getDataSearches DataDoe's catalog of Amazon data export sources (orders, sales and traffic, ads performance, inventory, listings, settlements, returns, brand analytics, and more) by keyword.
exports_source_getDataReturns the columns (paginated) and metadata of one export source, including whether a date period is required.
exports_createDataCreates an Amazon data export from any source. Supports SQL-like filters, HAVING, GROUP BY, aggregations (sum / avg / count / countDistinct / min / max), date intervals (DAY / WEEK / MONTH), pagination, and CSV or JSON output.
exports_getDataReturns status and metadata for an in-flight or completed export job.
exports_listDataLists export jobs for the organization with pagination and optional export ID filters.
exports_raw_url_getDataReturns a download URL for a completed export, valid until 15 minutes after the export was created.

| exports_raw_download | Data | Returns the raw export co

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx