Amazon Ads MCP

Name: Amazon Ads MCP
Author: KuudoAI

โดย KuudoAIรุ่น 0.2.4i★ –iรันบนเครื่อง

ชื่อใน registryio.github.tspicer/amazon_ads_mcp

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Amazon Ads API MCP server for Amazon Advertising API

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

เสียงผู้ใช้iยังไม่มีรีวิวรีวิวเปิดพร้อมระบบบัญชีในขั้นถัดไป
ผลตรวจเบื้องต้นของเราiผ่าน 0 จาก 1 ข้อตรวจจากข้อมูลที่เปิดอยู่ ยังไม่ได้สแกนโค้ด
การใช้งานiยังไม่ได้วัด★ –

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
ช่องทาง (transport): stdio
หมวด: การตลาดและโซเชียล
ต้องใส่ค่าเหล่านี้: AMAZON_AD_API_CLIENT_SECRET, AMAZON_AD_API_REFRESH_TOKEN, OPENBRIDGE_REFRESH_TOKEN, OPENBRIDGE_API_KEY, AMAZON_ADS_DOWNLOAD_AUTH_TOKEN

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้น: ผ่าน 0 จาก 1 ข้อ
รันในเครื่องคุณด้วยสิทธิ์ของผู้ใช้คุณ (ไฟล์ อินเทอร์เน็ต แอปต่าง ๆ)
ค่าที่คุณต้องใส่เอง: AMAZON_ADS_AUTH_METHOD, AMAZON_AD_API_CLIENT_ID, AMAZON_AD_API_CLIENT_SECRET, AMAZON_AD_API_REFRESH_TOKEN, AMAZON_AD_API_PROFILE_ID, OPENBRIDGE_REFRESH_TOKEN, OPENBRIDGE_API_KEY, OPENBRIDGE_REMOTE_IDENTITY_ID, AMAZON_ADS_REGION, AMAZON_AD_API_PACKAGES, AMAZON_ADS_DOWNLOAD_AUTH_TOKEN

ค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต

ต้องเตรียมก่อน

PyPIติดตั้ง uv ของ Python (มีคำสั่ง uvx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "amazon-ads": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "amazon-ads-mcp"
      ],
      "env": {
        "AMAZON_ADS_AUTH_METHOD": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AMAZON_AD_API_CLIENT_ID": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AMAZON_AD_API_CLIENT_SECRET": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AMAZON_AD_API_REFRESH_TOKEN": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AMAZON_AD_API_PROFILE_ID": "ใส่ค่าของคุณ",
        "OPENBRIDGE_REFRESH_TOKEN": "ใส่ค่าของคุณ",
        "OPENBRIDGE_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "OPENBRIDGE_REMOTE_IDENTITY_ID": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AMAZON_ADS_REGION": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AMAZON_AD_API_PACKAGES": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AMAZON_ADS_DOWNLOAD_AUTH_TOKEN": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add amazon-ads --env AMAZON_ADS_AUTH_METHOD='ใส่ค่าของคุณ' --env AMAZON_AD_API_CLIENT_ID='ใส่ค่าของคุณ' --env AMAZON_AD_API_CLIENT_SECRET='ใส่ค่าของคุณ' --env AMAZON_AD_API_REFRESH_TOKEN='ใส่ค่าของคุณ' --env AMAZON_AD_API_PROFILE_ID='ใส่ค่าของคุณ' --env OPENBRIDGE_REFRESH_TOKEN='ใส่ค่าของคุณ' --env OPENBRIDGE_API_KEY='ใส่ค่าของคุณ' --env OPENBRIDGE_REMOTE_IDENTITY_ID='ใส่ค่าของคุณ' --env AMAZON_ADS_REGION='ใส่ค่าของคุณ' --env AMAZON_AD_API_PACKAGES='ใส่ค่าของคุณ' --env AMAZON_ADS_DOWNLOAD_AUTH_TOKEN='ใส่ค่าของคุณ' -- uvx amazon-ads-mcp

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "amazon-ads": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "amazon-ads-mcp"
      ],
      "env": {
        "AMAZON_ADS_AUTH_METHOD": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AMAZON_AD_API_CLIENT_ID": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AMAZON_AD_API_CLIENT_SECRET": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AMAZON_AD_API_REFRESH_TOKEN": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AMAZON_AD_API_PROFILE_ID": "ใส่ค่าของคุณ",
        "OPENBRIDGE_REFRESH_TOKEN": "ใส่ค่าของคุณ",
        "OPENBRIDGE_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "OPENBRIDGE_REMOTE_IDENTITY_ID": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AMAZON_ADS_REGION": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AMAZON_AD_API_PACKAGES": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AMAZON_ADS_DOWNLOAD_AUTH_TOKEN": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "amazon-ads": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "amazon-ads-mcp"
      ],
      "env": {
        "AMAZON_ADS_AUTH_METHOD": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AMAZON_AD_API_CLIENT_ID": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AMAZON_AD_API_CLIENT_SECRET": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AMAZON_AD_API_REFRESH_TOKEN": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AMAZON_AD_API_PROFILE_ID": "ใส่ค่าของคุณ",
        "OPENBRIDGE_REFRESH_TOKEN": "ใส่ค่าของคุณ",
        "OPENBRIDGE_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "OPENBRIDGE_REMOTE_IDENTITY_ID": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AMAZON_ADS_REGION": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AMAZON_AD_API_PACKAGES": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AMAZON_ADS_DOWNLOAD_AUTH_TOKEN": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

AMAZON_ADS_AUTH_METHOD env
Authentication method: direct or openbridge.
AMAZON_AD_API_CLIENT_ID env
Amazon Ads API client ID for direct auth.
AMAZON_AD_API_CLIENT_SECRET ความลับ env
Amazon Ads API client secret for direct auth.
AMAZON_AD_API_REFRESH_TOKEN ความลับ env
Amazon Ads API refresh token for direct auth.
AMAZON_AD_API_PROFILE_ID env
Amazon Ads profile ID for direct auth.
OPENBRIDGE_REFRESH_TOKEN ความลับ env
Openbridge refresh token (API key).
OPENBRIDGE_API_KEY ความลับ env
Openbridge API key (alias for OPENBRIDGE_REFRESH_TOKEN).
OPENBRIDGE_REMOTE_IDENTITY_ID env
Openbridge remote identity ID.
AMAZON_ADS_REGION env
Amazon Ads API region (na/eu/fe).
AMAZON_AD_API_PACKAGES env
Comma-separated API packages to load.
AMAZON_ADS_DOWNLOAD_AUTH_TOKEN ความลับ env
Optional bearer token to protect download routes.

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569

! ควรระวัง
ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo
ผู้ลงทะเบียน (tspicer) ไม่ใช่เจ้าของ repo (KuudoAI) อาจเป็นคนอื่นที่นำมาลงต่อ
… ยังไม่ตรวจ
ยังมีคนดูแล
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
… ยังไม่ตรวจ
มีสัญญาอนุญาต (license)
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
– ไม่เกี่ยว
endpoint ตอบ
ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
– ไม่เกี่ยว
ล็อกอินแบบ OAuth
ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน
… ยังไม่ตรวจ
คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง
รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

เทียบกับตัวอื่นในหมวด การตลาดและโซเชียลi

ดาวมากกว่า 0% ของอีก 2981 ตัวในหมวดนี้
ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 1% ของอีก 2981 ตัวในหมวดนี้
ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 37% ของอีก 2981 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Amazon Ads MCP ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 0 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

ต้องใส่ค่าเหล่านี้: AMAZON_AD_API_CLIENT_SECRET, AMAZON_AD_API_REFRESH_TOKEN, OPENBRIDGE_REFRESH_TOKEN, OPENBRIDGE_API_KEY, AMAZON_ADS_DOWNLOAD_AUTH_TOKEN

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.2.4) เข้า registry 9 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี MCP YouTube Transcript, Google Analytics MCP, BibiGPT YouTube Video Summarizer

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

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

MCP YouTube Transcript

โดย jkawamoto

An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos

รันบนเครื่อง★ 495MITอัปเดต 10 วันที่ผ่านมา

ติดตั้ง

Google Analytics MCP

โดย surendranb

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

รันบนเครื่อง★ 244MITอัปเดต 10 วันที่ผ่านมา

ติดตั้ง

BibiGPT YouTube Video Summarizer

โดย JimmyLv

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

รันบนคลาวด์★ 137MITอัปเดต 10 วันที่ผ่านมา

ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

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

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.

Layer	What it provides	Where
MCP servers	The tools an agent calls: Amazon Ads here, plus Selling Partner and Vendor Central	this repo, and the MCP tool reference
Skills	The higher-level workflows: reusable, versioned, multi-step Amazon procedures that compose these tools and wait for a human before anything goes live	Amazon Agent Skills
Agent Atlas	The knowledge: indexed Amazon operating knowledge across Ads, Seller Central, and Vendor Central, answered with citations	Amazon Agent Atlas
Agent Flow	The place to work: your Amazon data landed in your own cloud, so an agent answers with real figures instead of guessing	Amazon 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).

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

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

Amazon Ads MCP

ภาพรวม

สามเสาของ PopNx MCP

ใช้ทำอะไรได้

ติดตั้ง

ก่อนติดตั้ง

ค่าที่ต้องใส่เอง

ทำอะไรได้บ้าง

ผลตรวจเบื้องต้นi

ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

ยังมีคนดูแล

มีสัญญาอนุญาต (license)

endpoint ตอบ

ล็อกอินแบบ OAuth

คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

เทียบกับตัวอื่นในหมวด การตลาดและโซเชียลi

คำถามที่พบบ่อย

ตัวที่ใช้แทนได้

MCP YouTube Transcript

Google Analytics MCP

BibiGPT YouTube Video Summarizer

README จากผู้ทำ

Kuudo Amazon Ads MCP Server

Table of contents

Questions this server answers

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

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

Does it cover Seller Central and Vendor Central too?

Can an agency run it across many client accounts?

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

Where this fits in Kuudo

What Are MCP Tools?

🚀 What is Amazon Ads API MCP SDK?

✨ Key Features

🎯 Use Cases

Claude Desktop Integration

AI Applications

Enterprise Services

Developer Tools

Why this Ads MCP is different

You've felt this before

Here, the wrong moves return the right move

Everything is an edge case, you can help

Quick start