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营销自动化MCP服务器

一个用于确定性活动报告、预算优化、文案生成和受众分析的Python MCP服务器。

  • by Mohit4022-cloud
  • Python
  • 本地部署
  • 3 星标
  • 更新于
在 GitHub 查看 Mohit4022-cloud/Marketing-Automation-MCP-Server

使用说明

营销自动化MCP服务器

marketing-automation-mcp 是一个Python MCP服务器，用于确定性活动报告、提供商支持的预算优化、副本生成和仅演示的受众细分。

这个仓库现在更倾向于可重复性，而不是临时设置：

  • 支持的Python： 3.12 和 3.13
  • 本地引导： uv
  • 主MCP传输： stdio
  • 本地Python 3.14.x 被视为兼容性工作，而不是支持的基线

当前范围

此回购中的公共MCP合约有意缩小范围：

  • generate_campaign_report
  • optimize_campaign_budget
  • create_campaign_copy
  • analyze_audience_segments

目前，只有这四种工具是受支持的服务器表面的一部分。其他模块 src/tools/ 作为内部或理想的代码路径存在，不应被视为生产MCP功能。

执行模式

  • DEMO_MODE=true 返回用于演示和合同测试的确定性样本数据。
  • DEMO_MODE=false 使用真实的平台凭据和选定的AI提供商。 缺少活动依赖项返回结构化 blocked 响应而不是捏造的输出。

清洁机器设置

uv sync --python 3.13 --extra dev
cp .env.example .env
uv run python -m compileall src tests dashboard
uv run pytest

如果你需要一个pip回退：

python3.13 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
python -m pip install --upgrade pip
python -m pip install -e ".[dev]"

运行服务器

以支持的传输模式启动MCP服务器：

uv run python -m src.server

服务器当前记录并支持 stdio 仅限运输。

Claude桌面配置：

{
  "mcpServers": {
    "marketing-automation": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "python", "-m", "src.server"],
      "cwd": "/absolute/path/to/Marketing-Automation-MCP-Server"
    }
  }
}

配置

cp .env.example .env

最低有用配置：

  • 仅演示模式：
    • DEMO_MODE=true
  • 实时报告和优化：
    • DEMO_MODE=false
    • 一个或多个平台凭据集
  • 实时副本生成：
    • DEMO_MODE=false
    • AI_PROVIDER=openai
    • OPENAI_API_KEY=...
    • AI_OPENAI_MODEL=gpt-5.4

可选提供程序环境变量：

  • ANTHROPIC_API_KEY, ANTHROPIC_MODEL
  • GEMINI_API_KEY, GEMINI_MODEL

为了获得稳定的实时行为，请设置：

  • SECRET_KEY
  • ENCRYPTION_KEY

如果 ENCRYPTION_KEY 缺少，则对该进程禁用了API-key加密，服务器会记录警告。

工具合同

每个工具响应都包括以下顶级字段：

{
  "status": "ok | blocked",
  "mode": "demo | live",
  "blocked_reason": "optional string",
  "warnings": []
}

请参阅完整的合同 docs/api/README.md.

内部写入副作用

实时报告和优化流程可能会将内部审计记录持久化到配置的数据库中：

  • 报告流可以持久化规范化的活动快照
  • 优化流程可以保存人工智能决策历史

这些写入是可观察性和重放安全性的内部副作用。它们不是公共MCP响应合同的一部分。

验证命令

uv run python -m compileall src tests dashboard
uv run pytest
uv run python -c "import src.server, src.cli, src.ai_engine, src.performance; print('imports ok')"
docker build -t marketing-automation-mcp:latest .

文档

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