Hologrow

Hologrow MCP

Die Commerce-Datenschicht für KI. Verbinden Sie Amazon, Google Ads, GA4 und andere Verkaufssysteme einmalig. Hologrow hält die Daten synchron, und MCP ermöglicht es Claude, Cursor, Codex, ChatGPT und anderen Agenten, sie abzufragen – ohne CSV-Exporte oder einmalige API-Skripte.

Gehostet unter mcp.hologrow.ai. Konsole unter connector.hologrow.ai. Dokumentation unter docs.hologrow.ai.

Warum Hologrow?

• Entwickelt für die Tools, die Sie bereits nutzen: Einmal verbinden, dann Fragen in Claude, Cursor, Codex, ChatGPT, Doubao oder Hermes stellen
• LLM-bereite Commerce-Daten: Stabile Tabellen für Amazon SP, Amazon Ads, Google Ads, GA4, Search Console, Shoplazza und Lingxing ERP
• Wir übernehmen den schwierigen Teil: Plattform-OAuth, Synchronisierung, Aktualität und Schema – Agenten lesen nur
• Standardmäßig schreibgeschützt: MCP schreibt nie zurück in Werbekonten oder Storefronts
• Agentenbereit: Fünf Discovery-Tools plus Analyse-Skills, die Sie mit einem Befehl installieren können

Funktionsübersicht

MCP-Tools

Mehr

Schnellstart

1. Erstellen Sie einen Workspace unter connector.hologrow.ai.
2. Verbinden Sie mindestens eine Datenquelle und warten Sie auf die erste Synchronisierung.
3. Fügen Sie Hologrow MCP zu Ihrem Agenten hinzu. OAuth-Clients autorisieren in der Benutzeroberfläche. Cursor / Claude Code / Hermes verwenden einen API-Schlüssel aus AI-Plattformen → Erweiterte Einstellungen.

Das Erstellen eines API-Schlüssels reicht nicht aus. Die Installation ist erfolgreich, wenn der Agent list_platforms aufrufen kann.

MCP

Verbinden Sie jeden MCP-kompatiblen Client. Der Transport ist Streamable HTTP.

{
  "mcpServers": {
    "Hologrow": {
      "url": "https://mcp.hologrow.ai/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

Install the Hologrow MCP server and test the connection.

Connection details:
- Name: Hologrow
- URL: https://mcp.hologrow.ai/mcp
- Transport: Streamable HTTP
- Authentication: API Key
- Header: Authorization: Bearer {apiKey}

Requirements:
1. Add Hologrow using this client's native MCP configuration. Use API Key authentication only; do not use OAuth.
2. Make only the changes required for installation. Keep the API key secret and do not repeat, log, or include it in your response.
3. After installation, call Hologrow's list_platforms tool once. Do not call any other tools.
4. If successful, list the connected data platforms exactly as returned. If installation, authentication, connection, or the tool call fails, stop and explain the error.

Überprüfen

Starten Sie eine neue Konversation und senden Sie:

Use Hologrow’s list_platforms tool to list my connected data platforms. Do not call any other tools.

Ausgabe:

{
  "items": [
    {
      "platform": "amazon_sp_seller",
      "connected": true,
      "table_count": 30,
      "schemas": [
        {
          "schema_name": "amazon_sp_seller_xxxxxxxx",
          "display_name": "US Seller",
          "connection_status": "healthy"
        }
      ]
    },
    {
      "platform": "google_ads",
      "connected": false,
      "table_count": 15,
      "schemas": []
    }
  ]
}

Eine leere Liste bedeutet trotzdem, dass MCP installiert ist – der Workspace hat nur noch keine verbundene Quelle.

Stärken Sie Ihren Agenten

Verbinden Sie Hologrow in Minuten mit jedem KI-Agenten.

Skill

Geben Sie Ihrem Agenten den Abfrage-Workflow und die Amazon-/Google-Ads-Playbooks.

npx skills@latest add hologrow/hologrow-mcp --skill hologrow-data-middleware --global --yes

Starten Sie den Agenten nach der Installation neu. Funktioniert mit Claude Code, Cursor, Codex und anderen Skills-kompatiblen Clients.

npx skills@latest add hologrow/hologrow-mcp --skill amazon-ppc-campaign --agent cursor --global --yes
npx skills@latest add hologrow/hologrow-mcp --skill google-ads-audit --agent claude-code --global --yes

Agenten-Onboarding

Sind Sie ein KI-Agent? Rufen Sie diesen Skill ab und rufen Sie dann list_platforms auf.

curl -s https://raw.githubusercontent.com/hologrow/hologrow-mcp/main/skills/hologrow-data-middleware/SKILL.md

Tools

Entdecken Sie Namen immer über die Tools. Erfinden Sie niemals Plattform-, Schema-, Tabellen- oder Spaltennamen. Middleware-Feldnamen unterscheiden sich oft von den Amazon-/Google-UI-Beschriftungen.

list_platforms → list_tables → get_data_dictionary → get_freshness → query_db

Wenn ein Tool fehlschlägt oder abgebrochen wird, sagen Sie es. Leiten Sie niemals Null, keine Daten oder eine Kennzahl aus einem fehlenden Ergebnis ab.

list_platforms

Entdecken Sie die verfügbaren Datenplattformen, den Verbindungsstatus und die Schemanamen des Benutzers. Verwenden Sie dies während des Onboardings und wann immer die relevante Plattform oder das Schema unbekannt ist. Gibt Plattform plus schemas[].schema_name für spätere Tools und SQL zurück.

list_platforms()

list_tables

Listen Sie abfragbare Tabellen für eine exakte Plattform auf, die von list_platforms zurückgegeben wurde. Verwenden Sie dies, um die für die Frage des Benutzers relevanten Tabellen zu finden, bevor Sie Felder untersuchen oder SQL schreiben. Gibt exakte Tabellennamen für get_data_dictionary, get_freshness und query_db zurück; erfinden Sie niemals Tabellennamen.

list_tables({ "platform": "amazon_sp_seller" })

Ausgabe:

{
  "tables": ["order_items", "sales_and_traffic_daily", "fba_inventory_summaries"]
}

get_data_dictionary

Untersuchen Sie Spalten, Typen, Schlüssel und Feldbedeutungen für 1 bis 10 exakte Tabellennamen, die von list_tables zurückgegeben wurden. Verwenden Sie dies vor dem Schreiben von SQL. Diese Namen können von den API- oder Berichtsfeldern der Quellplattform abweichen; verwenden Sie nur die zurückgegebenen Namen.

get_data_dictionary({
  "platform": "amazon_sp_seller",
  "table_names": ["orders", "order_items"]
})

get_freshness

Überprüfen Sie Synchronisierungsabdeckung und Aktualität, bevor Sie zeitkritische Schlussfolgerungen ziehen. schema_name muss von list_platforms schemas[].schema_name stammen; geben Sie 1 bis 50 exakte Tabellennamen von list_tables an. Optional filtert scope nach Ressourcenidentität, zum Beispiel {"marketplace_id": "ATVPDKIKX0DER"}.

get_freshness({
  "schema_name": "amazon_sp_seller_xxxxxxxx",
  "table_names": ["orders"],
  "scope": { "marketplace_id": "ATVPDKIKX0DER" }
})

query_db

Beantworten Sie eine konkrete Datenfrage mit einer schreibgeschützten SQL SELECT, nachdem Sie das relevante Schema, die Tabellen und Spalten entdeckt haben. Qualifizieren Sie jede Tabelle vollständig als schema_name.table und verwenden Sie nur Bezeichner, die von list_platforms, list_tables und get_data_dictionary zurückgegeben wurden.

query_db({
  "query": "SELECT purchase_date::date AS day, order_status, COUNT(*) AS order_items, SUM(quantity) AS units FROM amazon_sp_seller_<schema>.order_items WHERE purchase_date >= CURRENT_DATE - INTERVAL '7 days' GROUP BY 1, 2 ORDER BY 1 DESC LIMIT 100",
  "max_rows": 100
})

Ersetzen Sie <schema> durch schema_name von list_platforms. item_price ist die Bestellpositionssumme; dividieren Sie durch NULLIF(quantity, 0) nur, wenn Sie den Stückpreis benötigen. Verwenden Sie _synced_at nicht als Verkaufsdatum.

Regeln

• Nur eine einzelne Anweisung. Kein INSERT / UPDATE / DELETE / DDL, kein EXCEPT oder INTERSECT, kein public-Schema oder Systemkataloge
• Bevorzugen Sie Filter, Aggregation und LIMIT gegenüber SELECT *
• Standard-max_rows ist 1000

Skills

Beratende, schreibgeschützte Workflows auf Basis verbundener Hologrow-Daten. Installieren Sie hologrow-data-middleware zuerst, damit andere Skills Abdeckung und Aktualität prüfen, bevor sie Leistung interpretieren.

npx skills@latest add hologrow/hologrow-mcp --skill SKILL_NAME

Beispiel-Prompt nach der Installation:

Use $hologrow-data-middleware, then $google-ads-audit.
Audit my connected Google Ads account for the last 30 days. Show evidence, caveats, and the next action.

Ein größerer Katalog (SEO, Recherche-Connectors und mehr) befindet sich in hologrow/hologrow-ai-skills. Dieses Repository enthält die Skills, die von Hologrow MCP abhängen.

Integrationen

Agenten & KI-Tools

• ChatGPT Web, ChatGPT Desktop, Codex
• Claude Web, Claude Desktop, Claude Code
• Cursor
• Doubao (Desktop)
• Hermes

Datenquellen

Amazon SP Seller, Amazon SP Vendor, Amazon Ads, Google Ads, GA4, Google Search Console, Shoplazza, Lingxing ERP.

Ressourcen

• Dokumentation
• Produkt
• Konsole
• MCP-Endpunkt
• Skills-Katalog

Sicherheit

Hologrow MCP ist mandantenbezogen und schreibgeschützt. Verwenden Sie nur Quellen, die der Workspace autorisiert hat. Überprüfen Sie die Aktualität, bevor Sie eine Zahl als aktuell behandeln. Geben Sie die Metrikdefinition, das Attributionsfenster und den Vergleichszeitraum bei jeder wichtigen Schlussfolgerung an. Legen Sie API-Schlüssel niemals in Git, Skill-Dateien oder Modellantworten ab.

Behandeln Sie Kampagnen-, Listing- und Budgetänderungen als Vorschläge, bis ein Mensch sie genehmigt.

Fehlerbehebung

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