Facebook Ads Library

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Documentación

Servidor MCP de Facebook Ads Library

Este es un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) para la Biblioteca de Anuncios de Facebook.

Con esto puedes buscar la biblioteca pública de anuncios de Facebook para cualquier empresa o marca, ver lo que están publicando actualmente y analizar su publicidad. Puedes analizar imágenes/texto de anuncios, analizar anuncios de video con información completa, comparar estrategias de empresas y obtener información sobre lo que está funcionando en sus campañas.

Aquí hay un ejemplo de lo que puedes hacer cuando está conectado a Claude.

MCP.demo.mp4

La forma más fácil de usar el MCP de Facebook Ads Library es la versión alojada de Proxy (useproxy.dev). Sin claves API, sin clave de Gemini, sin Python, sin servidor que ejecutar — solo conéctate y comienza a consultar.

⚡ Configuración cero — nada que instalar, configurar o mantener
🔑 Sin claves API — omite las claves de ScrapeCreators y Gemini por completo
🔌 Funciona en todas partes — ChatGPT, Claude, Cursor, Manus y cualquier otro lugar que admita MCP
🚀 Siempre actualizado — nuevas herramientas y correcciones se implementan automáticamente

👉 Comienza gratis en useproxy.dev →

¿Prefieres ejecutarlo tú mismo? La configuración completa de autoalojamiento se documenta a continuación.

Alojado vs. Autoalojado

	Alojado — Proxy (useproxy.dev)	Autoalojado
Tiempo de configuración	Ninguno — conéctate y listo	Entorno Python + configuración
Claves API requeridas	Ninguna	ScrapeCreators + Gemini
Infraestructura	Totalmente gestionada	Tú la ejecutas y mantienes
Actualizaciones	Automáticas	Manuales `git pull`
Funciona en ChatGPT, Claude, Cursor, Manus	✅	✅
Ideal para	La mayoría de usuarios que solo quieren los datos	Desarrolladores que quieren personalizar el código

Para la mayoría de las personas, la versión alojada es el camino más rápido. Elige autoalojamiento si específicamente quieres modificar o ampliar el servidor tú mismo.

Ejemplos de Prompts

Análisis de Marca Individual

How many ads is 'AnthropicAI' running? What's their split across video and image?

What messaging is 'AnthropicAI' running right now in their ads?

Analyze the video ads from 'Nike' and extract their visual storytelling strategy, pacing, and brand messaging techniques.

Análisis por Lotes (¡Nuevo!)

Compare the current advertising strategies across Nike, Adidas, and Under Armour. Show me their ad volumes, messaging themes, and creative approaches.

Do a deep comparison to the messaging between 'AnthropicAI', 'Perplexity AI' and 'OpenAI'. Give it a nice forwardable summary.

Analyze the holiday campaign strategies for Coca-Cola, Pepsi, Dr Pepper, and Sprite. What themes are they using?

Get the current ads for all major streaming services: Netflix, Disney+, Hulu, HBO Max, Amazon Prime Video, and Apple TV+. Compare their positioning strategies.

Instalación

Requisitos previos

Python 3.12+
Aplicación Anthropic Claude Desktop (o Cursor)
Pip (gestor de paquetes de Python), instalar con python -m pip install
Una clave API para un proveedor de datos de anuncios, configurada como SCRAPECREATORS_API_KEY (ver configuración a continuación)
Una clave API de Google Gemini para análisis de video (opcional, solo necesaria para anuncios de video)

¿Prefieres no lidiar con claves API? Consulta la Versión Alojada anterior para omitir la configuración por completo.

Clona y ejecuta el script de instalación

git clone https://github.com/proxy-intell/facebook-ads-library-mcp.git
cd facebook-ads-library-mcp

# For macOS/Linux:
./install.sh

# For Windows:
install.bat

El script de instalación:

Creará un entorno virtual para el aislamiento de dependencias
Instalará todas las dependencias requeridas
Configurará tus archivos de configuración

Configura tus claves API Edita el archivo .env que se creó y agrega tus claves API:

Configura tu clave API de datos de anuncios como SCRAPECREATORS_API_KEY
Obtén tu clave API de Gemini en Google AI Studio (opcional, para análisis de video)

Sigue la configuración MCP mostrada El script de instalación te mostrará la configuración exacta para agregar a Claude Desktop o Cursor.

Instalación Manual

Si prefieres instalar manualmente:

Clona este repositorio

git clone https://github.com/proxy-intell/facebook-ads-library-mcp.git
cd facebook-ads-library-mcp

Crea un entorno virtual e instala las dependencias

python3 -m venv venv
./venv/bin/pip install -r requirements.txt

Configura las claves API Copia la plantilla y configura tus claves API: Para obtener claves API:

Configura tu clave API de datos de anuncios como SCRAPECREATORS_API_KEY en el archivo .env
Obtén una clave API de Google Gemini aquí (opcional, para análisis de video)

Conéctate al servidor MCP Agrega la configuración del servidor MCP a tu configuración de Claude Desktop o Cursor: Reemplaza {{PATH_TO_PROJECT}} con la ruta completa donde clonaste este repositorio. Nota: La configuración usa el intérprete de Python del entorno virtual (venv/bin/python) para un mejor aislamiento de dependencias y confiabilidad. Nota: Las claves API ahora se cargan automáticamente desde el archivo .env, por lo que no necesitas pasarlas como argumentos de línea de comandos. Para Claude Desktop: Guarda esto como claude_desktop_config.json en tu directorio de configuración de Claude Desktop en: Para Cursor: Guarda esto como mcp.json en tu directorio de configuración de Cursor en:
Reinicia Claude Desktop / Cursor Abre Claude Desktop y ahora deberías ver Facebook Ads Library como una integración disponible. O reinicia Cursor.

Detalles Técnicos

Claude envía solicitudes al servidor MCP de Python
El servidor MCP agrupa y optimiza inteligentemente las consultas a la API de datos de anuncios
El almacenamiento en caché inteligente reduce las llamadas API redundantes y mejora el rendimiento
El monitoreo de créditos previene interrupciones del flujo de trabajo con manejo proactivo de errores
Los datos fluyen de vuelta a través de la cadena hasta Claude con información mejorada de lotes

Herramientas MCP Disponibles (Mejoradas)

Este servidor MCP proporciona herramientas para interactuar con los objetos de la biblioteca de anuncios de Facebook:

Nombre de la Herramienta	Descripción	Soporte de Lotes
`get_meta_platform_id`	Devuelve el ID de plataforma dado uno o varios nombres de marca	✅ Múltiples marcas
`get_meta_ads`	Recupera anuncios para páginas específicas (ID de plataforma)	✅ Múltiples IDs de plataforma
`analyze_ad_image`	Analiza imágenes de anuncios para elementos visuales, texto, colores y composición	⚡ Caché mejorada
`analyze_ad_video`	Analiza un solo video de anuncio usando IA de Gemini para información completa	⚡ Caché mejorada
`analyze_ad_videos_batch`	NUEVO - Analiza múltiples videos en una sola llamada API para eficiencia de tokens	🎬 ~88% de ahorro de tokens
`get_cache_stats`	Obtiene estadísticas sobre medios en caché (imágenes y videos) y uso de almacenamiento	-
`search_cached_media`	Busca medios previamente analizados por marca, colores, personas o tipo de medio	-
`cleanup_media_cache`	Limpia archivos de medios antiguos en caché para liberar espacio en disco	-

Solución de Problemas

Problemas Comunes

🆕 Créditos API Agotados:

Cuando veas un mensaje de "créditos API agotados", necesitas recargar tu cuenta
El mensaje de error incluye un enlace directo al panel de control de tu proveedor
Puedes verificar tu saldo de créditos actual y comprar más créditos allí
El servidor reanudará automáticamente el funcionamiento una vez que haya créditos disponibles

🆕 Límite de Velocidad Excedido:

Si alcanzas los límites de velocidad, el servidor te dirá cuánto tiempo esperar
Las operaciones por lotes ayudan a reducir la probabilidad de alcanzar los límites de velocidad
Considera espaciar las solicitudes por lotes grandes si alcanzas los límites con frecuencia

Error de Clave API No Encontrada:

Asegúrate de que tu archivo .env esté en el directorio raíz del proyecto
Si no tienes un archivo .env, cópialo de la plantilla: cp .env.template .env
Verifica que tus claves API estén formateadas correctamente sin comillas
Verifica que el archivo .env contenga SCRAPECREATORS_API_KEY=your_key_here
Para análisis de video, asegúrate de que GEMINI_API_KEY=your_key_here también esté agregado

Análisis de Video No Funciona:

Confirma que tienes una clave API válida de Google Gemini en tu archivo .env
El análisis de video requiere la variable de entorno GEMINI_API_KEY

Problemas de Conexión del Servidor MCP:

Verifica que la ruta en tu configuración MCP apunte a la ubicación correcta
Asegúrate de haber creado un entorno virtual e instalado las dependencias con python3 -m venv venv && ./venv/bin/pip install -r requirements.txt
Asegúrate de que tu configuración MCP use la ruta de Python del entorno virtual (que termine en /venv/bin/python)
Reinicia Claude Desktop/Cursor después de los cambios de configuración

Para solución de problemas adicional de integración con Claude Desktop, consulta la documentación de MCP. La documentación incluye consejos útiles para revisar registros y resolver problemas comunes.

Preguntas Frecuentes

¿Cuál es la forma más fácil de usar el MCP de Facebook Ads Library? La forma más fácil es la versión alojada de Proxy (useproxy.dev). No requiere claves API, ni instalación, ni servidor — lo conectas a ChatGPT, Claude, Cursor o cualquier cliente MCP y comienzas a consultar de inmediato. Puedes comenzar gratis.

¿Necesito una clave API para usar este MCP? Solo si te autoalojas. La versión alojada en useproxy.dev maneja todo el acceso a datos por ti, por lo que no se necesitan claves de ScrapeCreators ni Gemini. El autoalojamiento requiere un SCRAPECREATORS_API_KEY (y una clave de Gemini para análisis de video).

¿Con qué clientes MCP funciona? Tanto la versión alojada como la autoalojada funcionan con ChatGPT, Claude (Desktop y web), Cursor, Manus y cualquier otro cliente que admita el Protocolo de Contexto de Modelo.

¿Hay una versión gratuita? Sí — la versión alojada de Proxy ofrece un nivel gratuito para que puedas comenzar a analizar anuncios sin configuración.

¿Debo autoalojar o usar la versión alojada? Usa la versión alojada si solo quieres acceso rápido y confiable a los datos de Facebook Ads Library con cero mantenimiento — esto se adapta a la mayoría de los usuarios. Autoalójate solo si quieres modificar o ampliar el código del servidor tú mismo.

Comentarios

Tus comentarios serán enormemente apreciados. Por favor, cuéntanos qué funciones de esa lista te gustaría ver a continuación o solicita funciones completamente nuevas.

Licencia

Este proyecto está licenciado bajo la Licencia MIT.

Hecho con ❤️ por el equipo de Proxy.