Hologrow

Hologrow MCP

AI के लिए कॉमर्स डेटा परत। Amazon, Google Ads, GA4 और अन्य बिक्री प्रणालियों को एक बार कनेक्ट करें। Hologrow डेटा को सिंक रखता है, फिर MCP Claude, Cursor, Codex, ChatGPT और अन्य एजेंटों को इसे क्वेरी करने देता है — बिना CSV एक्सपोर्ट या एक-बार के API स्क्रिप्ट के।

होस्ट किया गया mcp.hologrow.ai पर। कंसोल connector.hologrow.ai पर। दस्तावेज़ docs.hologrow.ai पर।

Hologrow क्यों?

• आपके पहले से उपयोग किए जाने वाले टूल के लिए बनाया गया: एक बार कनेक्ट करें, फिर Claude, Cursor, Codex, ChatGPT, Doubao या Hermes में प्रश्न पूछें
• LLM-तैयार कॉमर्स डेटा: Amazon SP, Amazon Ads, Google Ads, GA4, Search Console, Shoplazza और Lingxing ERP के लिए स्थिर तालिकाएँ
• हम कठिन काम संभालते हैं: प्लेटफ़ॉर्म OAuth, सिंक, ताज़गी और स्कीमा — एजेंट केवल पढ़ते हैं
• डिफ़ॉल्ट रूप से केवल-पढ़ने योग्य: MCP कभी भी विज्ञापन खातों या स्टोरफ्रंट पर वापस नहीं लिखता
• एजेंट के लिए तैयार: पाँच डिस्कवरी टूल और विश्लेषण कौशल जिन्हें आप एक कमांड से इंस्टॉल कर सकते हैं

फ़ीचर अवलोकन

MCP टूल

अधिक

त्वरित प्रारंभ

1. connector.hologrow.ai पर एक वर्कस्पेस बनाएँ।
2. कम से कम एक डेटा स्रोत कनेक्ट करें और पहले सिंक की प्रतीक्षा करें।
3. अपने एजेंट में Hologrow MCP जोड़ें। OAuth क्लाइंट UI में अधिकृत होते हैं। Cursor / Claude Code / Hermes AI Platforms → Advanced settings से एक API कुंजी का उपयोग करते हैं।

API कुंजी बनाना पर्याप्त नहीं है। इंस्टॉलेशन तब सफल होता है जब एजेंट list_platforms को कॉल कर सकता है।

MCP

किसी भी MCP-संगत क्लाइंट से कनेक्ट करें। ट्रांसपोर्ट Streamable HTTP है।

{
  "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.

सत्यापित करें

नया वार्तालाप शुरू करें और भेजें:

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

आउटपुट:

{
  "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": []
    }
  ]
}

एक खाली सूची का मतलब अभी भी MCP इंस्टॉल है — वर्कस्पेस में बस कोई कनेक्टेड स्रोत नहीं है।

अपने एजेंट को सशक्त बनाएँ

Hologrow को कुछ ही मिनटों में किसी भी AI एजेंट से कनेक्ट करें।

Skill

अपने एजेंट को क्वेरी वर्कफ़्लो और Amazon / Google Ads प्लेबुक दें।

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

इंस्टॉल करने के बाद एजेंट को पुनः आरंभ करें। Claude Code, Cursor, Codex और अन्य skills-संगत क्लाइंट के साथ काम करता है।

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

एजेंट ऑनबोर्डिंग

क्या आप एक AI एजेंट हैं? यह skill प्राप्त करें, फिर list_platforms को कॉल करें।

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

टूल

हमेशा टूल से नाम खोजें। प्लेटफ़ॉर्म, स्कीमा, तालिका या कॉलम नाम कभी न बनाएँ। मिडलवेयर फ़ील्ड नाम अक्सर Amazon / Google UI लेबल से भिन्न होते हैं।

list_platforms → list_tables → get_data_dictionary → get_freshness → query_db

यदि कोई टूल विफल हो या रद्द हो, तो ऐसा कहें। लापता परिणाम से कभी शून्य, कोई डेटा या मीट्रिक न निकालें।

list_platforms

उपयोगकर्ता के उपलब्ध डेटा प्लेटफ़ॉर्म, कनेक्शन स्थिति और स्कीमा नाम खोजें। ऑनबोर्डिंग के दौरान और जब भी प्रासंगिक प्लेटफ़ॉर्म या स्कीमा अज्ञात हो, उपयोग करें। बाद के टूल और SQL के लिए प्लेटफ़ॉर्म और schemas[].schema_name लौटाता है।

list_platforms()

list_tables

list_platforms द्वारा लौटाए गए सटीक प्लेटफ़ॉर्म के लिए क्वेरी करने योग्य तालिकाएँ सूचीबद्ध करें। फ़ील्ड निरीक्षण या SQL लिखने से पहले उपयोगकर्ता के प्रश्न से संबंधित तालिकाएँ खोजने के लिए इसका उपयोग करें। get_data_dictionary, get_freshness और query_db के लिए सटीक तालिका नाम लौटाता है; तालिका नाम कभी न बनाएँ।

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

आउटपुट:

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

get_data_dictionary

list_tables द्वारा लौटाए गए 1 से 10 सटीक तालिका नामों के लिए कॉलम, प्रकार, कुंजियाँ और फ़ील्ड अर्थ निरीक्षण करें। SQL लिखने से पहले उपयोग करें। ये नाम स्रोत-प्लेटफ़ॉर्म API या रिपोर्ट फ़ील्ड से भिन्न हो सकते हैं; केवल लौटाए गए नामों का उपयोग करें।

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

get_freshness

समय-संवेदनशील निष्कर्ष निकालने से पहले सिंक कवरेज और ताज़गी जाँचें। schema_name list_platforms schemas[].schema_name से आना चाहिए; list_tables से 1 से 50 सटीक तालिका नाम प्रदान करें। वैकल्पिक scope संसाधन पहचान द्वारा फ़िल्टर करता है, उदाहरण के लिए {"marketplace_id": "ATVPDKIKX0DER"}।

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

query_db

प्रासंगिक स्कीमा, तालिकाएँ और कॉलम खोजने के बाद एक केवल-पढ़ने योग्य SQL SELECT के साथ एक ठोस डेटा प्रश्न का उत्तर दें। प्रत्येक तालिका को schema_name.table के रूप में पूरी तरह से योग्य बनाएँ और केवल list_platforms, list_tables और get_data_dictionary द्वारा लौटाए गए पहचानकर्ताओं का उपयोग करें।

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
})

<schema> को list_platforms से schema_name से बदलें। item_price ऑर्डर-लाइन कुल है; केवल तभी NULLIF(quantity, 0) से विभाजित करें जब आपको प्रति-इकाई मूल्य चाहिए। बिक्री तिथि के रूप में _synced_at का उपयोग न करें।

नियम

• केवल एक स्टेटमेंट। कोई INSERT / UPDATE / DELETE / DDL नहीं, कोई EXCEPT या INTERSECT नहीं, कोई public स्कीमा या सिस्टम कैटलॉग नहीं
• SELECT * पर फ़िल्टर, एग्रीगेशन और LIMIT को प्राथमिकता दें
• डिफ़ॉल्ट max_rows 1000 है

Skills

कनेक्टेड Hologrow डेटा के शीर्ष पर सलाहकार, केवल-पढ़ने योग्य वर्कफ़्लो। पहले hologrow-data-middleware इंस्टॉल करें ताकि अन्य skills प्रदर्शन की व्याख्या करने से पहले कवरेज और ताज़गी जाँचें।

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

इंस्टॉल के बाद उदाहरण प्रॉम्प्ट:

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.

एक बड़ा कैटलॉग (SEO, शोध कनेक्टर और अधिक) hologrow/hologrow-ai-skills में रहता है। यह रिपॉजिटरी उन skills को रखता है जो Hologrow MCP पर निर्भर हैं।

एकीकरण

एजेंट और AI टूल

• ChatGPT वेब, ChatGPT डेस्कटॉप, Codex
• Claude वेब, Claude डेस्कटॉप, Claude Code
• Cursor
• Doubao (डेस्कटॉप)
• Hermes

डेटा स्रोत

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

संसाधन

• दस्तावेज़ीकरण
• उत्पाद
• कंसोल
• MCP एंडपॉइंट
• Skills कैटलॉग

सुरक्षा

Hologrow MCP टेनेंट-स्कोप्ड और केवल-पढ़ने योग्य है। केवल उन स्रोतों का उपयोग करें जिन्हें वर्कस्पेस ने अधिकृत किया है। किसी संख्या को वर्तमान मानने से पहले ताज़गी जाँचें। प्रत्येक महत्वपूर्ण निष्कर्ष के साथ मीट्रिक परिभाषा, एट्रिब्यूशन विंडो और तुलना अवधि बताएँ। API कुंजियाँ कभी भी git, skill फ़ाइलों या मॉडल उत्तरों में न डालें।

कैंपेन, लिस्टिंग और बजट परिवर्तनों को तब तक प्रस्ताव के रूप में मानें जब तक कोई मानव उन्हें अनुमोदित न करे।

समस्या निवारण

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