Hologrow

Hologrow MCP

AI के लिए कॉमर्स डेटा परत। Amazon, Google Ads, GA4 और अन्य सेलिंग सिस्टम 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?

• उन टूल्स के लिए बनाया गया जो आप पहले से उपयोग करते हैं: 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 टेबल
• 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 टूल्स और विश्लेषण कौशल जिन्हें आप एक कमांड से इंस्टॉल कर सकते हैं

फ़ीचर अवलोकन

MCP टूल्स

अधिक

त्वरित आरंभ

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 करते हैं। Cursor / Claude Code / Hermes AI प्लेटफ़ॉर्म → उन्नत सेटिंग्स 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

एक 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 अर्थ अभी भी MCP इंस्टॉल है — वर्कस्पेस में अभी कोई कनेक्टेड स्रोत नहीं है।

अपने एजेंट को सशक्त बनाएँ

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

कौशल

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 कौशल-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 कौशल प्राप्त करें, फिर list_platforms को कॉल करें।

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

टूल्स

हमेशा टूल्स से नाम खोजें। कभी भी प्लेटफ़ॉर्म, स्कीमा, टेबल या कॉलम नामों का आविष्कार न करें। 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 जाता है या रद्द हो जाता है, तो ऐसा कहें। लापता परिणाम से कभी भी शून्य, कोई डेटा या मीट्रिक का अनुमान न लगाएँ।

list_platforms

पहले इसे कॉल करें। प्लेटफ़ॉर्म नाम, connected और schemas[].schema_name लौटाता है।

list_platforms()

list_tables

list_platforms से एक प्लेटफ़ॉर्म के लिए क्वेरी करने योग्य टेबल सूचीबद्ध करें।

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

आउटपुट:

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

get_data_dictionary

कॉलम, प्रकार, कुंजियाँ और विवरण प्राप्त करें। list_tables से 1–10 सटीक टेबल नाम पास करें।

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

get_freshness

किसी संख्या को वर्तमान मानने से पहले सिंक कवरेज जाँचें। schema_name list_platforms से आता है। वैकल्पिक scope संसाधन पहचान द्वारा फ़िल्टर करता है।

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

query_db

एक केवल-पढ़ने योग्य SELECT चलाएँ। प्रत्येक टेबल को schema_name.table के रूप में योग्य बनाएँ। केवल get_data_dictionary से कॉलम 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 तब 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 एकल कथन। कोई INSERT / UPDATE / DELETE / DDL नहीं, कोई EXCEPT या INTERSECT नहीं, कोई public स्कीमा या सिस्टम कैटलॉग नहीं
• SELECT * पर फ़िल्टर, एकत्रीकरण और LIMIT को प्राथमिकता दें
• डिफ़ॉल्ट max_rows 1000 है

कौशल

कनेक्टेड Hologrow डेटा पर सलाहकार, केवल-पढ़ने योग्य वर्कफ़्लो। पहले hologrow-data-middleware इंस्टॉल करें ताकि अन्य कौशल 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 कौशलों को रखती है जो Hologrow MCP पर निर्भर हैं।

एकीकरण

एजेंट और AI टूल्स

• 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
• कौशल 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 कुंजियों को कभी भी git, कौशल फ़ाइलों या मॉडल उत्तरों में न डालें।

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

समस्या निवारण

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