Hologrow

Hologrow MCP

AIのためのコマースデータレイヤー。 Amazon、Google Ads、GA4、その他の販売システムを一度接続するだけ。Hologrowがデータを同期し続け、MCPを通じてClaude、Cursor、Codex、ChatGPT、その他のエージェントがCSVエクスポートや使い捨てのAPIスクリプトなしでデータをクエリできます。

ホスト先は mcp.hologrow.ai。コンソールは connector.hologrow.ai。ドキュメントは docs.hologrow.ai。

Hologrowを選ぶ理由

• 既存のツール向けに設計: 一度接続すれば、Claude、Cursor、Codex、ChatGPT、Doubao、Hermesで質問できます
• LLM対応のコマースデータ: Amazon SP、Amazon Ads、Google Ads、GA4、Search Console、Shoplazza、Lingxing ERP向けの安定したテーブル
• 難しい部分は当社が対応: プラットフォームのOAuth、同期、鮮度、スキーマ — エージェントは読み取りのみ
• デフォルトで読み取り専用: MCPは広告アカウントやストアフロントに書き戻すことはありません
• エージェント対応: 5つのディスカバリツールと、1コマンドでインストールできる分析スキル

機能概要

MCPツール

その他

クイックスタート

1. connector.hologrow.aiでワークスペースを作成します。
2. 少なくとも1つのデータソースを接続し、最初の同期を待ちます。
3. Hologrow MCPをエージェントに追加します。OAuthクライアントはUIで認証します。Cursor / Claude Code / HermesはAIプラットフォーム → 詳細設定のAPIキーを使用します。

APIキーの作成だけでは不十分です。エージェントがlist_platformsを呼び出せたときにインストールが成功します。

MCP

MCP互換のクライアントを接続します。トランスポートはStreamable HTTPです。

{
  "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.

検証

新しい会話を開始して送信します:

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

出力:

{
  "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": []
    }
  ]
}

空のリストでもMCPはインストールされています — ワークスペースに接続されたソースがないだけです。

エージェントを強化

Hologrowを数分で任意のAIエージェントに接続します。

スキル

エージェントにクエリワークフローとAmazon / Google Adsのプレイブックを提供します。

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

インストール後にエージェントを再起動します。Claude Code、Cursor、Codex、その他のスキル互換クライアントで動作します。

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

エージェントオンボーディング

AIエージェントですか？このスキルを取得して、list_platformsを呼び出してください。

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

ツール

常にツールから名前を発見してください。プラットフォーム、スキーマ、テーブル、列の名前を決して推測しないでください。ミドルウェアのフィールド名はAmazon / GoogleのUIラベルと異なることがよくあります。

list_platforms → list_tables → get_data_dictionary → get_freshness → query_db

ツールが失敗またはキャンセルされた場合は、その旨を伝えてください。欠落した結果からゼロ、データなし、またはメトリクスを推測しないでください。

list_platforms

これを最初に呼び出します。プラットフォーム名、connected、schemas[].schema_nameを返します。

list_platforms()

list_tables

list_platformsから1つのプラットフォームのクエリ可能なテーブルを一覧表示します。

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

出力:

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

get_data_dictionary

列、型、キー、説明を取得します。list_tablesから正確なテーブル名を1〜10個渡します。

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

get_freshness

数値を最新として扱う前に同期カバレッジを確認します。schema_nameはlist_platformsから取得されます。オプションのscopeはリソースIDでフィルタリングします。

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

query_db

読み取り専用のSELECTを1回実行します。すべてのテーブルをschema_name.tableとして修飾します。get_data_dictionaryの列のみを使用します。

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>をschema_name（list_platformsから）に置き換えます。item_priceは注文ラインの合計です。単価が必要な場合のみNULLIF(quantity, 0)で割ります。_synced_atを販売日として使用しないでください。

ルール

• 単一ステートメントのみ。INSERT / UPDATE / DELETE / DDLなし、EXCEPTやINTERSECTなし、publicスキーマやシステムカタログなし
• SELECT *よりもフィルタ、集計、LIMITを優先
• デフォルトのmax_rowsは1000

スキル

接続されたHologrowデータ上でのアドバイザリ型の読み取り専用ワークフロー。他のスキルがパフォーマンスを解釈する前にカバレッジと鮮度を確認できるよう、最初にhologrow-data-middlewareをインストールします。

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

インストール後のプロンプト例:

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.

より大きなカタログ（SEO、リサーチコネクタなど）はhologrow/hologrow-ai-skillsにあります。このリポジトリはHologrow MCPに依存するスキルを保持します。

統合

エージェントとAIツール

• ChatGPTウェブ、ChatGPTデスクトップ、Codex
• Claudeウェブ、Claudeデスクトップ、Claude Code
• Cursor
• Doubao（デスクトップ）
• Hermes

データソース

Amazon SP Seller、Amazon SP Vendor、Amazon Ads、Google Ads、GA4、Google Search Console、Shoplazza、Lingxing ERP。

リソース

• ドキュメント
• 製品
• コンソール
• MCPエンドポイント
• スキルカタログ

安全性

Hologrow MCPはテナントスコープで読み取り専用です。ワークスペースが承認したソースのみを使用してください。数値を最新として扱う前に鮮度を確認してください。重要な結論ごとにメトリクスの定義、アトリビューションウィンドウ、比較期間を明記してください。APIキーをgit、スキルファイル、モデルの返信に入れないでください。

キャンペーン、リスティング、予算の変更は、人間が承認するまで提案として扱ってください。

トラブルシューティング

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