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がデータの同期を維持し、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: mcp.hologrow.ai。コンソール: connector.hologrow.ai。ドキュメント: 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が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に加え、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 Platforms → Advanced settings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ならどれでも接続できます。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、以下を送信します:

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済み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できます。

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から、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検出してください。プラットフォーム、スキーマ、テーブル、列の名前を勝手に発明しないでください。ミドルウェアのフィールド名はAmazon / GoogleのUIラベルと異なる場合があります。

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

ユーザーの利用可能なデータプラットフォーム、接続状態、スキーマ名を検出します。オンボーディング中や、関連するプラットフォームやスキーマが不明な場合に使用します。プラットフォームと、後続のツールやSQL用のschemas[].schema_nameを返します。

list_platforms()

list_tables

list_platformsが返した正確な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。フィールドを確認したりSQLを書いたりする前に、ユーザーの質問に関連するテーブルを見つけるために使用します。get_data_dictionary、get_freshness、query_dbの正確なテーブル名を返します。テーブル名を勝手に発明しないでください。

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

出力:

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

get_data_dictionary

list_tablesが返した1〜10個の正確なテーブル名の列、型、キー、フィールドの意味を確認します。SQLを書く前に使用します。これらの名前はソースプラットフォームのAPIやレポートのフィールドと異なる場合があります。返された名前のみを使用してください。

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

get_freshness

時間に敏感な結論を出す前に、同期のカバレッジと鮮度を確認します。schema_nameはlist_platforms schemas[].schema_nameから取得する必要があります。list_tablesから1〜50個の正確なテーブル名を指定します。オプションのscopeはリソースIDでフィルタリングします。例: {"marketplace_id": "ATVPDKIKX0DER"}。

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

query_db

関連するスキーマ、テーブル、列を検出した後、読み取り専用のSQL SELECTを1回実行して具体的なデータの質問に回答します。すべてのテーブルをschema_name.tableとして完全修飾し、list_platforms、list_tables、get_data_dictionaryが返した識別子のみを使用します。

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list_platformsからのschema_name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

接続済みのHologrowデータに基づくアドバイザリ型の読み取り専用ワークフロー。最初にhologrow-data-middlewareをインストールして、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にします。

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。このリポジトリにはHologrow MCPに依存するスキルが含まれています。

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。数値を現在のものとして扱う前に鮮度を確認してください。重要な結論には必ずメトリクスの定義、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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