Hologrow

Hologrow MCP

AI를 위한 커머스 데이터 레이어. Amazon, Google Ads, GA4 및 기타 판매 시스템을 한 번에 연결하세요. Hologrow가 데이터를 동기화 상태로 유지하고, MCP를 통해 Claude, Cursor, Codex, ChatGPT 및 기타 에이전트가 CSV 내보내기나 일회성 API 스크립트 없이 데이터를 조회할 수 있게 합니다.

mcp.hologrow.ai에서 호스팅됩니다. 콘솔은 connector.hologrow.ai에서, 문서는 docs.hologrow.ai에서 확인하세요.

Hologrow를 선택해야 하는 이유

• 이미 사용 중인 도구를 위해 설계됨: 한 번 연결한 후 Claude, Cursor, Codex, ChatGPT, Doubao 또는 Hermes에서 질문하세요
• LLM에 최적화된 커머스 데이터: Amazon SP, Amazon Ads, Google Ads, GA4, Search Console, Shoplazza 및 Lingxing ERP를 위한 안정적인 테이블
• 어려운 부분은 우리가 처리합니다: 플랫폼 OAuth, 동기화, 최신성 및 스키마 — 에이전트는 읽기만 합니다
• 기본적으로 읽기 전용: MCP는 광고 계정이나 스토어프런트에 다시 쓰지 않습니다
• 에이전트 준비 완료: 다섯 가지 탐색 도구와 한 번의 명령으로 설치할 수 있는 분석 스킬

기능 개요

MCP 도구

추가 기능

빠른 시작

1. connector.hologrow.ai에서 워크스페이스를 만듭니다.
2. 데이터 소스를 하나 이상 연결하고 첫 번째 동기화를 기다립니다.
3. 에이전트에 Hologrow MCP를 추가합니다. OAuth 클라이언트는 UI에서 인증합니다. Cursor / Claude Code / Hermes는 AI 플랫폼 → 고급 설정의 API 키를 사용합니다.

API 키를 만드는 것만으로는 충분하지 않습니다. 에이전트가 list_platforms를 호출할 수 있을 때 설치가 성공한 것입니다.

MCP

MCP 호환 클라이언트를 연결하세요. 전송 방식은 Streamable HTTP입니다.

{
  "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.

확인

새 대화를 시작하고 다음을 보냅니다:

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

출력:

{
  "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": []
    }
  ]
}

빈 목록이어도 MCP가 설치된 것입니다 — 워크스페이스에 연결된 소스가 아직 없을 뿐입니다.

에이전트 강화

Hologrow를 몇 분 안에 모든 AI 에이전트에 연결하세요.

스킬

에이전트에 쿼리 워크플로우와 Amazon / Google Ads 플레이북을 제공합니다.

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

설치 후 에이전트를 다시 시작하세요. Claude Code, Cursor, Codex 및 기타 스킬 호환 클라이언트에서 작동합니다.

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

에이전트 온보딩

AI 에이전트이신가요? 이 스킬을 가져온 후 list_platforms를 호출하세요.

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

도구

항상 도구에서 이름을 발견하세요. 플랫폼, 스키마, 테이블 또는 열 이름을 임의로 만들지 마세요. 미들웨어 필드 이름은 Amazon / Google UI 라벨과 다른 경우가 많습니다.

list_platforms → list_tables → get_data_dictionary → get_freshness → query_db

도구가 실패하거나 취소되면 그렇게 말하세요. 누락된 결과에서 0, 데이터 없음 또는 지표를 추론하지 마세요.

list_platforms

먼저 호출하세요. 플랫폼 이름, connected 및 schemas[].schema_name를 반환합니다.

list_platforms()

list_tables

list_platforms에서 한 플랫폼의 조회 가능한 테이블을 나열합니다.

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

출력:

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

get_data_dictionary

열, 유형, 키 및 설명을 가져옵니다. list_tables에서 정확한 테이블 이름 1–10개를 전달하세요.

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

get_freshness

숫자를 최신으로 취급하기 전에 동기화 범위를 확인하세요. schema_name는 list_platforms에서 옵니다. 선택적 scope는 리소스 ID로 필터링합니다.

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

query_db

읽기 전용 SELECT 하나를 실행합니다. 모든 테이블을 schema_name.table로 한정하세요. get_data_dictionary의 열만 사용하세요.

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>를 list_platforms의 schema_name로 교체하세요. item_price는 주문 라인 합계입니다. 단위당 가격이 필요할 때만 NULLIF(quantity, 0)로 나누세요. 판매 날짜로 _synced_at를 사용하지 마세요.

규칙

• 단일 문만 허용됩니다. INSERT / UPDATE / DELETE / DDL 없음, EXCEPT 또는 INTERSECT 없음, public 스키마 또는 시스템 카탈로그 없음
• SELECT *보다 필터, 집계 및 LIMIT를 선호하세요
• 기본 max_rows는 1000입니다

스킬

연결된 Hologrow 데이터 위의 자문형 읽기 전용 워크플로우입니다. 다른 스킬이 성과를 해석하기 전에 범위와 최신성을 확인하도록 먼저 hologrow-data-middleware를 설치하세요.

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

설치 후 예시 프롬프트:

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.

더 큰 카탈로그(SEO, 리서치 커넥터 등)는 hologrow/hologrow-ai-skills에 있습니다. 이 저장소는 Hologrow MCP에 의존하는 스킬을 유지합니다.

통합

에이전트 및 AI 도구

• ChatGPT 웹, ChatGPT 데스크톱, Codex
• Claude 웹, Claude 데스크톱, Claude Code
• Cursor
• Doubao (데스크톱)
• Hermes

데이터 소스

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

원하는 클라이언트나 소스가 없나요? contact@hologrow.ai로 이메일을 보내세요.

리소스

• 문서
• 제품
• 콘솔
• MCP 엔드포인트
• 스킬 카탈로그

안전

Hologrow MCP는 테넌트 범위 내에서 읽기 전용입니다. 워크스페이스가 승인한 소스만 사용하세요. 숫자를 최신으로 취급하기 전에 최신성을 확인하세요. 중요한 결론마다 지표 정의, 기여도 창 및 비교 기간을 명시하세요. API 키를 git, 스킬 파일 또는 모델 응답에 절대 넣지 마세요.

캠페인, 리스팅 및 예산 변경은 사람이 승인할 때까지 제안으로 취급하세요.

문제 해결

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