Seller Labs Amazon MCP

npx add-mcp 'https://ignite-api.sellerlabs.com/mcp'

언론에 소개되었습니다

MSNBC

CNBC

Fortune

Forbes

Vox

Entrepreneur

작동 방식을 확인해 보세요

$72K짜리 Amazon 대행사 비용을 없애는 80% 규칙

Seller Labs MCP가 이미 제공하는 데이터를 기반으로 만든 대시보드에 연간 $72K를 지불할 이유가 있을까요?

Amazon MCP가 연결되었습니다. 먼저 Claude에 이 3가지 질문을 해 보세요.

Seller Labs MCP를 연결한 첫날 실행할 세 가지 프롬프트입니다.

Claude가 10분 만에 실행하는 무료 Seller Labs 광고 감사

Claude가 Seller Labs MCP를 통해 실행한 뒤 발견한 문제를 해결하는 무료 13개 섹션 광고 감사입니다.

신뢰하는 고객

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비즈니스의 속도에 발맞추는 최첨단 솔루션

“매우 앞선 사고방식과 끊임없이 늘어나는 솔루션으로 변화하는 경제에 대응합니다. 수년간 사용해 왔으며, 제 비즈니스에 큰 도움을 받았습니다.”

John Fleitz

CEO, Plethora7

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비즈니스 의사결정을 뒷받침하는 데이터 엔진

“처음에는 고객 리뷰를 자동으로 가져오는 방법에 불과했지만, 이제는 비즈니스 의사결정을 뒷받침하는 데이터 엔진이 되었습니다… 성장하고 더 큰 경쟁 우위를 만들고자 하는 모든 비즈니스나 대행사에 주저 없이 추천합니다.”

Rolando Rosas

Global Teck Worldwide

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눈속임이 아닌 진정한 시간 절약 도구

“Marknology는 Seller Labs MCP를 저희 워크플로에 바로 연결했고, 실제 계정 데이터에서도 잘 작동합니다. 눈속임이 아니라 진정한 시간 절약 도구입니다.”

Andrew Morgans

Marknology, Amazon 대행사

AI가 보고서를 명확하게 대조하지 못하고 있습니다.

Amazon Seller Central

재고

142개 0개

오래된 데이터

광고비(7일)

정산 보고서

$14,220.00

비즈니스 보고서

$14,882.40

탭은 네 개, 숫자도 네 개. 오류도 설명도 없습니다.

Claude, Seller Labs MCP 사용

보고서의 수치가 서로 다른 이유가 뭔가요?

비즈니스 보고서와 정산 보고서의 수치가 다른 이유는 비즈니스 보고서에 아직 정산되지 않은 대기 중인 주문이 포함되어 있기 때문입니다. 대조한 수치는 다음과 같습니다.

출처	보고 수치	대조 결과
정산	$14,220.00	$14,220.00
비즈니스 보고서	$14,882.40	$14,220.00

✗

> 오류 검색 중_

문제

AI가 Amazon 수치를 추측하고 있습니다

• 보고서가 지연되거나 멈추고, 눈에 띄는 오류 없이 행이 누락됩니다
• 같은 주문이 서로 다른 이름으로 두 번 집계됩니다
• 여전히 보고서를 직접 대조하고 있습니다

→

✓

> 대조 확인 완료_

해결책

대신 대조된 데이터를 제공하세요

• Seller Labs가 먼저 데이터를 정리하고 대조합니다
• 매출원가, 수수료, 광고비, 반품을 반영한 실제 SKU 수익
• Seller Central을 거치지 않고 승인된 작업을 실행합니다

단순히 커넥터를 구매하는 것이 아닙니다. 그 뒤에 있는 데이터 인프라를 구매하는 것입니다.

원시 Amazon 데이터가 AI를 망가뜨리는 이유

질문 하나. 보고서 다운로드도 스프레드시트도 필요 없습니다.

Claude · Seller Labs Amazon MCP 연결됨

수수료, 반품, 보관료, 광고비를 포함했을 때 지난달 손실을 낸 SKU는 무엇인가요?

대조된 7월 정산 데이터를 기준으로 활성 SKU 438개를 확인했습니다. 순손실을 낸 SKU는 네 개입니다.

SKU	수량	매출	실제 순이익	마진
NCL-4421-BLK	1,284	$38,412	-$4,106	-10.7%
NCL-2210-2PK	746	$21,908	-$2,733	-12.5%
NCL-8890-LG	412	$14,220	-$918	-6.5%
NCL-1102-SM	203	$5,844	-$377	-6.5%

주의할 점: NCL-4421-BLK는 Amazon 광고 콘솔에서 ROAS 3.1배를 기록합니다. 손실의 원인은 반품률 19%와 $2,840의 장기 보관 수수료입니다. Amazon은 이를 별도로 보고하지만, 여기서는 이 SKU에 배분했습니다.

NCL-4421-BLK에 광고비를 쓰는 두 캠페인을 일시 중지할까요?

대표 데이터를 사용한 예시입니다. 출시 전에 실제 고객 세션을 익명화해 교체하세요.

AI로 Amazon을 운영하면 실제로 어떤 모습일까요?

✗

Seller Labs가 없으면

• 질문이 생길 때마다 새로운 Amazon 보고서를 다운로드합니다
• 매출 수치만으로 SKU 수익성을 추측합니다
• 비용이 이미 발생한 뒤에야 큰 문제를 발견합니다
• Seller Central에서 모든 변경 사항을 직접 처리합니다

→

✓

Seller Labs를 사용하면

• Amazon 보고서를 다시는 다운로드하지 않습니다
• 매출뿐 아니라 실제 SKU 수익성을 파악합니다
• 큰 비용이 발생하기 전에 문제를 발견합니다
• Seller Central을 거치지 않고 지원되는 작업을 실행합니다

Claude에 이렇게 물어본다고 상상해 보세요.

“지난달 조용히 손실을 낸 SKU는 무엇인가요?

“지난주 Amazon이 지급액을 적게 보냈나요?

“월 $500 이상 낭비되는 키워드를 모두 보여 주세요.

“오늘 어떤 캠페인을 일시 중지해야 하나요?

“내일의 PPC 최적화 계획을 작성해 주세요.

“Buy Box를 잃을 수 있는 모든 리스팅을 감사해 주세요.

연결한 후에는 어떤 일이 일어나나요?

구현 프로젝트도, 데이터 엔지니어도, 필수 온보딩 통화도 없습니다.

몇 분

계정이 연결됩니다

Seller Labs를 승인하고 Claude 또는 ChatGPT에 커넥터를 추가하세요.

약 2일

데이터가 흐르기 시작합니다

MCP는 연결한 날부터 Amazon 데이터를 가져와 대조하기 시작합니다. 설정 전의 데이터는 가져올 수 없습니다.

첫째 주

COGS를 입력하면 SKU별 실제 수익을 확인할 수 있습니다

과거 비용 적용, 계정 수준 수수료 배분, 일일 수익 피벗을 제공합니다.

둘째 주

첫 감사와 모니터링이 실행됩니다

중복 키워드, 재고 부족 캠페인, TACOS 변동, 게재 위치 격차, 환급 추적을 확인합니다.

첫째 달

팀이 분석가에게 묻는 대신 AI에 질문합니다

분석가가 매주 다시 만들던 정기 보고서가 이제 일정에 따라 실행됩니다.

셋째 달

찾고 있지 않았던 수익 누수가 막힙니다

Claude 또는 ChatGPT를 Amazon 계정에 연결하는 방법

세 단계면 됩니다. 개발자 포털도, 관리할 API 자격 증명도, 구축할 데이터베이스도 필요 없습니다.

1

Seller Labs 계정 만들기

Amazon의 표준 동의 절차를 통해 Seller Central 및 Amazon Ads에서 Seller Labs를 승인하세요.

2

AI 도구에 MCP 추가하기

커넥터 URL 하나를 Claude 또는 ChatGPT에 붙여 넣으세요. 설치하거나 직접 호스팅할 필요가 없습니다.

3

첫 질문하기

시작 프롬프트를 사용하거나, 어제 이후 계정에 어떤 변화가 있었는지 물어보세요.

직접 구축하는 경우

4~6주

SP-API 및 Ads API 통합, 호스팅할 데이터 웨어하우스, 스키마 변경 유지 관리, 그리고 가장 어려운 작업인 정산, 수수료 유형, SKU에 연결되지 않는 계정 수준 비용 전반에 걸친 Amazon 수익성의 정확한 모델링이 필요합니다.

Seller Labs에 연결하는 경우

설정 15분

거래 로직, 보강된 테이블, 수익성 인프라가 이미 구축되어 있고 지속적으로 관리되고 있습니다. 수년간 완성된 데이터 엔지니어링을 이용하는 것입니다.

계정을 연결한 뒤 AI를 어떻게 시작해야 할지 모르시겠나요?

Seller Labs가 안내해 드립니다.

무료 재고 및 광고 감사를 받아 보세요.

Seller Labs가 계정을 검토하고 실제 상황을 무료로 보여 드립니다.

• 재고 건전성 점검: 품절 위험, 초과 재고, 재입고 시점
• 광고 감사: 낭비되는 광고비, 예산이 부족한 성과 우수 캠페인, 구조 문제
• 원시 데이터 덤프가 아닌 쉬운 설명의 요약

$0

문제점을 확인하는 데 드는 비용

AI가 실행할 수 있는 다섯 가지 작업

고객이 첫 달에 구축하는 워크플로입니다.

일일 Amazon 계정 브리핑

Seller Central을 열기 전에 밤사이 달라진 점을 확인하세요.

PPC 수익 모니터

무엇을 바꿔야 하는지 찾고, 이유를 파악한 뒤, 한 번의 대화로 변경하세요.

지속적인 계정 감사

분기마다 한 번이 아니라 이틀에 한 번 실행되는 대행사 수준의 감사입니다.

수익성 관제실

매출 및 광고 지표뿐 아니라 모든 SKU의 전체 경제성을 확인하세요.

Amazon 누수 모니터

네 개의 보고서를 직접 비교하지 않고도 Amazon이 지급한 환급을 한곳에서 확인하세요.

대행사 인텔리전스 플랫폼

대행사의 운영 지침을 모든 고객 계정에서 운영 체제처럼 실행하세요.

운영 로직을 반복 가능한 방식으로

최고의 운영자가 생각하는 방식을 시스템이 실행할 수 있도록 전환하세요

모든 계정에는 캠페인이 잘못되어 보이는 순간이나 SKU가 조용히 손실을 내는 상황을 직감적으로 알아채는 사람이 있습니다. 최고의 운영자가 캠페인과 계정을 평가하는 방식을 체계화하면, 한 사람의 머릿속에만 갇히지 않고 프로세스를 재사용하고 검토하며 개선할 수 있습니다. 바로 이를 위해 대행사 인텔리전스 플랫폼이 만들어졌습니다.

위험도가 가장 높은 변경 사항에 대한 경고

모든 쓰기 작업은 실행 전에 반드시 로그에 기록됩니다. 여기에 더해 가장 위험도가 높은 작업에는 추가 경고가 표시됩니다. 재고가 부족한 상태(재고 공급량 14일 미만)에서 캠페인을 시작하거나, 30일 평균의 2배를 초과하는 예산을 설정하는 경우입니다. AI 클라이언트에서 도구 권한을 직접 제어할 수도 있으며, 원한다면 모든 작업에 확인을 요구할 수 있습니다.

1

에이전트가 작업을 식별합니다

2

위험도가 높은 작업은 먼저 경고를 표시합니다

3

Seller Labs가 작업을 실행합니다

4

모든 작업이 감사 로그에 기록됩니다

모든 “AI 지원” Amazon 데이터가 준비된 것은 아니며, 거의 대부분은 작업을 실행할 수 없습니다.

기능	Amazon API 또는 MCP	단순 커넥터	직접 구축	Seller Labs
연결까지 걸리는 시간	몇 주	며칠	4~6주	15분 미만
신뢰할 수 있는 수익 데이터까지 걸리는 시간	몇 주	며칠~몇 주	몇 달	며칠
여러 출처 간 대조	아니요	드묾	직접 구축	예
통합 거래 데이터	API에 없음	아니요	API에 없음	재구축
COGS를 반영한 SKU 수익성	아니요	경우에 따라 다름	몇 달 작업	예
기본 안전장치가 있는 쓰기 작업	안전장치 없음	아니요	안전장치 직접 구축	예

Amazon MCP 관련 질문과 답변

Claude를 Amazon Seller Central 계정에 어떻게 연결하나요?

Seller Labs 계정을 만들고 Amazon의 표준 동의 절차를 통해 Seller Central 및 Amazon Ads에서 승인한 다음, Seller Labs MCP 커넥터를 Claude에 추가하세요. 설치하거나 직접 호스팅하거나 개발자 포털에서 구성할 필요가 없습니다. 대부분의 계정은 15분 이내에 연결되며, 과거 데이터는 약 2일 안에 모두 가져옵니다.

MCP Genius의 비용은 얼마인가요?

MCP Genius는 Amazon 매출이 아니라 도구 호출 횟수를 기준으로 요금이 책정됩니다. 무료 플랜에는 월 최대 100회(평생 500회)의 도구 호출이 포함됩니다. 유료 플랜은 101~400회 호출 기준 월 $39부터 시작합니다. 전체 요금 보기

Amazon에 공식 MCP 서버가 있나요?

Amazon은 Selling Partner API와 Advertising API를 통해 데이터를 제공합니다. 이 API로는 원시 응답에 접근할 수 있지만, 대조된 데이터 세트는 제공되지 않습니다. 데이터를 대신 보관하거나, 여러 출처를 서로 비교하거나, 피드가 오래되었거나 일부만 제공되었을 때 알려 주지 않으며, 비용이나 수익성 로직도 포함하지 않습니다. Seller Labs는 이러한 데이터 소스 위에서 그 사이의 계층을 유지 관리합니다.

Claude 대신 ChatGPT를 연결할 수 있나요?

네. Seller Labs MCP는 Claude, Claude Code, ChatGPT를 비롯해 Model Context Protocol을 지원하는 모든 클라이언트에서 작동합니다. 하나의 연결로 모두 사용할 수 있으므로 특정 AI 공급업체에 종속되지 않습니다.

AI가 실제로 캠페인을 변경할 수 있나요, 아니면 읽기 전용인가요?

캠페인을 변경할 수 있습니다. 모든 쓰기 작업은 감사 추적에 기록됩니다. 재고가 부족한 상태에서 캠페인을 시작하거나 비정상적으로 큰 예산을 설정하는 등 위험도가 가장 높은 작업은 먼저 경고를 표시합니다. AI 클라이언트에서 도구 권한을 직접 제어할 수도 있으며, 모든 작업에 확인을 요구할 수 있습니다.

AI를 Amazon API에 직접 연결하면 안 되나요?

가능합니다. 커넥터를 구축하는 것은 쉬운 부분입니다. Amazon 수익성을 정확하게 모델링하는 일은 그렇지 않습니다. 수수료는 여러 보고서 유형에 나뉘어 들어오고, 일부 비용은 SKU에 연결되지 않으며, 보고서 스키마는 예고 없이 바뀌고, Amazon의 데이터 소스끼리 서로 모순되기도 합니다. 팀은 일반적으로 처음으로 신뢰할 수 있는 답을 얻기까지 4~6주를 쓰고, 이후에는 유지 관리도 계속 맡아야 합니다.

통합 거래 보고서란 무엇이며, 왜 중요한가요?

회계 담당자가 Amazon 현금 흐름을 개별 SKU 및 수수료와 대조하는 데 필요한 정산 수준의 보기입니다. Amazon API는 정산 데이터를 반환하지만, 그 현금 흐름을 SKU 수준의 경제성과 자동으로 연결하지는 않습니다. Seller Labs는 Finances API를 통해 이 연결을 재구축했으며, 이를 통해 AI가 SKU별 실제 수익성을 파악할 수 있습니다.

얼마나 오래된 데이터까지 확인할 수 있나요?

데이터는 연결한 날부터 쌓이기 시작하므로 설정 전의 기록은 가져올 수 없습니다. 이후 Seller Labs는 최대 2년 동안 기록을 계속 축적하고 보관하며, 이는 Amazon 자체의 제한적인 보고서 보관 기간보다 훨씬 깁니다.