Hologrow

Hologrow MCP

A camada de dados comerciais para IA. Conecte Amazon, Google Ads, GA4 e outros sistemas de vendas uma única vez. O Hologrow mantém os dados sincronizados e o MCP permite que Claude, Cursor, Codex, ChatGPT e outros agentes consultem esses dados — sem exportações CSV ou scripts de API pontuais.

Hospedado em mcp.hologrow.ai. Console em connector.hologrow.ai. Documentação em docs.hologrow.ai.

Por que Hologrow?

• Feito para as ferramentas que você já usa: Conecte uma vez e faça perguntas no Claude, Cursor, Codex, ChatGPT, Doubao ou Hermes
• Dados comerciais prontos para LLM: Tabelas estáveis para Amazon SP, Amazon Ads, Google Ads, GA4, Search Console, Shoplazza e Lingxing ERP
• Nós cuidamos das partes difíceis: OAuth da plataforma, sincronização, atualização e esquema — os agentes apenas leem
• Somente leitura por padrão: O MCP nunca grava de volta em contas de anúncios ou lojas
• Pronto para agentes: Cinco ferramentas de descoberta e habilidades de análise que você pode instalar com um comando

Visão Geral dos Recursos

Ferramentas MCP

Mais

Início Rápido

1. Crie um workspace em connector.hologrow.ai.
2. Conecte pelo menos uma fonte de dados e aguarde a primeira sincronização.
3. Adicione o Hologrow MCP ao seu agente. Clientes OAuth autorizam na interface. Cursor / Claude Code / Hermes usam uma chave de API de AI Platforms → Advanced settings.

Criar uma chave de API não é suficiente. A instalação é bem-sucedida quando o agente consegue chamar list_platforms.

MCP

Conecte qualquer cliente compatível com MCP. O transporte é Streamable HTTP.

{
  "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.

Verificar

Inicie uma conversa nova e envie:

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

Saída:

{
  "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": []
    }
  ]
}

Uma lista vazia ainda significa que o MCP está instalado — o workspace apenas ainda não tem nenhuma fonte conectada.

Potencialize Seu Agente

Conecte o Hologrow a qualquer agente de IA em minutos.

Skill

Dê ao seu agente o fluxo de trabalho de consulta e os playbooks de Amazon / Google Ads.

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

Reinicie o agente após a instalação. Funciona com Claude Code, Cursor, Codex e outros clientes compatíveis com skills.

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

Integração de agentes

Você é um agente de IA? Busque esta skill e depois chame list_platforms.

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

Ferramentas

Sempre descubra nomes pelas ferramentas. Nunca invente nomes de plataforma, esquema, tabela ou coluna. Os nomes de campos do middleware geralmente diferem dos rótulos da interface da Amazon / Google.

list_platforms → list_tables → get_data_dictionary → get_freshness → query_db

Se uma ferramenta falhar ou for cancelada, diga isso. Nunca infira zero, ausência de dados ou uma métrica a partir de um resultado ausente.

list_platforms

Descubra as plataformas de dados disponíveis do usuário, o estado da conexão e os nomes de esquemas. Use durante a integração e sempre que a plataforma ou o esquema relevante for desconhecido. Retorna a plataforma e schemas[].schema_name para ferramentas e SQL posteriores.

list_platforms()

list_tables

Liste tabelas consultáveis para uma plataforma exata retornada por list_platforms. Use isso para encontrar as tabelas relevantes para a pergunta do usuário antes de inspecionar campos ou escrever SQL. Retorna nomes exatos de tabelas para get_data_dictionary, get_freshness e query_db; nunca invente nomes de tabelas.

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

Saída:

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

get_data_dictionary

Inspecione colunas, tipos, chaves e significados de campos para 1 a 10 nomes exatos de tabelas retornados por list_tables. Use antes de escrever SQL. Esses nomes podem diferir dos campos de API ou relatórios da plataforma de origem; use apenas os nomes retornados.

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

get_freshness

Verifique a cobertura de sincronização e a atualização antes de tirar conclusões sensíveis ao tempo. schema_name deve vir de list_platforms schemas[].schema_name; forneça de 1 a 50 nomes exatos de tabelas de list_tables. O scope opcional filtra por identidade do recurso, por exemplo {"marketplace_id": "ATVPDKIKX0DER"}.

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

query_db

Responda a uma pergunta concreta de dados com um SQL SELECT somente leitura após descobrir o esquema, as tabelas e as colunas relevantes. Qualifique totalmente cada tabela como schema_name.table e use apenas identificadores retornados por list_platforms, list_tables e get_data_dictionary.

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
})

Substitua <schema> por schema_name de list_platforms. item_price é o total da linha do pedido; divida por NULLIF(quantity, 0) somente quando precisar do preço unitário. Não use _synced_at como data de vendas.

Regras

• Apenas uma instrução. Sem INSERT / UPDATE / DELETE / DDL, sem EXCEPT ou INTERSECT, sem esquema public ou catálogos do sistema
• Prefira filtros, agregação e LIMIT em vez de SELECT *
• O max_rows padrão é 1000

Skills

Fluxos de trabalho consultivos e somente leitura sobre os dados conectados do Hologrow. Instale hologrow-data-middleware primeiro para que outras skills verifiquem cobertura e atualização antes de interpretar o desempenho.

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

Exemplo de prompt após a instalação:

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.

Um catálogo maior (SEO, conectores de pesquisa e mais) está em hologrow/hologrow-ai-skills. Este repositório mantém as skills que dependem do Hologrow MCP.

Integrações

Agentes e ferramentas de IA

• ChatGPT web, ChatGPT desktop, Codex
• Claude web, Claude desktop, Claude Code
• Cursor
• Doubao (desktop)
• Hermes

Fontes de dados

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

Recursos

• Documentação
• Produto
• Console
• Endpoint MCP
• Catálogo de skills

Segurança

O Hologrow MCP é limitado ao tenant e somente leitura. Use apenas fontes que o workspace autorizou. Verifique a atualização antes de tratar um número como atual. Declare a definição da métrica, a janela de atribuição e o período de comparação em cada conclusão importante. Nunca coloque chaves de API em git, arquivos de skill ou respostas do modelo.

Trate mudanças de campanha, anúncio e orçamento como propostas até que um humano as aprove.

Solução de Problemas

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