Servidor MCP Metricool

O que faz o Servidor MCP “Metricool”?

O Servidor MCP Metricool é um servidor Model Context Protocol (MCP) projetado para se comunicar com a API Metricool, permitindo que agentes de IA acessem, recuperem e analisem métricas de redes sociais e dados de campanhas da conta Metricool de um usuário. Ao atuar como uma ponte entre assistentes de IA e a plataforma Metricool, este servidor capacita desenvolvedores e agentes a automatizar a extração de insights acionáveis, gerenciar e agendar posts em redes sociais e monitorar o desempenho de anúncios em diversas redes. Sua suíte de ferramentas suporta tarefas como buscar análises de posts e campanhas, agendar conteúdo e realizar benchmarking com concorrentes, facilitando fluxos de trabalho mais eficientes e orientados por dados para gestores de redes sociais, profissionais de marketing e desenvolvedores.

Lista de Prompts

Não foram encontradas informações sobre templates de prompt no repositório.

Lista de Recursos

Nenhum recurso MCP explícito está documentado no repositório.

Lista de Ferramentas

• get_brands(state: str)
  Recupera a lista de marcas associadas à sua conta Metricool.

• get_instagram_reels(init_date: str, end_date: str, blog_id: int)
  Busca dados de Instagram Reels para uma determinada marca e intervalo de datas.

• get_instagram_posts(init_date: str, end_date: str, blog_id: int)
  Busca dados de posts do Instagram para uma marca e intervalo de datas especificados.

• get_instagram_stories(init_date: str, end_date: str, blog_id: int)
  Recupera stories do Instagram em um intervalo de datas para uma marca específica.

• get_tiktok_videos(init_date: str, end_date: str, blog_id: int)
  Recupera vídeos do TikTok para a marca e período selecionados.

• get_facebook_reels(init_date: str, end_date: str, blog_id: int)
  Obtém Reels do Facebook de uma conta de marca Metricool.

• get_facebook_posts(init_date: str, end_date: str, blog_id: int)
  Obtém posts do Facebook para uma conta de marca e intervalo de datas específicos.

• get_facebook_stories(init_date: str, end_date: str, blog_id: int)
  Recupera stories do Facebook de uma conta de marca.

• get_thread_posts(init_date: str, end_date: str, blog_id: int)
  Busca posts do Threads da conta da marca.

• get_x_posts(init_date: str, end_date: str, blog_id: int)
  Recupera posts do X (Twitter) para uma marca e período selecionados.

• get_bluesky_posts(init_date: str, end_date: str, blog_id: int)
  Busca posts do Bluesky para a marca.

• get_linkedin_posts(init_date: str, end_date: str, blog_id: int)
  Recupera posts do LinkedIn da conta da marca.

• get_pinterest_pins(init_date: str, end_date: str, blog_id: int)
  Busca pins do Pinterest para uma marca.

• get_youtube_videos(init_date: str, end_date: str, blog_id: int)
  Obtém vídeos do YouTube publicados pela marca.

• get_twitch_videos(init_date: str, end_date: str, blog_id: int)
  Recupera vídeos do Twitch da conta da marca.

• get_facebookads_campaigns(init_date: str, end_date: str, blog_id: int)
  Recupera dados de campanhas de anúncios do Facebook.

• get_googleads_campaigns(init_date: str, end_date: str, blog_id: int)
  Busca campanhas do Google Ads para a marca.

• get_tiktokads_campaigns(init_date: str, end_date: str, blog_id: int)
  Recupera campanhas de anúncios do TikTok da conta da marca.

• get_network_competitors
  Obtém a lista de concorrentes (no Instagram, Facebook, X, Bluesky, YouTube e Twitch).

• post_schedule_post
  Agenda um ou mais posts para as marcas no Metricool.

• get_scheduled_posts
  Recupera posts agendados da conta Metricool.

• get_best_time_to_post
  Determina o melhor horário para publicar conteúdo em redes sociais.

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Automação de Análises de Redes Sociais
  Desenvolvedores podem automatizar a recuperação e análise de métricas em várias plataformas (Instagram, Facebook, X, etc.), permitindo dashboards em tempo real e relatórios personalizados para equipes sociais.

• Agendamento de Conteúdo
  Agentes de IA podem agendar posts ou multiposts para diversas marcas, melhorando a eficiência do fluxo de trabalho e garantindo publicações no tempo certo sem intervenção manual.

• Benchmarking de Concorrentes
  Ao acessar dados de concorrentes, desenvolvedores e profissionais de marketing podem comparar desempenhos em redes e ajustar estratégias conforme necessário.

• Monitoramento de Campanhas de Anúncios
  Extrair métricas de campanhas de anúncios do Facebook, Google e TikTok permite acompanhamento de desempenho, otimização de orçamento e análise de ROI em apps ou dashboards customizados.

• Descoberta do Melhor Horário para Postar
  Usando análises para determinar o melhor horário para postar em canais específicos, agentes de IA podem sugerir ou automatizar agendamentos otimizados para maior engajamento.

Como configurar

Windsurf

Nenhuma instrução encontrada para Windsurf.

Claude

1. Certifique-se de que o Python 3.8+ e o uv estejam instalados.
2. Obtenha seu token da API Metricool e ID de usuário (nível Advanced necessário).
3. Localize ou crie o arquivo de configuração:
   • MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
4. Adicione a configuração do servidor MCP Metricool:

{
    "mcpServers": {
        "mcp-metricool": {
            "command": "uvx",
            "args": [
                "mcp-metricool"
            ],
            "env": {
                "METRICOOL_USER_TOKEN": "<METRICOOL_USER_TOKEN>",
                "METRICOOL_USER_ID": "<METRICOOL_USER_ID>"
            }
        }
    }
}

5. Salve o arquivo e reinicie o Claude Desktop.
6. Verifique a configuração tentando acessar dados do Metricool dentro do Claude.

Protegendo as Chaves de API

As chaves de API são definidas através de variáveis de ambiente na seção "env" conforme mostrado acima, garantindo que informações sensíveis não sejam codificadas diretamente.

Cursor

Nenhuma instrução encontrada para Cursor.

Cline

Nenhuma instrução encontrada para Cline.

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo no FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração do MCP do sistema, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "mcp-metricool": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Uma vez configurado, o agente de IA poderá utilizar este MCP como uma ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de trocar "mcp-metricool" pelo nome real do seu servidor e atualizar a URL conforme necessário.

Visão Geral

Nossa opinião

O Metricool MCP oferece um conjunto robusto de ferramentas para análise e gestão de redes sociais, com instruções claras de configuração para o Claude Desktop e grande utilidade para profissionais de marketing e desenvolvedores. Entretanto, a ausência de templates de prompt documentados, recursos e instruções de configuração para outros clientes (Windsurf, Cursor, etc.) limita sua versatilidade pronta para uso. Suporte a amostragem e Roots não são mencionados.

Nota: 6/10

Pontuação MCP