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Fb Ad Library MCP Server

MCP Server

playwright

一个通过网页抓取提供Facebook广告库访问的MCP服务器,支持广告搜索和高级过滤功能。

工具数

0

提示词数

0

GitHub Stars

2

资源数

0
浏览器自动化TypeScript数据分析

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

作者 / 组织

StinCodes

提供方

StinCodes

最后核验

2026/5/17 20:19

运行时

Node.js

快速接入

先看主来源和安装命令,再打开仓库或文档;下面只保留这个条目的关键接入事实。

命令预览

npx playwright install

详细介绍

Facebook广告库MCP服务器

一种模型上下文协议(MCP)服务器,通过网络抓取提供对Facebook广告库的访问。此服务器提供了一个MCP工具,用于搜索具有全面过滤选项的广告。

特性

  • 符合MCP标准:使用官方MCP SDK构建
  • 全面的广告数据:提取广告商、内容、日期、印象、支出等
  • 高级过滤:按公司、日期范围和关键字筛选
  • 智能分页:自动滚动,每次搜索最多可检索100个广告
  • 灵活排序:按日期(升序/降序)或相关性排序

安装

  1. 克隆存储库:
git clone 
cd FbAdLibraryMCPServer
  1. 安装依赖项:
npm install
  1. 安装Playwright浏览器:
npx playwright install

用法

发展

npm run dev

生产

npm run build
npm start

服务器将在端口3000上启动(可通过以下方式配置 PORT 环境变量)。

API文档

MCP工具: search_ads

使用可选过滤器搜索Facebook广告。

参数:

  • company (字符串,可选):要筛选的公司/广告商名称
  • start_date (字符串,可选):YYYY-MM-DD格式的开始日期
  • end_date (字符串,可选):YYYY-MM-DD格式的结束日期
  • keywords (字符串数组,可选):在广告内容中搜索的关键字
  • limit (整数,可选):返回的最大广告数(默认值:50,最大值:100)
  • order (字符串,可选):排序顺序-“date_desc”、“date_asc”或“相关性”(默认值:“date_desc”)

工具调用示例:

{
  "tool": "search_ads",
  "arguments": {
    "company": "Nike",
    "start_date": "2024-01-01",
    "end_date": "2024-01-31",
    "keywords": ["running", "shoes"],
    "limit": 10,
    "order": "date_desc"
  }
}

响应格式:

{
  "ads": [
    {
      "id": "unique_ad_identifier",
      "advertiser": "Company Name",
      "content": "Ad text content",
      "start_date": "Jan 15, 2024",
      "end_date": "Feb 15, 2024",
      "impressions": "1,000-5,000",
      "spend": "$100-$500",
      "platforms": ["Facebook"],
      "creative_url": "https://...",
      "demographics": {"targeting": "..."},
      "scraped_at": "2024-01-20T10:30:00Z"
    }
  ]
}

MCP客户端连接

使用任何兼容MCP的客户端连接到服务器:

HTTP传输:

  • 网址: http://localhost:3000/mcp
  • 方法:POST
  • 标题: Content-Type: application/json

健康检查:

  • 网址: http://localhost:3000/healthz
  • 方法:GET

建筑

  • MCP服务器 (src/index.ts):承载MCP协议的快速HTTP服务器
  • 搜索处理程序 (src/mcp/searchAdsHandler.ts):核心业务逻辑
  • Web剪贴器 (src/scraper/scrapeFacebookAds.ts):基于剧作家的Facebook scraper
  • 过滤器 (src/utils/filters.ts):日期解析和筛选实用程序

性能注意事项

  • 速率限制:请求之间内置延迟以避免阻塞
  • 分页:具有智能停止条件的自动滚动
  • 浏览器管理:正确清理Playwright浏览器实例
  • 内存效率:尽可能进行流数据处理

反机器人检测对策

该服务器通过以下方式成功绕过了Facebook的反机器人检测:

  • 虚拟显示器(Xvfb):在云环境中运行非无头浏览器
  • 自然导航:模仿人类浏览模式(主页→ 广告库)
  • 简化浏览器配置:避免触发探测的复杂“隐形”技术
  • 智能超时处理:具有回退机制的30秒浏览器启动超时
  • 生产优化:生产环境与开发环境中的不同行为

已知限制

  • 以非无头模式运行以避免检测
  • 每次搜索限制为100个广告,以防止超时
  • 日期格式取决于Facebook的显示格式
  • 受Facebook反机器人措施的约束

法律和道德说明

  • 尊重脸书通过内置延迟进行的限速
  • 不存储个人用户数据
  • 用于研究和分析目的
  • 用户应遵守Facebook的服务条款

依赖项

  • @modelcontextprotocol/sdk:MCP协议实施
  • playwright:Web抓取自动化
  • date-fns:日期解析和操作
  • express:HTTP服务器框架
  • zod:运行时类型验证

部署(Fly.io)

  1. 安装flyctl:
curl -L https://fly.io/install.sh | sh
export FLYCTL_INSTALL="/root/.fly"
export PATH="$FLYCTL_INSTALL/bin:$PATH"
  1. 部署到Fly.io:
flyctl auth signup
flyctl launch --no-deploy
flyctl secrets set NODE_ENV=production
flyctl deploy
  1. 实时部署:

- 应用程序URL: https://fbadlibrarymcpserver.fly.dev - 健康检查: https://fbadlibrarymcpserver.fly.dev/healthz - MCP端点: https://fbadlibrarymcpserver.fly.dev/mcp (仅限POST) - 测试终点: https://fbadlibrarymcpserver.fly.dev/test-search (获取/发布)

连接详细信息

公共URL: https://fbadlibrarymcpserver.fly.dev

快速测试: https://fbadlibrarymcpserver.fly.dev/test-search?company=Nike&limit=3

MCP客户端配置:

{
  "transport": "http",
  "url": "https://fbadlibrarymcpserver.fly.dev/mcp",
  "method": "POST",
  "headers": {
    "Content-Type": "application/json",
    "Accept": "application/json, text/event-stream"
  }
}

身份验证: 无需

许可证

国际协调委员会

目录标签

目录标签

浏览器自动化TypeScript数据分析广告搜索本地部署网页抓取MCP协议Facebook广告

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

stdio

鉴权方式(authType,认证方式)

none

运行时(runtime,运行环境)

Node.js

来源包(packageName,安装包名)

playwright

工具数量(toolCount,工具数)

0

资源数量(resourceCount,资源数)

0

提示词数量(promptCount,提示词数)

0

权限和风险

stdionone部署方式未说明

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置,并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

来源信息

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