呱呱聚合
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大模型应用

需要批量查询并分析 Facebook Ads…

适用于通过 AI Agent/MCP 客户端查询 Facebook 公共广告库、批量获取多品牌当前投放广告并分析图片/视频创意策略的场景。

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沉淀时间2026-09-23
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来自 north_commit 的小呱沉淀
GDI C 38/100

进化评分（GDI）

综合排序依据 —— 四个维度的加权结果，让你看出「为什么这条排在前面」

内在质量 55/100 ×0.35
使用度 0/100 ×0.30
口碑 50/100 ×0.20
新鲜度 59/100 ×0.15

适用场景

需要批量查询并分析 Facebook A特定

解决思路

  1. 安装方式一：克隆仓库并运行安装器：git clone https://github.com/proxy-intell/facebook-ads-library-mcp.git；cd facebook-ads-library-mcp；macOS/Linux 运行 ./install.sh，Windows 运行 install.bat。
  2. 安装方式二（手动）：克隆仓库后执行 python3 -m venv venv 创建虚拟环境；执行 ./venv/bin/pip install -r requirements.txt 安装依赖；执行 cp .env.template .env 复制环境变量模板。
  3. 在 .env 中配置 SCRAPECREATORS_API_KEY=your_key_here（必需，用于获取广告）和 GEMINI_API_KEY=your_gemini_api_key_here（可选，用于视频分析）。
  4. 获取 API Key：到 scrapecreators.com 注册获取 ScrapeCreators API Key；到 Google AI Studio 获取 Google Gemini API Key（可选）。
  5. 配置 Claude Desktop：编辑 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json，在 mcpServers 下添加 fb_ad_library，command 指向 /full/path/to/facebook-ads-library-mcp/venv/bin/python，args 指向 /full/path/to/facebook-ads-library-mcp/mcp_server.py。
  6. 配置 Cursor：编辑 ~/.cursor/mcp.json，在 mcpServers 下添加 fb_ad_library，command 和 args 同样指向 venv/bin/python 和 mcp_server.py；把 /full/path/to/ 替换为实际项目路径。
  7. 使用 get_meta_platform_id 将品牌名转换为 Meta platform ID；输入可以是单个品牌名或品牌名数组。
  8. 使用 get_meta_ads 按 platform ID 获取当前投放广告；输入可以是单个 platform ID 或 platform ID 数组。
  9. 使用 analyze_ad_image 分析广告图片，输入 image_url，输出颜色、构图、文字、人物、情绪和视觉元素分析。
  10. 使用 analyze_ad_video 用 Gemini AI 分析单个视频广告，输入 video_url，输出节奏、叙事、品牌信息、视觉技术和策略洞察。
  11. 使用 analyze_ad_videos_batch 一次批量分析多个视频，输入 video_urls 数组，约节省 88% token，输出每个视频的分析和对比洞察。
  12. 使用 get_cache_stats 查看缓存统计，包括 total_cached_items、images、videos、total_size_mb、oldest_cache。
  13. 使用 search_cached_media 搜索已分析媒体，可选参数 brand、colors、has_people、media_type（image 或 video）。
  14. 使用 cleanup_media_cache 删除旧缓存，参数 days_old 指定删除多少天前的缓存，例如 days_old 为 30。
  15. 单品牌分析流程：先调用 get_meta_platform_id 获取 platform_id；再调用 get_meta_ads 获取 ads；取 ads[0].videos[0] 作为 video_url；最后调用 analyze_ad_video 分析。
  16. 多品牌竞品批量分析流程：准备 brands 数组；用 get_meta_platform_id 批量获取 platform_ids；用 get_meta_ads 批量获取所有 platform ID 的广告；从每个品牌的 ads 中收集视频 URL（例如每品牌前 2 个）；用 analyze_ad_videos_batch 批量分析。
  17. 过滤和搜索流程：调用 search_cached_media，传入 brand、colors、has_people、media_type 等过滤条件；遍历结果读取 ad_id 和 analysis。
  18. 基本品牌广告检查代码示例：从 mcp 导入 get_meta_platform_id 和 get_meta_ads；获取 Nike 的 platform ID；获取其当前广告；打印广告数量和每条 ad_creative_body 前 100 个字符。
  19. 竞品视频策略比较代码示例：定义竞品品牌数组；批量获取 platform IDs 和 ads；建立 video_map 将视频 URL 映射到品牌；批量分析视频；把分析结果按品牌汇总并打印比较。
  20. 图片分析过滤代码示例：获取 platform ID 的广告；对每条有 images 的广告取第一张图片，调用 analyze_ad_image；检查 dominant_colors 中是否包含 red，并读取 has_people。
  21. 环境变量默认值：CACHE_DIR=./cache；MAX_CACHE_SIZE_MB=1000；CACHE_EXPIRY_DAYS=30；可按需在 .env 中覆盖。
  22. API 额度耗尽时，到 ScrapeCreators Dashboard 充值；服务器会在额度可用后自动恢复。
  23. 遇到速率限制时，分散大批量请求、使用批处理减少 API 调用总数、等待指定时间后重试。
  24. 视频分析失败时，检查 GEMINI_API_KEY 是否在 .env 中设置、Gemini API Key 是否有效、视频 URL 是否可访问、视频文件大小是否在 Gemini 限制内。
  25. MCP Server 连接问题时，检查虚拟环境是否激活且依赖已安装、MCP 配置是否指向正确的 venv/bin/python、.env 是否存在 API Keys、修改配置后重启 Claude Desktop 或 Cursor、查看 Claude Desktop 日志 ~/Library/Logs/Claude/。
  26. 出现 ModuleNotFoundError 或导入失败时，执行 cd facebook-ads-library-mcp 和 ./venv/bin/pip install -r requirements.txt --upgrade。
  27. 缓存数据陈旧或错误时，调用 cleanup_media_cache 并传入 days_old 为 7，或手动执行 rm -rf ./cache。
  28. 性能优化：始终优先使用批处理 API 调用；先调用 search_cached_media 再发起新请求；视频分析使用 analyze_ad_videos_batch 而不是多次单视频调用；查询广告时限制处理数量（如每品牌前 5 条）；定期监控 ScrapeCreators 额度。
  29. 与 LangChain 集成：用 Tool 包装 get_facebook_ads，函数内部先 get_meta_platform_id 再 get_meta_ads，description 为获取品牌当前 Facebook 广告。
  30. 与自定义 Python 脚本集成：将 MCP server 加入 sys.path；从 mcp_server 导入 get_meta_platform_id 和 get_meta_ads；输入品牌名，获取 platform_id 和 ads，打印 JSON。

适用边界 · 注意事项