Yandex MCP Server

Yandex MCP Server

Enables interaction with Yandex advertising and analytics APIs (Direct, Metrika, Audience, Webmaster, AdMetrica) through MCP tools, resources, and prompts for campaign management and data retrieval.

Category
访问服务器

README

Yandex MCP Server

License: MIT Python MCP Docker

MCP-сервер для API Яндекса: Direct, Metrika, Audience, Webmaster, AdMetrica + Admin Panel.

Архитектура: FastMCP + apiforge async + SQLAlchemy (Dual DB: SQLite/MySQL) + FastAPI Admin

Быстрый старт (локально, SQLite)

# 1. Клонировать и перейти в директорию
cd yandex-mcp-server

# 2. Установить зависимости
uv sync --no-dev

# 3. Скопировать .env
cp .env.example .env

# 4. Сгенерировать Fernet-ключ (если не задан в .env)
python -c "from cryptography.fernet import Fernet; print(Fernet.generate_key().decode())"
# Вставь ключ в .env: FERNET_KEY=...

# 5. Применить миграции
uv run alembic upgrade head

# 6. Запустить сервер
uv run python -m app.main

Сервер будет доступен на http://localhost:8000/mcp (Streamable HTTP).

Production-деплой

SQLite (рекомендуется для MVP)

# 0. Создать внешнюю Docker-сеть (только первый раз)
docker network create mais-bifrost-net

# 1. Скопировать production env
cp .env.example .env.prod
# Заполнить: FERNET_KEY, YANDEX_CLIENT_ID, YANDEX_CLIENT_SECRET

# 2. Запустить стек (сборка + запуск)
docker compose -f docker-compose.prod.sqlite.yml up -d --build

# 3. Применить миграции
docker exec mais-yandex-mcp uv run alembic upgrade head

# 4. Проверить
docker exec mais-yandex-mcp curl http://127.0.0.1:8000/ping

MySQL (для высоких нагрузок)

# 0. Создать внешнюю Docker-сеть (только первый раз)
docker network create mais-bifrost-net

# 1. Скопировать production env
cp .env.prod.example .env.prod
# Заполнить: MYSQL_ROOT_PASSWORD, MYSQL_PASSWORD, FERNET_KEY, YANDEX_CLIENT_ID, YANDEX_CLIENT_SECRET

# 2. Запустить стек (сборка + запуск)
docker compose -f docker-compose.prod.yml up -d --build

# 3. Применить миграции
docker exec mais-yandex-mcp uv run alembic upgrade head

# 4. Проверить
curl http://localhost:8000/ping

Admin Panel

Web UI для управления интеграциями с Яндексом. Доступен после деплоя.

Route Описание
/admin/ Dashboard — список интеграций, статус токенов
/admin/integrations/add Добавить интеграцию (Direct, Metrika и т.д.)
/admin/oauth/callback OAuth callback для Yandex

Стек: FastAPI + Jinja2 + общая БД с MCP-сервером.

Настройка Bifrost

Bifrost должен проксировать заголовок X-Bifrost-User-Id при подключении к MCP-серверу. MCP-сервер слушает на /mcp (Streamable HTTP).

app.mais.agency {
    # Admin panel (protected by Yandex OAuth)
    @admin path /admin/*
    handle @admin {
        forward_auth auth:4180 {
            uri /auth
        }
        reverse_proxy mais-yandex-admin:8100
    }

    # MCP endpoint
    handle @mcp {
        reverse_proxy /mcp/* yandex-mcp:8000 {
            header_up X-Bifrost-User-Id {http.request.header.X-Bifrost-User-Id}
        }
    }

    # Bifrost UI
    reverse_proxy /api/* mais-bifrost:8080
}

Доступные MCP-инструменты (14)

Инструмент Описание
ping Health check
list_yandex_accounts Список аккаунтов пользователя
get_direct_campaigns Кампании Яндекс Директа
get_metrika_counters Счётчики Яндекс Метрики
get_webmaster_hosts Хосты Яндекс Вебмастера
get_audience_segments Сегменты Яндекс Аудитории
get_admetrica_campaigns Кампании Яндекс AdMetrica
get_direct_stats Статистика кампании (Impressions, Clicks, CTR, CPC, Cost, Conversions)
get_direct_keywords Ключевые слова кампании
get_direct_ads Объявления кампании (Title, Text, Status, State)
get_wordstat_stats Частотность ключевых слов (Wordstat)
get_account_context Получить контекст аккаунта (бизнес-правила, заметки)
update_account_context Обновить контекст аккаунта
submit_feedback Отправить обратную связь о работе сервера

MCP Resources (5)

LLM может запросить документацию по API прямо во время диалога — без галлюцинаций:

Resource Описание
yandex://direct/docs Яндекс.Директ API: структура, статусы, ограничения, best practices
yandex://metrika/docs Яндекс.Метрика API
yandex://webmaster/docs Яндекс.Вебмастер API
yandex://audience/docs Яндекс.Аудитории API
yandex://admetrica/docs Яндекс.AdMetrica API

Пример: ReadResource(yandex://direct/docs) → возвращает ~1000 символов документации.

MCP Prompts (3)

Готовые сценарии для LLM с типизированными аргументами:

Prompt Аргументы Описание
analyze_campaign_performance campaign_id (int), days (int, default 7) Детальный анализ кампании с шагами и форматом отчёта
suggest_budget_optimization account_id (int, optional) Перераспределение бюджета на основе ROI
find_underperforming_ads account_id (int, optional) Выявление объявлений с CTR < 1%, CPC > avg, 0 конверсий

Пример: GetPrompt(analyze_campaign_performance, campaign_id=12345, days=7) → возвращает message с инструкцией для LLM: "Проанализируй эффективность кампании 12345 за последние 7 дней. ШАГИ: 1. Получи контекст аккаунта... 2. Получи статистику..."

Отладка с MCP Inspector

Используй MCP Inspector для тестирования инструментов без LLM.

Локальный запуск

# 1. Убедись, что в .env указан SQLite
# DATABASE_URL=sqlite+aiosqlite:///./data/yandex-mcp.db

# 2. Запусти сервер
uv run python -m app.main

# 3. В другом терминале запусти Inspector
npx @modelcontextprotocol/inspector

# 4. В браузере (http://localhost:5173) выбери:
#    Transport: Streamable HTTP
#    URL: http://localhost:8000/mcp

# 5. Перейди во вкладку Tools → List Tools → протестируй ping

Тестирование ошибок

Если apiforge получает 400/401/429 от Яндекса, сервер возвращает структурированный JSON:

{
  "status": "error",
  "yandex_api_error": true,
  "message": "Yandex API returned 401: Authentication failed",
  "suggestion": "Re-authorize the Yandex account via OAuth."
}

Ошибки выводятся в ответе инструмента (Response tab) и в терминале сервера (stdout).

Benchmark

Подключение: POST http://localhost:8000/mcp (Streamable HTTP, Accept: application/json, text/event-stream)

1. ListTools → get_direct_stats_tool (inputSchema + description)

{
  "name": "get_direct_stats_tool",
  "description": "Получить статистику по кампании Яндекс.Директа за период.\n\n    КОГДА ИСПОЛЬЗОВАТЬ:\n    - Нужно проанализировать эффективность кампании\n    - Получить показы, клики, CTR, CPC, расходы, конверсии\n\n    ПАРАМЕТРЫ:\n    - campaign_id: ID кампании из get_direct_campaigns\n    - date_from: Начало периода в формате YYYY-MM-DD\n    - date_to: Конец периода в формате YYYY-MM-DD\n    - account_id: ID аккаунта (опционально)\n\n    ВОЗВРАЩАЕТ: метрики Impressions, Clicks, CTR, CPC, Cost, Conversions.",
  "inputSchema": {
    "properties": {
      "campaign_id": {"type": "integer"},
      "date_from": {"type": "string"},
      "date_to": {"type": "string"},
      "account_id": {"anyOf": [{"type": "integer"}, {"type": "null"}], "default": null}
    },
    "required": ["campaign_id", "date_from", "date_to"]
  }
}

2. ListResources

{
  "resources": [
    {"name": "direct_docs",    "uri": "yandex://direct/docs",    "mimeType": "text/plain"},
    {"name": "metrika_docs",   "uri": "yandex://metrika/docs",   "mimeType": "text/plain"},
    {"name": "webmaster_docs", "uri": "yandex://webmaster/docs", "mimeType": "text/plain"},
    {"name": "audience_docs",  "uri": "yandex://audience/docs",  "mimeType": "text/plain"},
    {"name": "admetrica_docs", "uri": "yandex://admetrica/docs", "mimeType": "text/plain"}
  ]
}

3. ReadResource → yandex://direct/docs

# Яндекс.Директ API — Полная документация

## Структура данных
- Кампания (Campaign) → Группы (AdGroups) → Объявления (Ads) + Фразы (Keywords)
- Каждая кампания имеет: Id, Name, Status, StartDate, DailyBudget

## Статусы кампаний
- DRAFT — черновик, не запущена
- MODERATION — на проверке
- ACCEPTED — принята, готова к запуску
- RUNNING — активна, показываются объявления
- STOPPED — остановлена вручную
- ENDED — завершена (закончился бюджет или дата)

## Ограничения API
- Максимум 10000 объектов ...

Полная длина: 1003 символа.

4. ListPrompts

{
  "prompts": [
    {
      "name": "analyze_campaign_performance",
      "description": "Анализ эффективности рекламной кампании за последние N дней.",
      "arguments": [
        {"name": "campaign_id", "required": true},
        {"name": "days", "required": false}
      ]
    },
    {
      "name": "suggest_budget_optimization",
      "description": "Предложения по оптимизации бюджета рекламных кампаний.",
      "arguments": [{"name": "account_id", "required": false}]
    },
    {
      "name": "find_underperforming_ads",
      "description": "Поиск неэффективных объявлений для оптимизации.",
      "arguments": [{"name": "account_id", "required": false}]
    }
  ]
}

5. GetPrompt → analyze_campaign_performance(campaign_id=12345, days=7)

{
  "description": "Анализ эффективности рекламной кампании за последние N дней.",
  "messages": [{
    "role": "user",
    "content": {
      "type": "text",
      "text": "Проанализируй эффективность кампании 12345 за последние 7 дней.\n\nШАГИ:\n1. Получи контекст аккаунта через get_account_context\n2. Получи статистику кампании за период (используй get_direct_stats)\n3. Получи статистику за предыдущий аналогичный период для сравнения\n4. Рассчитай ключевые метрики: CTR, CPC, CR, CPA, ROI\n5. Выяви аномалии (резкие падения/росты)\n6. Предложи конкретные оптимизации\n\nФОРМАТ ОТВЕТА:\n- Краткое резюме (1-2 предложения)\n- Ключевые метрики (таблица)\n- Сравнение с предыдущим периодом\n- Выявленные проблемы\n- Рекомендации (приоритизированные)"
    }
  }]
}

Полезные команды

# Проверить health
curl http://localhost:8000/ping

# Прямой запрос к MCP (JSON-RPC)
curl -X POST http://localhost:8000/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/list"}'

Contributing

См. CONTRIBUTING.md.

License

MIT License — см. LICENSE.

Seed-данные для тестирования

Наполни SQLite тестовым пользователем с аккаунтом Директа (токен истёк вчера — триггернет auto-refresh):

uv run python -m scripts.seed

После этого в Inspector при вызове get_direct_campaigns:

  1. Сервер получит 401 от Яндекса
  2. Попробует обновить токен через refresh_account_token
  3. Вернёт структурированную ошибку с "yandex_api_error": true

Структура проекта

app/
├── main.py                 # FastMCP + регистрация инструментов/ресурсов/промптов
├── config.py               # Pydantic Settings (Dual DB, Fernet, OAuth)
├── database.py             # SQLAlchemy async engine
├── models.py               # ORM: mcp_users, mcp_yandex_accounts (+ account_context)
├── crypto.py               # TokenCrypto (Fernet)
├── context_parser.py       # X-Bifrost-User-Id из контекста
├── apiforge_async.py       # AsyncYandexClient + auto-refresh + ctx.logging
├── rate_limiter.py         # In-memory per-user/per-tool rate limiter (30 req/min)
├── services/
│   └── account_service.py  # AccountService (DB + refresh OAuth + context)
├── tools/
│   ├── accounts.py         # list_yandex_accounts
│   ├── direct.py           # get_direct_campaigns | stats | keywords | ads
│   ├── metrika.py          # get_metrika_counters
│   ├── webmaster.py        # get_webmaster_hosts
│   ├── audience.py         # get_audience_segments
│   ├── admetrica.py        # get_admetrica_campaigns
│   ├── account_management.py  # get/update_account_context
│   ├── wordstat.py         # get_wordstat_stats
│   └── feedback.py         # submit_feedback
├── resources/
│   └── yandex_docs.py      # MCP Resources: 5 API documentation endpoints
├── prompts/
│   └── yandex_scenarios.py # MCP Prompts: 3 analysis scenarios
├── yandex_configs/         # JSON-конфиги для apiforge
admin/
├── app.py                  # FastAPI admin panel
├── templates/              # Jinja2 HTML шаблоны
└── static/                 # CSS
docs/                       # Документация и JSON-RPC дампы
├── yandex-mcp-connection.md
├── yandex-tools-dump.json
├── yandex-resources-dump.json
├── yandex-prompts-dump.json
└── ...

推荐服务器

Baidu Map

Baidu Map

百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。

官方
精选
JavaScript
Playwright MCP Server

Playwright MCP Server

一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。

官方
精选
TypeScript
Magic Component Platform (MCP)

Magic Component Platform (MCP)

一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。

官方
精选
本地
TypeScript
Audiense Insights MCP Server

Audiense Insights MCP Server

通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。

官方
精选
本地
TypeScript
VeyraX

VeyraX

一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。

官方
精选
本地
graphlit-mcp-server

graphlit-mcp-server

模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。

官方
精选
TypeScript
Kagi MCP Server

Kagi MCP Server

一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。

官方
精选
Python
e2b-mcp-server

e2b-mcp-server

使用 MCP 通过 e2b 运行代码。

官方
精选
Neon MCP Server

Neon MCP Server

用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器

官方
精选
Exa MCP Server

Exa MCP Server

模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。

官方
精选