Google udostępnia serwer MCP z dostępem do Google Ads API dla modeli językowych
Google udostępnił serwer Model Context Protocol (MCP), który zapewnia dostęp do Google Ads API dla aplikacji wykorzystujących modele językowe (LLM). Kod źródłowy serwera, napisany w Pythonie, jest dostępny na GitHub w repozytorium googleads/google-ads-mcp.
Serwer MCP udostępnia obecnie dwa główne narzędzia: wyszukiwanie (realizowane za pomocą zapytań GAQL na kontach Ads) oraz listę dostępnych klientów (enumeracja zasobów klienta). Projekt, oznaczony jako „Eksperymentalny”, zawiera konfigurację poprzez pipx, tokeny deweloperskie Google Ads API, zakresy OAuth2 (https://www.googleapis.com/auth/adwords) oraz integrację z Gemini CLI / Code Assist za pomocą standardowej konfiguracji klienta MCP.
MCP zyskuje na popularności jako standardowy interfejs do łączenia modeli językowych z zewnętrznymi systemami. Udostępnienie referencyjnego serwera dla Ads API obniża koszty integracji dla agentów LLM, którzy potrzebują telemetrii kampanii, śledzenia budżetu i diagnostyki wydajności, eliminując potrzebę tworzenia dedykowanych rozwiązań.
Jak to działa?
Protokół MCP standaryzuje „narzędzia”, które modele mogą wywoływać z określonymi parametrami i odpowiedziami. Serwer Ads MCP udostępnia narzędzia odwzorowane na operacje Google Ads API. Klienci MCP (Gemini CLI/Code Assist i inne) wykrywają je i wywołują podczas sesji.
Użytkownik musi włączyć Google Ads API w projekcie Cloud, uzyskać token deweloperski i skonfigurować Application Default Credentials lub klienta Ads Python. Wymagany jest zakres adwords. Dla hierarchii kont menedżera należy ustawić identyfikator klienta logowania.
Aby połączyć klienta, należy dodać wpis ~/.gemini/settings.json wskazujący na wywołanie serwera MCP (pipx run git+https://github.com/googleads/google-ads-mcp.git google-ads-mcp) i przekazać dane uwierzytelniające za pomocą zmiennych środowiskowych. Następnie można wysyłać zapytania za pośrednictwem /mcp w Gemini lub poprzez prośby o kampanie, wydajność itp.
Implikacje
Wprowadzenie przez Google serwera MCP wpisuje się w szerszy trend adaptacji tego protokołu przez różnych dostawców i klientów open-source, umacniając MCP jako pragmatyczną ścieżkę do interoperacyjności między agentami AI i SaaS. Dla zespołów PPC i growth, eksperymentujących z przepływami pracy opartymi na agentach, serwer referencyjny stanowi prosty sposób na weryfikację QA wspomaganego przez LLM, analizę anomalii i generowanie raportów tygodniowych bez konieczności przyznawania uprawnień do zapisu.
Podsumowując, udostępnienie przez Google serwera Google Ads API MCP daje zespołom standardową i bezpieczną ścieżkę (tylko do odczytu) dla agentów LLM do uruchamiania zapytań GAQL na kontach Ads bez konieczności użycia dedykowanych SDK. Repozytorium na licencji Apache, oznaczone jako eksperymentalne, udostępnia narzędzia do wyszukiwania i listowania klientów oraz integruje się z klientami MCP, takimi jak Gemini CLI/Code Assist. Podczas produkcyjnego wdrażania należy uwzględnić zakres OAuth (adwords), zarządzanie tokenami deweloperskimi oraz kwestie związane z ekspozycją danych, o których mowa w README.
