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
Visit Server

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
└── ...

Recommended Servers

playwright-mcp

playwright-mcp

A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots without requiring vision models or screenshots.

Official
Featured
TypeScript
Magic Component Platform (MCP)

Magic Component Platform (MCP)

An AI-powered tool that generates modern UI components from natural language descriptions, integrating with popular IDEs to streamline UI development workflow.

Official
Featured
Local
TypeScript
Audiense Insights MCP Server

Audiense Insights MCP Server

Enables interaction with Audiense Insights accounts via the Model Context Protocol, facilitating the extraction and analysis of marketing insights and audience data including demographics, behavior, and influencer engagement.

Official
Featured
Local
TypeScript
VeyraX MCP

VeyraX MCP

Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.

Official
Featured
Local
graphlit-mcp-server

graphlit-mcp-server

The Model Context Protocol (MCP) Server enables integration between MCP clients and the Graphlit service. Ingest anything from Slack to Gmail to podcast feeds, in addition to web crawling, into a Graphlit project - and then retrieve relevant contents from the MCP client.

Official
Featured
TypeScript
Kagi MCP Server

Kagi MCP Server

An MCP server that integrates Kagi search capabilities with Claude AI, enabling Claude to perform real-time web searches when answering questions that require up-to-date information.

Official
Featured
Python
E2B

E2B

Using MCP to run code via e2b.

Official
Featured
Neon Database

Neon Database

MCP server for interacting with Neon Management API and databases

Official
Featured
Exa Search

Exa Search

A Model Context Protocol (MCP) server lets AI assistants like Claude use the Exa AI Search API for web searches. This setup allows AI models to get real-time web information in a safe and controlled way.

Official
Featured
Qdrant Server

Qdrant Server

This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.

Official
Featured