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RULER MCP

by Dollymzn
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Remote

RULER MCP — Price Rules (ActiveView)

Servidor MCP (JSON-RPC 2.0) focado 100% nas price rules da ActiveView: leitura, agregação, sugestão e aplicação de floors com fluxo de confirmação. Feito pra agentes de IA (CORTEX, Claude Desktop) analisarem e ajustarem a monetização junto com os dados de campanha.

As 5 tools

Tool

Tipo

O que faz

resumo_floors

leitura

Panorama do domínio: revenue total, eCPM ponderado, top 10 regras por revenue, REGRAS PROBLEMÁTICAS (match fora do desired, revenue zerado)

listar_price_rules

leitura

Todas as rules com floor, eCPM, revenue, impressões, match_rate, desired, país, device, uri, utm

historico_ajustes

leitura

Auditoria: quem mudou qual floor, quando, com snapshot anterior

sugerir_floor

análise

Sugestões SUBIR/DESCER com justificativa e confiança (match_rate vs desired) — não aplica nada

aplicar_floor

AÇÃO

Upsert na ActiveView — exige confirm=true; sem ele retorna preview e NÃO executa

Related MCP server: flour-ads

Autenticação (duas camadas)

  1. Acesso ao MCP: Authorization: Bearer <token> — tokens em RULER_MCP_TOKENS

  2. ActiveView: cada tool recebe av_bearer como argumento — cada gestor usa a própria key. network e domain são informados pelo gestor.

Fluxo de segurança do aplicar_floor

  • Sem confirm: true → retorna preview e NÃO executa

  • Com confirm: true → aplica, grava snapshot anterior + mudança + actor no histórico

  • O agente deve SEMPRE mostrar o preview e só confirmar após aprovação explícita do gestor

Deploy no Railway

  1. Repo próprio (separado do RULER), conecta no Railway

  2. Variáveis: RULER_MCP_TOKENS, HIST_DB_PATH=/data/ruler-mcp-history.db

  3. Volume em /data (recomendado, pro histórico persistir)

  4. Generate Domain → endpoint: https://SEU-APP.up.railway.app/api/mcp

Requisitos

Node >= 22 (usa node:sqlite nativo pro histórico — zero compilação).

Fluxo de análise recomendado (pro agente)

  1. resumo_floors → panorama + problemas do domínio

  2. listar_price_rules → detalhe das regras relevantes

  3. sugerir_floor → propostas de ajuste

  4. Cruzar com dados de campanha (moodlr-ops: roas_cross, analise_campanhas)

  5. aplicar_floor sem confirm → preview → gestor aprova → confirm=true

  6. historico_ajustes depois → correlacionar mudança × resultado

This server cannot be deployed

One endpoint for every MCP toolRayrun runs every MCP server behind one URL and holds the credentials. Each call is decided per client, tool, and argument, then recorded.ray.runAd

Maintenance

ActivityInactive
ResponsivenessNo issues

Resources

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