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Dollymzn

RULER MCP

by Dollymzn

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: synter-mcp-server

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

F
license - not found
-
quality - not tested
C
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
Releases (12mo)
Commit activity

Resources

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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/Dollymzn/ruler-mcp'

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