AEP MCP Server

Dos servidores MCP que ofrecen a Claude (y a cualquier cliente compatible con MCP) acceso en lenguaje natural a Adobe Experience Platform, Adobe Journey Optimizer y Real-Time CDP.

Inicio rápido

1. Ejecuta el script de configuración

./setup.sh

Esto crea un .venv, instala todas las dependencias, instala el hook de pre-commit e imprime el JSON exacto de configuración de MCP para pegarlo, incluyendo la ruta absoluta correcta de Python del venv para tu máquina.

Windows: ejecuta los pasos manualmente: python3 -m venv .venv, .venv\Scripts\activate, pip install -r requirements.txt.

2. Configura las credenciales

Completa tus credenciales desde Adobe Developer Console → Proyecto → OAuth Servidor a Servidor:

# orgs.json was created by setup.sh — edit it now

O usa variables de entorno (fallback para una sola organización):

cp .env.example .env
# edit .env

3. Regístrate con Claude Code

Pega el JSON que imprime setup.sh en .claude/mcp_servers.json, por ejemplo:

{
  "aep": {
    "command": "/path/to/aep-mcp-server/.venv/bin/python",
    "args": ["/path/to/aep-mcp-server/server.py"]
  }
}

Usa siempre la ruta de Python del venv — los clientes MCP lanzan el servidor fuera de cualquier shell activo, por lo que python3 sin más no encontrará los paquetes instalados.

4. Ejecuta

python3 server.py                        # AEP server, default org profile
AEP_PROFILE=MyClient python3 server.py  # start with a specific profile

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Configuración multi-organización

orgs.json admite múltiples perfiles con nombre — útil cuando trabajas en varias organizaciones de Adobe o sandboxes:

{
  "default": "ClientA",
  "profiles": {
    "ClientA": {
      "client_id": "...",
      "client_secret": "...",
      "api_key": "...",
      "org_id": "XXXX@AdobeOrg",
      "sandbox": "prod",
      "sandboxes": {
        "dev": "my-sandbox-dev",
        "prod": "my-sandbox-prod"
      }
    },
    "ClientB": {
      "client_id": "...",
      "client_secret": "...",
      "api_key": "...",
      "org_id": "YYYY@AdobeOrg",
      "sandbox": "prod"
    }
  }
}

Cambia de organización en tiempo de ejecución con la herramienta switch_org_profile o estableciendo AEP_PROFILE al inicio. Las cachés de tokens se mantienen por perfil.

Servidor 1 — AEP MCP (server.py)

Desarrollado con FastMCP. Todas las herramientas aceptan un parámetro opcional sandbox; si se omite, se usa el sandbox por defecto del perfil activo.

Conjuntos de datos y lotes

list_datasets · get_dataset · create_dataset · get_batch · list_batches · get_sandbox · list_sandboxes · reset_sandbox

Registro de esquemas XDM

list_schemas · get_schema · create_schema · enable_schema_for_profile · list_field_groups · get_field_group · create_field_group · list_classes · list_data_types · list_descriptors · create_descriptor

Perfil del cliente en tiempo real e identidad

get_profile_by_identity · get_identity_cluster · list_identity_namespaces · get_identity_namespace · list_merge_policies · list_profile_export_jobs · get_profile_export_job

Segmentación / Audiencias

list_segments · get_segment · create_segment · delete_segment · list_segment_jobs · get_segment_job · create_segment_job · list_streaming_jobs

Servicio de consultas

list_queries · get_query · run_query · cancel_query · list_query_runs · list_query_templates · get_query_template · create_query_template · list_scheduled_queries

AJO — Recorridos y campañas

list_journeys · get_journey · list_journey_versions · list_campaigns · get_campaign

AJO — Decisiones de ofertas

list_offers · get_offer · list_placements · list_collections · list_offer_activities · get_offer_activity · list_ranking_formulas · create_eligibility_rule

Servicio de flujo (Orígenes y destinos)

list_connections · get_connection · list_connection_specs · get_connection_spec · list_dataflows · get_dataflow · list_flow_runs · get_flow_run · list_source_connections · get_source_connection · list_target_connections · get_target_connection

Información de observabilidad y alertas

get_metrics · list_alert_subscriptions · get_alert_subscription · get_alerts_by_feature · list_alert_notifications · subscribe_alert

Higiene de datos

list_dataset_expirations · get_dataset_expiration · create_dataset_expiration · cancel_dataset_expiration · list_record_delete_orders · get_record_delete_order · create_record_delete_order · get_hygiene_quota

Preparación de datos (Mapeo)

list_mapping_sets · get_mapping_set · create_mapping_set · preview_mapping_set · list_mappings · get_mapping · validate_mapping_expression · list_data_prep_functions

Atributos calculados

list_computed_attributes · get_computed_attribute · create_computed_attribute · update_computed_attribute

Control de acceso (ABAC)

list_roles · get_role · list_role_subjects · list_role_policies · list_policies · get_policy · get_effective_policies · list_available_permissions · list_users · get_user_roles

Customer Journey Analytics (CJA)

Las herramientas de CJA usan un ID de vista de datos en lugar de un sandbox.

cja_list_connections · cja_get_connection · cja_list_data_views · cja_get_data_view · cja_list_dimensions · cja_list_metrics · cja_list_projects · cja_get_project · cja_create_project · cja_update_project · cja_delete_project · cja_list_filters · cja_get_filter · cja_create_filter · cja_update_filter · cja_delete_filter · cja_list_calculated_metrics · cja_get_calculated_metric · cja_create_calculated_metric · cja_update_calculated_metric · cja_delete_calculated_metric · cja_list_annotations · cja_create_annotation · cja_delete_annotation · cja_run_report

Gestión de organizaciones y multi-organización

list_org_profiles · get_current_org · switch_org_profile · switch_sandbox

Servidor 2 — Proxy RT-CDP (rtcdp_proxy.py)

Un proxy ligero stdio→HTTPS que reenvía las llamadas de herramientas al servidor MCP oficial de Real-Time CDP de Adobe en rtcdp-mcp.adobe.io. Los encabezados de autenticación se obtienen del perfil activo de orgs.json, por lo que switch_org_profile funciona en ambos servidores.

Configura la URL upstream mediante .env (opcional — por defecto usa el endpoint de Adobe):

RTCDP_MCP_URL=https://rtcdp-mcp.adobe.io/mcp

Nota: El servidor MCP de RT-CDP de Adobe es una función restringida. Contacta a tu representante de Adobe para obtener acceso.

Herramientas (proxy desde Adobe)

search_audiences · preview_audience_membership · inspect_audience_evaluation_jobs · inspect_audience_export_jobs · search_destination_connectors · search_destination_accounts · search_destination_flows · search_destination_input_connections · search_destination_output_connections · search_source_connectors · search_source_accounts · search_source_flows · search_source_input_connections · search_source_output_connections · search_identity_namespaces · search_merge_policies · search_organizations · inspect_flow_runs

Estructura del proyecto

server.py                  # AEP FastMCP entrypoint
rtcdp_proxy.py             # RT-CDP stdio→HTTPS proxy
auth.py                    # Auth + HTTP helpers; multi-org profile state
orgs.json                  # Your credentials — GITIGNORED, never commit
orgs.example.json          # Template for orgs.json
.env / .env.example        # Fallback single-org config
requirements.txt
hooks/pre-commit           # Blocks credential commits
scripts/install_hooks.py   # Installs the pre-commit hook
tools/
  datasets.py              # Catalog Service: datasets, batches, sandboxes
  schemas.py               # Schema Registry: XDM schemas, classes, field groups
  profiles.py              # Real-Time Customer Profile, identity, merge policies
  segments.py              # Segmentation: definitions, jobs, streaming
  query.py                 # Query Service: ad-hoc SQL, templates, scheduled
  ajo.py                   # AJO: journeys, campaigns, offers, eligibility rules
  cja.py                   # Customer Journey Analytics
  flows.py                 # Flow Service: connections, dataflows, flow runs
  observability.py         # Observability Insights: metrics, alerts
  data_hygiene.py          # Data Hygiene: dataset TTL, record deletes
  data_prep.py             # Data Prep: mapping sets, expression validation
  computed_attributes.py   # Computed Attributes
  access_control.py        # ABAC: roles, permissions, effective policies
  orgs.py                  # Multi-org: list/switch profiles and sandboxes
  usage_logger.py          # @track decorator — logs tool calls to CSV

Cómo añadir un nuevo módulo de herramientas

1. Crea tools/new_domain.py con una función register(mcp)

2. Añade a server.py: impórtalo y llama a new_domain.register(mcp)

3. Sigue el patrón de herramientas en CLAUDE.md

Flujo de autenticación

auth.py primero verifica los perfiles de orgs.json y luego recurre a las variables de entorno de .env.

• OAuth S2S (recomendado): establece client_id + client_secret — el token se renueva automáticamente antes de caducar

• Token estático (desarrollo/pruebas): establece access_token — sin renovación automática

Requisitos

mcp[cli]>=1.3.0
httpx>=0.27.0
python-dotenv>=1.0.0