Un servidor Model Context Protocol (MCP) que verifica el contenido generado por IA para redes sociales y anuncios frente a las políticas actuales de publicidad y comunidad de 8 plataformas — Meta (Facebook/Instagram), TikTok, LinkedIn, Google Ads, YouTube, X (Twitter), Snapchat y Pinterest — antes de que se publique. Devuelve la frase exacta de riesgo, por qué es arriesgada y una reescritura conforme, para que publicaciones, cuentas publicitarias y campañas no sean marcadas, desmonetizadas, limitadas por sombra o prohibidas.
Dale a tu asistente de escritura o agente de IA una barrera de cumplimiento previa a la publicación: una herramienta autodescriptiva que puede llamar en cualquier borrador — sin ingeniería de prompts, sin SDK.
🛡️ 8 plataformas, políticas actuales — directrices de publicidad y comunidad para Meta, TikTok, LinkedIn, Google Ads, YouTube, X, Snapchat, Pinterest.
🎯 Hallazgos procesables — la frase exacta de riesgo, la gravedad, una etiqueta de confianza, por qué infringe la política y una reescritura conforme.
🤖 Diseñado para agentes — una sola herramienta MCP con una descripción completa; tu agente la descubre y la llama automáticamente.
⚡ Configuración en 30 segundos — npx, añade una clave gratuita, listo. Funciona con Claude, Cursor, VS Code, Windsurf, Cline y cualquier cliente MCP.
🆓 Plan gratuito — 50 verificaciones / mes, sin tarjeta de crédito.
Related MCP server: banproof-mcp
Herramientas de contenido y redacción de anuncios con IA que generan publicaciones sociales, pies de foto, tuits, guiones de video o creatividades publicitarias y necesitan un pase de moderación / seguridad de marca antes de publicar.
Flujos de trabajo agénticos y pilotos automáticos (Claude, Cursor, agentes personalizados) que redactan y programan contenido y no deben poner en riesgo la cuenta.
Equipos de marketing y crecimiento y agencias que gestionan publicidad paga en múltiples plataformas y quieren detectar riesgos de política antes de que un anuncio sea rechazado o una cuenta sea marcada.
Desarrolladores que construyen programadores sociales, SaaS de marketing DTC, herramientas para influencers o funciones de cumplimiento y desean una verificación de políticas como llamada API/MCP en lugar de mantener los manuales de reglas de 8 plataformas ellos mismos.
La barrera combina reglas de patrones deterministas con razonamiento de IA sobre políticas de plataforma en vivo. Detecta riesgos en categorías como:
Salud, bienestar y suplementos — afirmaciones poco realistas de pérdida de peso, lenguaje de "milagro" / "cura", respaldos "clínicamente probados" no verificables.
Finanzas y criptomonedas — "rendimientos garantizados", "sin riesgo", "hágase rico rápido", "riesgo cero", cifras de rendimiento no fundamentadas.
Afirmaciones engañosas y no fundamentadas — superlativos, urgencia falsa, resultados implícitos que no se pueden respaldar.
Contenido prohibido y restringido — categorías que las plataformas no permiten o restringen (bienes regulados, atributos sensibles, etc.).
Reglas publicitarias específicas de la plataforma — las cosas que silenciosamente hacen que los anuncios sean rechazados o su distribución reducida, en lugar de prohibirlos directamente.
Cada hallazgo lleva una etiqueta de confianza (firme vs posiblemente_riesgoso) para que tu agente actúe de manera proporcionada — corregir los firmes, revisar los límite. Los hallazgos se basan en el mismo motor de políticas en vivo detrás del AuditSocials Policy Tracker; nunca son inventados y se matizan cuando hay incertidumbre.
Obtén una clave API gratuita → https://www.auditsocials.com/compliance-api (50 verificaciones/mes, sin tarjeta).
Añade el servidor a tu cliente MCP (configuración abajo) con tu clave como AUDITSOCIALS_API_KEY.
Pregúntale a tu agente: "Verifica esto antes de publicarlo: …"
{
"mcpServers": {
"auditsocials-compliance": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "auditsocials-compliance-mcp"],
"env": { "AUDITSOCIALS_API_KEY": "as_live_..." }
}
}
}El servidor habla MCP sobre stdio, por lo que funciona con cualquier cliente compatible con MCP. Pega la configuración en tu cliente e introduce tu clave.
Claude Desktop — claude_desktop_config.json → mcpServers (configuración arriba).
Claude Code — claude mcp add o tu .mcp.json → mcpServers.
Cursor — Ajustes → MCP → añadir el servidor (misma estructura mcpServers).
VS Code (GitHub Copilot / MCP) — añadir a tu configuración MCP con el command/args/env de arriba.
Windsurf, Cline, Continue, Zed y otros clientes MCP — apúntalos al comando npx -y auditsocials-compliance-mcp con AUDITSOCIALS_API_KEY en el entorno.
Reinicia el cliente después de añadir el servidor para que descubra la herramienta.
Sin ingeniería de prompts. Tu agente elige la herramienta automáticamente. Ejemplos:
"Verifica este pie de foto con TikTok y Meta antes de publicarlo: '…'"
"Escribe 3 pies de foto de Instagram para mi marca de suplementos — pásalos por una verificación de cumplimiento primero."
"¿Este texto de anuncio es seguro para publicar en Meta y Google Ads? Reescribe cualquier cosa riesgosa."
"Revisa mi tuit de lanzamiento para las 8 plataformas y señala los riesgos de política."
check_social_content_complianceVerifica un contenido de redes sociales/anuncios contra las políticas actuales de las 8 plataformas y devuelve un veredicto general junto con hallazgos específicos.
Parámetro | Tipo | Notas |
|
| La publicación / pie de foto / tuit / guion de video / texto de anuncio a verificar. Hasta 10,000 caracteres. |
|
| Cualquiera de |
|
| Ayuda a aplicar el conjunto de reglas adecuado. |
Devuelve: un veredicto general (p. ej. ok / necesita_cambios), un resumen breve y una lista de hallazgos — cada uno con severidad, confianza, la frase coincidente, el motivo del riesgo y una reescritura conforme sugerida. Cada respuesta también informa de tus créditos mensuales restantes.
Entrada — un borrador de anuncio: "¡Hágase rico rápido! Rendimiento garantizado del 500% en criptomonedas, riesgo cero, invierta hoy."
Verdict: NEEDS_CHANGES
4 potential issue(s) (2 firm) for LinkedIn. Review and apply the suggested fixes before publishing.
• [critical/firm] Guaranteed returns language (Finance & Crypto)
risky text: "Guaranteed"
why: Any language suggesting guaranteed investment outcomes ("guaranteed", "risk-free", "100% returns", …).
fix: Remove any guarantee of financial outcome; state that returns vary and capital is at risk.
• [high/firm] High-risk claim language (Finance & Crypto)
risky text: "Get rich quick"
fix: Rephrase to a hedged, substantiable statement and add any required disclaimer.
… + 2 more
— 49 of 50 credits left this month (free).Un crédito = una verificación de calidad completa (determinista + IA, las 8 plataformas). Se cobra por volumen, no por profundidad — cada nivel devuelve el resultado completo.
Nivel | Verificaciones / mes | Precio |
Gratuito | 50 | $0 — sin tarjeta |
Inicial | 5,000 | $99 / mes |
Crecimiento | 25,000 | $299 / mes |
Escala | personalizado / OEM |
Consulta tu saldo en cualquier momento en https://www.auditsocials.com/compliance-api/usage o GET /api/v1/credits.
Este paquete es un cliente de código abierto ligero (~160 líneas). Todos los datos de políticas, razonamiento de IA, cuotas y medición residen en el lado del servidor en la API de Compliance de AuditSocials alojada — el paquete no incluye secretos, reglas ni datos de políticas, y simplemente reenvía tu contenido con tu clave API a través de HTTPS. Esto significa que la barrera de cumplimiento se mantiene actualizada a medida que cambian las políticas de las plataformas, sin que tengas que lanzar una actualización.
your agent ──(MCP/stdio)──▶ auditsocials-compliance-mcp ──(HTTPS + your key)──▶ AuditSocials Compliance API ──▶ live 8‑platform policy engine¿Qué es AuditSocials Compliance MCP? Un servidor MCP que proporciona a un asistente de IA una única herramienta para verificar contenido de redes sociales / publicidad contra las políticas actuales de 8 plataformas principales antes de publicarlo, devolviendo riesgos específicos y reescrituras conformes.
¿Qué plataformas están cubiertas? Meta (Facebook e Instagram), TikTok, LinkedIn, Google Ads, YouTube, X (Twitter), Snapchat y Pinterest — políticas de publicidad y comunidad.
¿Garantiza que mi contenido será aprobado? No. Es una capa de señalización de riesgos, no una garantía. La revisión de la plataforma es opaca y cambia constantemente; la herramienta señala el riesgo de política conocido y cita la regla detrás de cada marca para que puedas decidir. Deliberadamente no afirma predecir ni garantizar la aprobación.
¿Necesito una clave API?
Sí — una clave gratuita (50 verificaciones/mes, sin tarjeta) en https://www.auditsocials.com/compliance-api. Configúrala como AUDITSOCIALS_API_KEY.
¿Qué clientes MCP funcionan? Cualquier cliente MCP que admita servidores stdio — Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code, Windsurf, Cline, Continue, Zed y otros.
¿Se almacena mi contenido o clave? El paquete envía tu contenido y clave a través de HTTPS a la API para realizar la verificación. No incluye secretos. Consulta la política de privacidad.
¿En qué se diferencia de una API de moderación genérica? La moderación genérica señala toxicidad/seguridad. Esto verifica políticas de publicidad y comunidad de la plataforma — las reglas que hacen que los anuncios sean rechazados, las cuentas restringidas o el contenido desmonetizado — en 8 plataformas, con el motivo de la política exacta y una reescritura.
🔑 Obtén una clave API gratuita: https://www.auditsocials.com/compliance-api
📖 Documentación de API + MCP: https://www.auditsocials.com/compliance-api/mcp
📊 Consulta tu uso: https://www.auditsocials.com/compliance-api/usage
📡 Policy Tracker (el motor en vivo detrás): https://www.auditsocials.com/policy-tracker
📦 npm: https://www.npmjs.com/package/auditsocials-compliance-mcp
Palabras clave: servidor MCP, Model Context Protocol, cumplimiento de contenido de IA, verificador de políticas de redes sociales, API de cumplimiento de políticas de anuncios, moderación previa a la publicación, seguridad de marca, política de anuncios de Meta, directrices de la comunidad de TikTok, política de Google Ads, política de publicidad de LinkedIn, directrices favorables a los anunciantes de YouTube, política de anuncios de X, anuncios de Snapchat, publicidad de Pinterest, barrera de cumplimiento para agentes de IA.
MIT · © AuditSocials
Check a piece of social media content (post, caption, tweet, video script, or ad copy) against the CURRENT advertising and community policies of 8 platforms — Meta, TikTok, LinkedIn, Google Ads, YouTube, X, Snapchat, Pinterest — BEFORE it is published. Call this whenever you draft or edit social/ad content so the post, account or ad is not flagged, demonetized, or banned. Returns specific policy risks (with the exact risky phrase, why it's risky, and a compliant rewrite) plus an overall verdict. Use it as a final compliance pass on anything you write for social media.
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| content | Yes | The social content to check (post/caption/tweet/video script/ad copy). | |
| platforms | No | Target platforms. Omit to check against all 8. | |
| contentType | No | Type of content (helps apply the right rule set). |
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
No annotations exist, so the description carries full responsibility. It describes output structure in detail (specific policy risks, phrase, reason, rewrite, verdict). However, it does not explicitly state the tool is read-only (no modifications), which is implied but could be clearer. Still, it offers strong behavioral insight.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
Two concise sentences that front-load the purpose, scope, and usage guidance. Every sentence adds value with no redundancy. Well-structured for agent consumption.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
Given 3 simple parameters with full schema coverage and no output schema, the description fully covers what the tool does, when to use it, what input is expected, and what output to expect. It leaves no significant gaps for a pre-publication compliance check tool.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
Schema description coverage is 100%, so baseline is 3. The description text does not add new semantic value beyond what the schema already provides (e.g., platform list, content type, content). It restates but does not extend.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
The description specifies a clear verb ('Check'), resource ('social media content'), scope (8 platforms, multiple content types), and purpose (pre-policy compliance). It distinguishes the tool as a final compliance pass, which is unambiguous even without sibling tools.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
Explicitly states when to use: 'BEFORE it is published', 'whenever you draft or edit', 'as a final compliance pass'. Provides clear context and no ambiguity, even in the absence of sibling tools.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.
v0.1.1check_social_content_complianceScored across 1 tool
With only one tool, there is no possibility of confusion between tools. The single tool's purpose is clearly defined.
There is only one tool, so no inconsistency exists. The name 'check_social_content_compliance' follows a clear verb_noun pattern and is descriptive.
A single tool for checking social content compliance is reasonable, as the tool is comprehensive in its description. While a few additional tools (e.g., batch checking) might be expected, the count is not inappropriate for a focused utility.
The tool covers the core task of checking text-based content against multiple platforms' policies, including risk identification and compliant rewrites. It lacks support for image/video compliance checks, but for a text-focused checker, it is largely complete.
Your AI drafts social posts for Instagram, TikTok, LinkedIn and 6 more. Yaybird checks every draft against your brand rules, and nothing goes live until a person approves it, in the chat or on a phone.
Schedule posts to 10 social platforms and check drafts against hook rules learned from your audience
Generate platform-native social posts that are humanized, AI-detection scored and illustrated.
Draft posts in your own voice from saved business context and check every draft before you post.
