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Google Ads MCP サーバー

このリポジトリには、Google Ads API と連携する MCP サーバーのソースコードが含まれています。

ツール

このサーバーは Google Ads API を使用して、LLM や AI エージェントと連携するためのいくつかの ツール と リソース を提供します。

利用可能なツール

  • search: Google Ads アカウントに関する情報を取得します。

  • get_resource_metadata: Google Ads API リソースタイプ（例: "campaign"）に関するメタデータを取得します。これは、データの構造や、クエリ可能なフィールドを把握するのに役立ちます。

  • list_accessible_customers: 呼び出しを認証しているユーザーが直接アクセスできる顧客の ID を返します。

ツールの設定と名前空間

Google Ads MCP サーバーは、tools_config.yaml を使用して、個々のツールやツールカテゴリ（名前空間）を選択的に有効化/無効化したり、それらの名前空間プレフィックスをカスタマイズしたりできます。

すべてのツールが有効化されたデフォルトの tools_config.yaml がパッケージにバンドルされているため、特別な設定をしなくてもサーバーはすぐに使用できます。インストールをカスタマイズする場合、サーバーは以下の順序で設定を解決します。

  1. GOOGLE_ADS_MCP_TOOLS_CONFIG 環境変数を介して設定された明示的なパス。

  2. カレントワーキングディレクトリにある tools_config.yaml ファイル。

  3. パッケージにバンドルされているデフォルトの tools_config.yaml。

明示的に要求された設定ファイル（環境変数経由）が見つからない場合、または解決されたファイルが無効な場合、サーバーはエラーを発生させて起動に失敗します。

設定例:

namespaces:
  # Option 1: Enable category 'customers' with default prefix -> "customers_list_accessible_customers"
  customers: true

  # Option 2: Enable category 'search' with a custom prefix -> "query_search"
  search: "query"

  # Option 3: Fine-grained control over tools in a category
  metadata:
    enabled: true
    prefix: "metadata"
    enabled_tools:
      - get_resource_metadata: true

利用可能なリソース

  • discovery-document: Google Ads API のディスカバリドキュメントを取得します。Google Ads API の最新バージョンのディスカバリドキュメントを提供します。これには、リソース、メソッド、スキーマを含む API サーフェスが記述されています。ホスト LLM はこのリソースにアクセスして、Google Ads API の構造を理解し、利用可能な機能を発見する必要があります。

  • metrics: Google Ads API でのレポートに利用可能な指標に関する情報を取得します。

  • segments: Google Ads API でのレポートに利用可能なセグメントに関する情報を取得します。

  • release-notes: Google Ads API の最新バージョンのリリースノートを取得します。

Related MCP server: gads

注意事項

  1. MCP サーバーは、接続先のエージェントまたは LLM にデータを公開します。

  2. 技術的な問題がある場合は、GitHub 課題トラッカー をご利用ください。

  3. 使用状況データの収集を支援するため、API 呼び出しに追加のヘッダーが追加されている場合があります。このデータは製品の改善に使用されます。

セットアップ手順

セットアップには以下の手順が必要です。

  1. Python を構成する。

  2. デベロッパートークンを構成する。

  3. プロジェクトで API を有効にする。

  4. 認証情報を構成する。

  5. MCP クライアントを構成する。

Python の構成

pipx をインストール します。

デベロッパートークンの構成

デベロッパートークンの取得 手順に従います。

デベロッパートークンは、本番アカウントをクエリするには、少なくとも Explorer アクセス権 が必要です。新しいトークンは自動的に Explorer アクセス権にアップグレードされる場合があります。そうでない場合は、API センターから申請できます。詳細については、アクセスレベルに関するドキュメント を参照してください。

「デベロッパートークンはテストアカウントでの使用のみが承認されています」 というエラーが表示される場合、トークンがまだ本番アカウントへのアクセス権を持っていません。必要なアクセスレベルをリクエストする方法については、アクセスレベルに関するドキュメント を参照してください。

プロジェクトで API を有効にする

Google Cloud プロジェクトで以下の API を有効にするには、手順に従って ください。

認証情報の構成

オプション 1: FastMCP OAuth プロキシの使用

サーバーは、動的なユーザー認証のために FastMCP の OAuth プロキシ 機能をサポートしています。これは、サーバーをウェブサービスとして実行する場合に便利です。

有効にするには、以下の環境変数を設定します。

  • GOOGLE_ADS_MCP_OAUTH_CLIENT_ID: Google Cloud OAuth 2.0 クライアント ID。

  • GOOGLE_ADS_MCP_OAUTH_CLIENT_SECRET: Google Cloud OAuth 2.0 クライアントシークレット。

  • GOOGLE_ADS_MCP_BASE_URL: (オプション) サーバーにアクセス可能なベース URL（デフォルトは http://localhost:8080）。

  • GOOGLE_ADS_MCP_JWT_SIGNING_KEY: (オプション) 複数のサーバーインスタンスまたはデプロイメント間で FastMCP JWT トークンに署名するために使用される秘密鍵。

  • GOOGLE_ADS_MCP_STORAGE_TYPE: (オプション) OAuth 状態のストレージバックエンド（filetree、redis、firestore、または memory）。

  • GOOGLE_ADS_MCP_STORAGE_PATH: (オプション) filetree 永続ストレージのディレクトリパス。

  • GOOGLE_ADS_MCP_STORAGE_REDIS_URL: (オプション) redis 永続ストレージの Redis URL。

  • GOOGLE_ADS_MCP_STORAGE_FIRESTORE_PROJECT: (オプション) firestore 永続ストレージの Google Cloud プロジェクト。デフォルトは、アプリケーションデフォルト認証情報から推測されるプロジェクトになります。設定すると、GOOGLE_ADS_MCP_STORAGE_TYPE が設定されていなくても firestore バックエンドが選択されます。

  • GOOGLE_ADS_MCP_STORAGE_FIRESTORE_DATABASE: (オプション) firestore 永続ストレージの Firestore データベース名。デフォルトは (default) です。

  • GOOGLE_ADS_MCP_STORAGE_ENCRYPTION_KEY: (オプション) 保存された OAuth トークンの暗号化キー。

  • GOOGLE_ADS_MCP_STORAGE_DISABLE_ENCRYPTION: (オプション) true に設定すると、トークンの暗号化を無効にします。

redis および firestore バックエンドを使用するには、ストレージライブラリをサーバーと一緒にインストールする必要があります: それぞれ pip install py-key-value-aio[redis] および pip install google-ads-mcp[firestore] を実行します。

これが有効になると、MCP クライアントを介して API に認証できるようになります。

これらの変数が設定されると、サーバーは自動的に streamable-http トランスポート（SSE/HTTP）に切り替わり、stdio は使用されなくなります。

サーバーを別のプロセスとして実行し、MCP クライアントが SSE エンドポイント（例: http://localhost:8080/mcp）に接続するように設定する必要があります。

オプション 2: アプリケーションデフォルト認証情報を使用した認証情報の構成

アプリケーションデフォルト認証情報 (ADC) を構成します。認証情報が、Google Ads アカウントまたはプロパティにアクセスできるユーザーのものであることを確認してください。

認証情報には、Google Ads API スコープが含まれている必要があります:

https://www.googleapis.com/auth/adwords

OAuth クライアントの作成方法については、OAuth クライアントの管理 を参照してください。

役立つ可能性のある gcloud コマンドのサンプルをいくつか示します。

  • ユーザー認証情報と OAuth デスクトップまたはウェブクライアントを使用して ADC を設定します（クライアント JSON を YOUR_CLIENT_JSON_FILE にダウンロードした後）。

    gcloud auth application-default login \
  --scopes https://www.googleapis.com/auth/adwords,https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform \
  --client-id-file=YOUR_CLIENT_JSON_FILE

  • サービスアカウントの権限借用を使用して ADC を設定します。

    gcloud auth application-default login \
  --impersonate-service-account=SERVICE_ACCOUNT_EMAIL \
  --scopes=https://www.googleapis.com/auth/adwords,https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform

gcloud auth application-default コマンドが完了したら、コンソールに出力された次のメッセージ内の PATH_TO_CREDENTIALS_JSON ファイルの場所をコピーします。これは後の手順で必要になります。

Credentials saved to file: [PATH_TO_CREDENTIALS_JSON]

オプション 3: Google Ads API Python クライアントライブラリを使用した認証情報の構成

手順に従って Google Ads API Python クライアントライブラリをセットアップおよび構成します。

すでにこれを行っていて、動作する google-ads.yaml がある場合は、このファイルを再利用できます。

utils.py ファイルで、get_googleads_client() を load_from_storage() メソッドを使用するように変更します。

MCP クライアントの構成

サーバーを MCP クライアントの構成に追加します。以下は、一般的なクライアントの例です。

Antigravity CLI / Antigravity Code Assist

  1. Antigravity CLI または Antigravity Code Assist をインストールします。

  2. サーバーを構成します。MCP サーバーのセットアップの詳細については、https://antigravity.google/docs/mcp のドキュメントを参照してください。

  • オプション 1: FastMCP OAuth プロキシの使用（Streamable HTTP）

    サーバーを別のプロセスとして実行し、MCP クライアントが SSE エンドポイント（例: http://localhost:8080/mcp）に接続するように設定できます。これにより、動的なユーザー認証に FastMCP の OAuth プロキシ 機能を使用することもできます。

    {
  "mcpServers": {
    "google-ads-mcp": {
      "httpUrl":"http://localhost:8080/mcp",
      "env": {
        "GOOGLE_PROJECT_ID": "YOUR_PROJECT_ID",
        "GOOGLE_ADS_DEVELOPER_TOKEN": "YOUR_DEVELOPER_TOKEN"                        
      }
    }
  }
}

  • オプション 2: アプリケーションデフォルト認証情報方式

    PATH_TO_CREDENTIALS_JSON を、前の手順でコピーしたパスに置き換えます。

    また、env オブジェクトに GOOGLE_CLOUD_PROJECT 属性を追加することをお勧めします。次の例の YOUR_PROJECT_ID を、Google Cloud プロジェクトの プロジェクト ID に置き換えます。

    {
  "mcpServers": {
    "google-ads-mcp": {
      "command": "pipx",
      "args": [
        "run",
        "--spec",
        "git+https://github.com/googleads/google-ads-mcp.git",
        "google-ads-mcp"
      ],
      "env": {
        "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS": "PATH_TO_CREDENTIALS_JSON",
        "GOOGLE_PROJECT_ID": "YOUR_PROJECT_ID",
        "GOOGLE_ADS_DEVELOPER_TOKEN": "YOUR_DEVELOPER_TOKEN"
      }
    }
  }
}

  • オプション 3: Python クライアントライブラリ方式

    {
  "mcpServers": {
    "google-ads-mcp": {
      "command": "pipx",
      "args": [
        "run",
        "--spec",
        "git+https://github.com/googleads/google-ads-mcp.git",
        "google-ads-mcp"
      ],
      "env": {
        "GOOGLE_PROJECT_ID": "YOUR_PROJECT_ID",
        "GOOGLE_ADS_DEVELOPER_TOKEN": "YOUR_DEVELOPER_TOKEN"
      }
    }
  }
}

ログイン顧客 ID

マネージャーアカウントを介して顧客アカウントにアクセスする場合は、設定ファイルにマネージャーアカウントの顧客 ID を追加する必要があります。

詳細については、こちら を参照してください。

最終的なファイルは次のようになります:

{
  "mcpServers": {
    "google-ads-mcp": {
      "command": "pipx",
      "args": [
        "run",
        "--spec",
        "git+https://github.com/googleads/google-ads-mcp.git",
        "google-ads-mcp"
      ],
      "env": {
        "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS": "PATH_TO_CREDENTIALS_JSON",
        "GOOGLE_PROJECT_ID": "YOUR_PROJECT_ID",
        "GOOGLE_ADS_DEVELOPER_TOKEN": "YOUR_DEVELOPER_TOKEN",
        "GOOGLE_ADS_LOGIN_CUSTOMER_ID": "YOUR_MANAGER_CUSTOMER_ID"
      }
    }
  }
}

その他の MCP クライアント（Claude Code、Cursor、VS Code など）

mcpServers ブロックの形式は、すべての MCP クライアントで同じです。上記の構成を、お使いのクライアントの適切な設定ファイルに追加してください（例: Claude Code の場合は ~/.claude/settings.json、Cursor の場合は .cursor/mcp.json、Copilot を使用する VS Code の場合は .vscode/mcp.json）。

Google Cloud Platform へのデプロイ

この MCP サーバーをローカルでホストする代わりに、Google Cloud Run または他のクラウドベースのインフラストラクチャでホストすることもできます。これは、サーバーを複数のエージェント間で共有したり、ウェブサービスとして実行したりする場合に便利です。

これは、OAuth プロキシ（上記のオプション #1）を介した OAuth クライアント ID とクライアントシークレットのペアによる認証のみをサポートすることに注意してください。

前提条件

  1. Google Cloud プロジェクト。

  2. gcloud CLI がインストールされ、認証され、アクティブなプロジェクトが設定されていること。

    gcloud config set project YOUR_PROJECT_ID

ステップ 1: Docker イメージのビルドとプッシュ

Cloud Build を使用すると、Docker をローカルにインストールしなくても、イメージをビルドして Artifact Registry にプッシュできます。

  1. Artifact Registry にリポジトリを作成します:

    gcloud artifacts repositories create mcp-servers --repository-format=docker --location=us-central1

  2. イメージをビルドして送信します:

    gcloud builds submit --tag us-central1-docker.pkg.dev/YOUR_PROJECT_ID/mcp-servers/google-ads-mcp:latest .

    YOUR_PROJECT_ID を Google Cloud プロジェクト ID に置き換えます。

ステップ 2: Google Cloud Run へのデプロイ

必要な環境変数を必ず設定してください:

  • GOOGLE_PROJECT_ID: Google Cloud プロジェクト ID。

  • GOOGLE_ADS_DEVELOPER_TOKEN: MCP サーバーが使用するデベロッパートークン（上記参照）。

  • GOOGLE_ADS_MCP_OAUTH_CLIENT_ID: MCP サーバーが使用する OAuth クライアント ID。

  • GOOGLE_ADS_MCP_OAUTH_CLIENT_SECRET: MCP サーバーが使用する OAuth クライアントシークレット。

  • GOOGLE_ADS_MCP_BASE_URL: MCP サーバーにアクセス可能なベース URL。初回デプロイ後に Google Cloud Run によって自動的に割り当てられます。デプロイ後に環境変数を更新できます。

  • GOOGLE_ADS_MCP_JWT_SIGNING_KEY: （本番環境推奨）Cloud Run インスタンス間で永続化する JWT 署名キー。

  • GOOGLE_ADS_MCP_STORAGE_TYPE: （本番環境推奨）インスタンス間で OAuth トークンを永続化するストレージバックエンド。firestore に設定してアプリケーションデフォルト認証情報で Firestore を使用します（VPC コネクタは不要）。redis に設定し、GOOGLE_ADS_MCP_STORAGE_REDIS_URL と併用することもできます。

    firestore を使用するには、3 つの条件を満たす必要があります。1. 追加パッケージをインストールしてイメージをビルドする（Dockerfile を uv pip install --system .[firestore] に変更）。2. プロジェクトに Firestore データベースを作成する（自動プロビジョニングはされません）。3. Cloud Run サービスアカウントに roles/datastore.user ロールを付与する。なお、エントリは自動的に期限切れになりません。ストレージは読み取り時に期限切れエントリをフィルタリングしますが、削除は行わず、expires_at は文字列として書き込まれるため、Firestore の TTL ポリシーでも収集できません。長期運用のデプロイでは、定期的なクリーンアップジョブを計画してください。Redis はエントリを自動的に期限切れにします。

  • FASTMCP_HOST: 0.0.0.0 に設定すると、FastMCP がすべての IP アドレスからの接続を受け入れます。

gcloud run deploy google-ads-mcp \
  --image us-central1-docker.pkg.dev/YOUR_PROJECT_ID/mcp-servers/google-ads-mcp:latest \
  --platform managed \
  --region us-central1 \
  --allow-unauthenticated \
  --set-env-vars="GOOGLE_PROJECT_ID=YOUR_PROJECT_ID,GOOGLE_ADS_DEVELOPER_TOKEN=YOUR_DEVELOPER_TOKEN,GOOGLE_ADS_MCP_OAUTH_CLIENT_ID=YOUR_CLIENT_ID,GOOGLE_ADS_MCP_OAUTH_CLIENT_SECRET=YOUR_CLIENT_SECRET,GOOGLE_ADS_MCP_BASE_URL=YOUR_BASE_URL,GOOGLE_ADS_MCP_JWT_SIGNING_KEY=YOUR_JWT_SIGNING_KEY,GOOGLE_ADS_MCP_STORAGE_TYPE=firestore,FASTMCP_HOST=0.0.0.0"

ステップ 3: MCP クライアントを構成する

デプロイ後、https://antigravity.google/docs/mcp のドキュメントを参照して MCP クライアント構成を更新し、Cloud Run URL を使用します。

{
  "mcpServers": {
    "google-ads-mcp": {
      "httpUrl": "https://your-cloud-run-url.a.run.app/mcp"
    }
  }
}

試してみる

MCP クライアントを起動します。利用可能なサーバー一覧に google-ads-mcp が表示されるはずです。

以下のサンプルプロンプトから始めてみてください：

  • サーバーでできることを尋ねる：

    what can the ads-mcp server do?

  • 顧客について尋ねる：

    what customers do I have access to?

  • キャンペーンについて尋ねる：

    How many active campaigns do I have?
    How is my campaign performance this week?

顧客 ID に関する注意

エージェントは、ほとんどのプロンプトで顧客 ID を必要とします。複数の顧客間を行き来する場合は、プロンプトに顧客 ID を含めると簡単です。

How many active campaigns do I have for customer id 1234567890

貢献

貢献大歓迎です！貢献ガイド をご覧ください。

Available Tools

3 tools
customers_list_accessible_customersCustomers List Accessible CustomersA
Read-only

Returns ids of customers directly accessible by the user authenticating the call.

Use this tool first to discover available customer IDs if the user hasn't provided one. Most other tools require a valid customer ID as input.

NameRequiredDescriptionDefault

No parameters

Output Schema

NameRequiredDescription
resultYes

TDQS

A4.4/5.0
Behavior4/5

Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?

Annotations already declare readOnlyHint=true, so safety is covered by structured data. The description still adds genuine behavioral context by clarifying that results are scoped to the authenticated caller's direct access, which matters for interpreting the returned IDs. It says nothing about pagination or result ordering, so it is not exhaustive.

Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.

Conciseness5/5

Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?

Two short sentences, no filler, and the primary guidance ('use this tool first') is front-loaded in the second sentence before the reason. Every sentence earns its place.

Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.

Completeness5/5

Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?

For a zero-parameter discovery tool with an output schema already covering the return shape, the description supplies everything needed: what it returns, its auth scope, and its role as the entry point before other customer-ID-dependent tools. Nothing required for correct invocation is missing.

Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.

Parameters4/5

Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?

The tool takes zero parameters, which is the baseline-4 case; there is no parameter behavior left to explain. The description correctly implies the call is fully parameterless and derived from the caller's auth context.

Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.

Purpose4/5

Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?

The description names a specific verb and resource (returns IDs of accessible customers) and adds the scoping constraint that access is limited to the authenticating user. It does not explicitly name or contrast the siblings (metadata_get_resource_metadata, search_search), so it is clear but not fully differentiated.

Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.

Usage Guidelines5/5

Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?

It states exactly when to reach for this tool: 'Use this tool first to discover available customer IDs if the user hasn't provided one,' plus the rationale that most other tools need a valid customer ID. The sequencing and trigger condition are unambiguous.

Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.

metadata_get_resource_metadataMetadata Get Resource MetadataA
Read-only

Retrieves the selectable, filterable, and sortable fields for a specific Google Ads resource, including compatible metrics and segments.

Use this tool to find out which fields you can select, filter by, or sort by when querying a specific resource (e.g., 'campaign', 'ad_group'). This tool also returns metrics and segments that can be selected with the resource. Their names start with 'metrics.' and 'segments.' respectively.

Do not guess fields, you MUST use this tool to discover them before constructing a query for the search tool.

The responses of this tool should be cached, as they don't change frequently.

NameRequiredDescriptionDefault
resource_nameYesThe name of the Google Ads resource (e.g., 'campaign', 'ad_group').
login_customer_idNoOptional manager customer ID to use as the login-customer-id header.

Output Schema

NameRequiredDescription

No output parameters

TDQS

A4.4/5.0
Behavior4/5

Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?

The annotation readOnlyHint=true already covers the safety profile, and the description complements it by disclosing the response contents (fields, metrics, segments) and the naming convention for metrics/segments. It also adds an operational trait: 'responses ... should be cached, as they don't change frequently'. No contradiction with annotations.

Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.

Conciseness4/5

Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?

The description is front-loaded with the core purpose and adds concise, actionable guidance. There is minor redundancy: the first sentence says 'including compatible metrics and segments' and the third sentence repeats that metrics and segments can be selected. Still, it is well-structured and every section adds value.

Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.

Completeness5/5

Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?

For a metadata-lookup tool with an output schema and readOnlyHint annotation, the description covers everything an agent needs: what the tool returns, naming conventions, mandatory usage before querying, and caching guidance. No significant gaps remain for correct invocation.

Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.

Parameters3/5

Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?

The input schema already describes both parameters comprehensively (100% coverage), so the description need not repeat them. It adds a small amount of extra context with examples like 'campaign', 'ad_group', but this does not significantly exceed what the schema provides. Baseline 3 is appropriate.

Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.

Purpose5/5

Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?

The description uses a specific verb ('Retrieves') and names a clear resource: the selectable, filterable, and sortable fields for a Google Ads resource, including metrics and segments. This clearly distinguishes the tool from the siblings: search_search executes queries, while this tool provides metadata for building them.

Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.

Usage Guidelines5/5

Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?

The description explicitly states when to use the tool: before constructing a query for the `search` tool, and it warns 'Do not guess fields, you MUST use this tool to discover them'. This gives the agent an unambiguous directive and contextual placement relative to the sibling search tool.

Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.

Tool Schema Changelog

Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.

  1. 2 tool updatesv0.0.4
    • Changedmetadata_get_resource_metadata1 field changed
      • addedInput schema / properties / login_customer_id
        Added value: +{
+  "anyOf": [
+    {
+      "type": "string"
+    },
+    {
+      "type": "integer"
+    },
+    {
+      "type": "null"
+    }
+  ],
+  "default": null,
+  "description": "Optional manager customer ID to use as the login-customer-id header."
+}
    • Changedsearch_search1 field changed
      • addedInput schema / properties / login_customer_id
        Added value: +{
+  "anyOf": [
+    {
+      "type": "string"
+    },
+    {
+      "type": "integer"
+    },
+    {
+      "type": "null"
+    }
+  ],
+  "default": null,
+  "description": "Optional manager customer ID to use as the login-customer-id header."
+}
  2. 3 tool updatesv0.0.3
    • First observedcustomers_list_accessible_customers
    • First observedmetadata_get_resource_metadata
    • First observedsearch_search
Deploy Server
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

TDQS

B3/5.0

Scored across 3 tools

Disambiguation4/5

The three tools have clearly distinct purposes: discovering customer IDs, retrieving resource metadata, and executing queries. There is no overlap, though the generic name 'search_search' is slightly vague.

Naming Consistency3/5

All names use snake_case, but the pattern is inconsistent: 'customers_list_accessible_customers' and 'metadata_get_resource_metadata' include a resource prefix and redundant object, while 'search_search' repeats the verb and omits any prefix.

Tool Count3/5

Three tools is quite thin for the vast Google Ads API, but the search tool is broad enough to cover many query use cases. It's borderline under-scoped for the domain.

Completeness2/5

The surface is read-only and lacks any mutation, creation, or deletion operations, plus no customer detail retrieval beyond listing IDs. These are significant gaps for a general Google Ads server.

Maintenance

ActivityMaintained
ResponsivenessWithin a week

Resources

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • Google Ads MCP Server

    MaxGhenis
    A
    license
    A
    quality
    F
    maintenance
    A read-write MCP server for managing Google Ads campaigns, ad groups, keywords, and ads via natural language.
    12
    2
    -

  • gads

    n-asuy
    F
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    A Google Ads API MCP server that enables searching and listing accessible customers via natural language queries.
    2
    -

  • Google Ads Campaign MCP

    clientskatbi
    A
    license
    Not graded
    quality
    C
    maintenance
    MCP server for managing Google Ads campaigns through the official Google Ads API, covering accounts, campaigns, budgets, keywords, search terms, and keyword ideas. It provides tools for both reading and mutating live ads data, such as pausing campaigns, updating budgets, and adding keywords.
    MIT

  • Google Ads MCP Server

    qmedia-by
    A
    license
    Not graded
    quality
    B
    maintenance
    MCP server for Google Ads API that enables LLMs to search and query Google Ads accounts, retrieve resource metadata, and generate keyword ideas.
    Apache 2.0