Servidor MCP de Kayzen Analytics

Implementación de servidor del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) para interactuar con la API de Kayzen Analytics. Este paquete permite que los modelos de IA accedan y analicen los datos de las campañas publicitarias de Kayzen mediante una interfaz estandarizada.

Características

• Autenticación automatizada : gestión de tokens integrada con mecanismo de actualización automática

• Gestión de informes : Fácil acceso a los informes analíticos de Kayzen

• Manejo de errores : manejo integral de errores para interacciones de API

• Compatibilidad con TypeScript : implementación completa de TypeScript con definiciones de tipos

• Configuración basada en el entorno : configuración sencilla mediante variables de entorno

Related MCP server: Deep Research MCP Server

Instalación

npm install @feedmob-ai/kayzen-mcp

Configuración

Crea un archivo .env con tus credenciales de Kayzen:

KAYZEN_USERNAME=your_username
KAYZEN_PASSWORD=your_password
KAYZEN_BASIC_AUTH=your_basic_auth_token
KAYZEN_BASE_URL=https://api.kayzen.io/v1  # Optional, defaults to this value

Uso

Configuración básica

import { KayzenMCPServer } from '@feedmob-ai/kayzen-mcp';

const server = new KayzenMCPServer();
server.start();

Herramientas disponibles

1. list_reports

Enumera todos los informes disponibles de Kayzen Analytics.

• Entradas : Ninguna

• Devuelve : Matriz de objetos de informe que contiene:

  • id : Identificador del informe

  • name : Nombre del informe

  • type : Tipo de informe

const reports = await server.tools.list_reports();

2. get_report_results

Recupera resultados para un informe específico.

• Entradas :

  • report_id (cadena, obligatoria): ID del informe a obtener

  • start_date (cadena, opcional): Fecha de inicio en formato AAAA-MM-DD

  • end_date (cadena, opcional): Fecha de finalización en formato AAAA-MM-DD

• Devuelve : Datos y metadatos del informe

const results = await server.tools.get_report_results({
  report_id: 'report_id',
  start_date: '2024-01-01',  // optional
  end_date: '2024-01-31'     // optional
});

3. analyze_report_results (Indicación)

Analiza los resultados del informe y proporciona información.

• Entradas :

  • report_id (cadena): ID del informe a analizar

• El análisis incluye :

  • Métricas de rendimiento

  • Tendencias clave

  • Áreas de optimización

  • Patrones o anomalías inusuales

Configuración

Uso con Claude Desktop

Para usar esto con Claude Desktop, agregue lo siguiente a su claude_desktop_config.json :

NPX

{
  "mcpServers": {
    "github": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@feedmob-ai/kayzen-mcp"
      ],
      "env": {
        "KAYZEN_USERNAME": "username",
        "KAYZEN_PASSWORD": "pasword",
        "KAYZEN_BASIC_AUTH": "auth token"
      }
    }
  }
}

Desarrollo

Prerrequisitos

• Node.js (v16 o superior)

• npm (v7 o superior)

• Credenciales de la API de Kayzen

Guiones

# Install dependencies
npm install

# Build the project
npm run build

# Start the server
npm start

# Development mode with hot-reload
npm run dev

Estructura del proyecto

kayzen-mcp/
├── src/
│   ├── server.ts        # MCP server implementation
│   └── kayzen-client.ts # Kayzen API client
├── dist/               # Compiled JavaScript
└── package.json       # Project configuration

Dependencias

Dependencias principales:

• @modelcontextprotocol/sdk : ^1.7.0

• axios : ^1.8.3

• dotenv : ^16.4.7

• zod : ^3.24.2

Manejo de errores

El servidor gestiona varios escenarios de error:

• Errores de autenticación

• Solicitudes de API no válidas

• Problemas de red

• Vencimiento y actualización del token

• Parámetros no válidos

Licencia

Licencia MIT

Autor

FeedMob