← всі звіти · google-ads-mcp-vs-our-stack-2026-05-01.md

Google Ads MCP vs наш стек — оцінка інтеграції

Дата: 2026-05-01 Автор: Claude (research) Контекст: Сергій побачив google-marketing-solutions/google_ads_mcp у звіті GitHub TOP-20 і питає, чи варто інтегрувати в ad-analytics-hub.

TL;DR

google_ads_mcp — це MCP-сервер на Python 3.12 від команди Google Marketing Solutions, який дозволяє LLM (Gemini CLI / Claude / Cursor) робити GAQL-запити та мутації до Google Ads API напряму через OAuth (user credentials + developer_token). Це НЕ заміна нашому ETL — це інтерактивний layer для агентів, що доповнює Search Campaign Builder. Рекомендація — варіант Б (доповнює стек), інтегрувати ПІСЛЯ того, як Сергій завершить OAuth-setup для Search Campaign Builder v2 (бо вони потребують ОДНІ Й ТІ САМІ credentials: client_id + client_secret + refresh_token + developer_token). Інтеграція MVP — 0.5–1 робочий день після того, як OAuth готовий. ⚠️ Офіційний дисклеймер репо: «NOT an officially supported Google product, experimental, not for production».

Що таке google_ads_mcp

Репозиторій: https://github.com/google-marketing-solutions/google_ads_mcp Ліцензія: Apache 2.0 Зрілість: 189 stars, 58 forks, останній реліз v0.6.4 (на момент звіту) Статус: experimental, не production-grade (явний дисклеймер у README)

Тех-стек

Python 3.12 (жорстко)
Менеджер залежностей: uv або pipx
Транспорт: stdio (запускається як subprocess MCP-клієнтом — Gemini CLI / Claude Desktop / Claude Code / Cursor)
REST/HTTP/SSE — не задокументовано. Тобто з n8n напряму викликати не можна (тільки через обгортку).

Як підключається до Google Ads API

Через user OAuth + developer_token — стандартна схема google-ads-python SDK. У домашній директорії потрібен файл google-ads.yaml:

client_id: ...
client_secret: ...
refresh_token: ...
developer_token: ...
login_customer_id: ...   # optional, recommended (для MCC)

Service Account — НЕ підтримується (типове обмеження Google Ads API: SA працює тільки для Workspace-доменних акаунтів через delegation, що нерелевантно для рекламних кабінетів масового користувача).

MCC підтримується через login_customer_id — це той самий механізм, що ми вже плануємо у Search Campaign Builder v2.

Які операції підтримує

Read-only (завжди увімкнено):

GAQL Execution — довільні SELECT ... FROM ... WHERE ... запити до Google Ads
Account Management — лістинг доступних акаунтів MCC
Documentation — вбудована довідка по GAQL і reporting views (для LLM-prompts)

Mutation (вимкнено за замовчуванням, вмикається ADS_MCP_ENABLE_MUTATIONS=true):

Campaign Budget create
Campaign create
Ad Group create
Ad create
Criteria create (keywords)

⚠️ У README немає згадок про:

update / pause / remove операції (тільки create)
batch operations
rate-limits / retries
developer_token approval level (Basic/Standard) — невідомо, чи MCP працюватиме на Basic-токені, який ми зараз отримаємо

Env vars

ADS_MCP_ENABLE_MUTATIONS — true/false
GOOGLE_ADS_CREDENTIALS — шлях до yaml
USE_GOOGLE_OAUTH_ACCESS_TOKEN — опційно, для verify access token

Як запускається

Direct: uv run -m ads_mcp.server
Через Gemini CLI / Claude Code: запис у mcpServers config (stdio command + args)

Наш стек зараз (рекап)

Компонент	Метод	Тригер
MCC CSV downloader	VNC + cookies (`/srv/passepartout/google/cookies-google-ads.json`)	cron `0 3 * * *`
BigQuery `ad-analytics-hub.ad_data`	SA `ad-pipeline-worker@`, ключ `bigquery-sa.json`	cron-ETL з CSV
Daily Delta Monitor	BigQuery → Notion алерти	cron `30 4`
Search Campaign Builder v2	Google Ads API (`google-ads` SDK) через OAuth	🔴 OAuth setup чекає Сергія (Client ID + Secret з GCP `ad-analytics-hub`, Desktop app type)
Looker Studio	Cookies-сесія	manual / scheduled email
Google Ads Crew (5 агентів)	Gemini CLI, аналіз CSV-даних	manual run

Архітектура: batch ETL (cookies) → BigQuery → дашборди / алерти. Інтерактив через LLM — поки що тільки на cached даних, не на live API.

Порівняльна таблиця

Аспект	Наш стек (зараз)	google_ads_mcp
Метод підключення кабінетів	Cookies через VNC (MCC dashboard CSV) + (планується) Google Ads API через OAuth	Google Ads API через OAuth (`google-ads-python`)
Авторизація	Cookies для CSV; Service Account для BigQuery; OAuth для Search Builder (todo)	User OAuth: client_id + client_secret + refresh_token + developer_token
Хто ініціює запит	Cron (3:00, 3:30, 4:30) — батчевий ETL	LLM (Gemini/Claude) у real-time, через MCP-stdio
Read / Write	Read-only (CSV download); Search Builder — read keywords (read-only `KeywordPlanIdeaService`)	Read GAQL завжди; Write (create campaign/budget/ad group/ad/keyword) опційно
MCC support	Так (через MCC dashboard у браузері)	Так (через `login_customer_id` у yaml)
Latency	T+1 день (нічний cron)	Real-time (секунди — пряма API)
Витрати на operational support	Cookies протухають → Сергій логиниться руками періодично; VNC моніториться	Refresh-токен живе довго (роки), мінімум support; ризик — invalid_grant при відкликанні доступу
Глибина даних	Тільки те, що Google показує у MCC dashboard CSV (стандартні стовпці)	Усе, що віддає Google Ads API — кастомні GAQL-запити, segments, keyword_view, search_term_view, etc.
Інтеграція з n8n / REST	CSV у файлах + BigQuery (n8n легко читає)	Stdio MCP only — для n8n потрібна обгортка (FastAPI wrapper або Gemini CLI як runner)
Production-readiness	Працює, але fragile (cookies)	Experimental per disclaimer; коду 189★, малий community
Транспорт	HTTP (CSV download) + BigQuery API	stdio (subprocess)
Vendor lock-in	Низький (CSV — універсальний формат)	Низький (sdk `google-ads` — open source, можна переписати на власні скрипти за 1 день)

Висновок і рекомендація

Варіант Б — «Доповнює частину нашого стеку, варто інтегрувати, але не зараз»

Що доповнює

Інтерактивний доступ для Google Ads Crew (5 Gemini-агентів). Зараз вони аналізують CSV-знімки T-1. Через MCP вони зможуть на льоту запитати «покажи топ-10 search terms за вчора по кампанії X» — без чекати наступного cron-runу.
Розширення Search Campaign Builder v2. Той самий OAuth-токен, той самий SDK — після Builder ми отримуємо «безкоштовно» можливість read-будь-яких GAQL-запитів через MCP.
Заміна частини логіки Crew, що пише GAQL вручну. MCP уже містить «вбудовану документацію GAQL» — це знижує % галюцинацій агентів при складанні запитів.

Що НЕ замінить

MCC CSV downloader залишається — там є rich metrics, які зручні саме у tabular-вигляді для Looker (а GAQL віддає JSON, який треба нормалізувати).
BigQuery + Daily Delta Monitor — лишаються як історичний шар. MCP не зберігає історію; він робить разові запити.
Looker Studio — без змін (cookies + датасети BigQuery).
Notion-алерти — без змін.

Чому НЕ зараз (блокери)

🔴 OAuth ще не настроєний — Сергій повинен зробити Client ID + Secret + refresh-token у GCP ad-analytics-hub (Desktop app type). Це блокер №1 для Search Builder, і той самий блокер для MCP.
Developer token approval level невідомий — для боєвих API-викликів треба Basic/Standard token. Це окремий запит у Google Ads (1–2 тижні очікування). Без нього MCP працює тільки в test-account режимі.
Experimental disclaimer — Google прямо каже «не для production». Для R&D / Crew-агентів це OK, для бойових мутацій (create campaign) — ні.

Чому ВАРТО (плюси)

Reuse credentials з Builder v2 → 0 додаткового OAuth-роботи.
Real-time latency для аналітичних агентів.
Open source, Apache 2.0, можна форкати.
Вирівнює нас з Google-стандартом MCP (Gemini CLI native support).

План інтеграції (якщо приймемо)

Передумови (блокер — зараз чекає Сергія)

[ ] Сергій створює OAuth Client (Desktop app) у GCP ad-analytics-hub
[ ] Генерує refresh_token (через google-ads-python quickstart)
[ ] Зберігає yaml у /srv/passepartout/google/google-ads.yaml + meta-файл
[ ] Запитує developer_token Basic approval у Google Ads (паралельно, ~1–2 тижні)

Етап 1 — MVP (read-only) — 0.5 дня

apt install pipx; pipx install uv на VPS.
git clone https://github.com/google-marketing-solutions/google_ads_mcp /srv/tools/google-ads-mcp.
cd /srv/tools/google-ads-mcp && uv pip sync.
Скопіювати yaml: cp /srv/passepartout/google/google-ads.yaml ~/.google-ads.yaml (або через GOOGLE_ADS_CREDENTIALS=/srv/passepartout/...).
Smoke-test: uv run -m ads_mcp.server → у Claude Code прописати mcpServers запис.
Тестовий запит: «list campaigns for customer X» → перевірити, що MCC login_customer_id працює.
Підключити до Google Ads Crew (5 Gemini-агентів) як додатковий tool.

Етап 2 — інтеграція в Crew workflow — 0.5 дня

Оновити промпти Google Ads Crew: «якщо потрібна свіжа цифра — викликай MCP gaql_query, не CSV».
Додати приклади GAQL у Crew system prompt.
Прогнати на 7 брендах, порівняти точність vs CSV-only baseline.

Етап 3 (опційно, через 2–4 тижні) — mutations

⚠️ Тільки якщо Сергій явно скаже «вмикайте мутації». Ризик — Gemini-галюцинації можуть створити невалідні кампанії.
ADS_MCP_ENABLE_MUTATIONS=true + human-in-the-loop confirmation gate.
Рекомендую НЕ робити — для створення кампаній у нас вже є Search Campaign Builder v2 з валідацією і review.

Ризики

Ризик	Митigation
Refresh-token відкликано (invalid_grant)	Моніторинг + alert у Notion при першій помилці
Experimental status — breaking changes у v0.7+	Pin до v0.6.4, оновлювати свідомо
Розкриття developer_token	yaml у passepartout з restrictive perms (600)
Gemini галюцинує GAQL → 400 помилка	OK, не data-loss; tracing у логах
Quota Google Ads API	Basic token = 15k operations/day; для read-only нашої скейли вистачить

Питання до Сергія

Коли плануєш зробити OAuth-setup для Search Campaign Builder v2? Це блокер №1 і для MCP теж. Якщо в найближчі 2 тижні — інтегруємо MCP одразу за ним. Якщо ні — переносимо MCP у backlog.
Developer_token: ти вже подавав запит на Basic approval? Без нього MCP працює тільки у test-режимі (фейкові кампанії).
Чи треба підключити MCP до n8n / Pediatric News? Якщо так — потрібна додаткова FastAPI-обгортка (≈ +0.5 дня). Якщо тільки для Claude Code / Gemini Crew — stdio достатньо.
Mutations enable чи ні? Моя рекомендація — НЕ вмикати; create-кампаній лишаємо за Search Builder v2 з review-gate.
Хостити MCP на VPS чи на Сергієвому laptop? Stdio запускається там, де клієнт. Для Claude Code на VPS — на VPS. Для Gemini CLI у Сергія локально — у нього.

Альтернативи, які варто згадати

google-ads-python напряму — той самий SDK, що під капотом MCP. Якщо нам не треба MCP-стандарт, можна написати власний скрипт на 200 рядків. Плюс: повний контроль. Мінус: треба підтримувати самим.
DataConnector / Google Ads BigQuery transfer — офіційний Google трансфер у BigQuery (без коду). Вирішує задачу історичних даних, але не дає LLM real-time запити.
Supermetrics — у нас вже є, але це додатковий cost і не для агентів.

MCP займає унікальну нішу: real-time Google Ads API для LLM-агентів, без власного API-коду.