MCP-сервер для Яндекс Аудиторий — создавать CRM- и LAL-сегменты, управлять пикселями и доступами из AI-приложения
- ✓Open-source license (MIT)
- ✓Actively maintained (<30d)
- ✓Clear description
- ✓Topics declared
- ✓Documented (README)
claude mcp add mcp-yandex-audience -- npx -y mcp-yandex-audience{
"mcpServers": {
"mcp-yandex-audience": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "mcp-yandex-audience"]
}
}
}Resumen de MCP Servers
# Яндекс Аудитории MCP
[](https://www.npmjs.com/package/mcp-yandex-audience)
[](https://github.com/A1-x-Tech/mcp-yandex-audience/actions/workflows/ci.yml)
[](https://glama.ai/mcp/servers/A1-x-Tech/mcp-yandex-audience)
[](./LICENSE)
**Яндекс Аудитории MCP** подключает AI-приложение к сегментам, пикселям и доступам [Яндекс Аудиторий](https://audience.yandex.ru). Попросите на естественном языке показать, что уже есть в аккаунте, подготовить сегмент из CRM, собрать похожую аудиторию или выдать доступ коллегам — ассистент выполнит это через ваш аккаунт. Подключение начинается прямо в диалоге: не нужно заранее создавать токен или редактировать конфигурацию.
- **20 инструментов.** Сегменты, пиксели, доступы, подключение аккаунта и дополнительный прямой вызов API.
- **Подключение в чате.** Яндекс откроет страницу входа; одноразовый код действует 10 минут, а сервер проверит доступ к сегментам сразу после подключения.
- **CRM и идентификаторы.** CSV с email и телефонами, а также TSV/TXT с device ID, MAC-адресами или SHA256-хешами.
- **Два шага для сегмента из файла.** Сначала загрузка, затем отдельное подтверждение параметров и запуск обработки.
- **Без глобальной установки.** Пакет запускается через `npx` на Node.js 20+ и подключается к AI-клиенту по `stdio`.
Попробуйте первым сообщением:
> Покажи мои сегменты в Яндекс Аудиториях: названия, типы и текущие статусы.
[Подключить сервер](#быстрый-старт) · [Посмотреть сценарии](#что-можно-поручить) · [Открыть техническую документацию](#техническая-документация)
---
## Увидеть работу за минуту
> **Вы:** Подключи Яндекс Аудитории.
>
> **Ассистент:** Даёт ссылку на вход в Яндекс. Откройте её под аккаунтом, которому принадлежат нужные сегменты (или которому они доверены), подтвердите доступ и пришлите показанный код.
>
> **Вы:** Отправляет код со страницы Яндекса.
>
> **Ассистент:** Подключает Аудитории, проверяет, видны ли сегменты, и сообщает результат. Перезапускать приложение не нужно.
>
> **Вы:** Загрузи `buyers.csv` как CRM-сегмент «Покупатели 2026» и остановись после загрузки.
>
> **Ассистент:** Загружает файл — в аккаунте появляется сегмент со статусом `uploaded`, показывает его id, имя и параметры и ждёт отдельного подтверждения. После подтверждения обработка идёт не мгновенно, поэтому статус проверяется через список сегментов.
## Содержание
- [Быстрый старт](#быстрый-старт)
- [Что можно поручить](#что-можно-поручить)
- [Как это работает](#как-это-работает)
- [Что может изменить данные](#что-может-изменить-данные)
- [Подключение и настройка](#подключение-и-настройка)
- [Данные и телеметрия](#данные-и-телеметрия)
- [Ограничения](#ограничения)
- [Техническая документация](#техническая-документация)
- [Поддержка](#поддержка)
## Быстрый старт
Нужны Node.js 20 или новее и аккаунт Яндекс Аудиторий. Сервер запускается через `npx`, поэтому отдельно устанавливать пакет не требуется. Токен заранее не нужен — подключение проходит прямо в диалоге; для CI можно задать готовый токен, см. [Подключение и настройка](#подключение-и-настройка).
1. Добавьте сервер в AI-приложение — ниже открыт пример для Codex, остальные приложения собраны в сворачиваемые инструкции.
2. Напишите: «Подключи Яндекс Аудитории». Ассистент проведёт через вход в Яндекс и проверит доступ к сегментам.
3. Начните с безопасного запроса, например: «Покажи мои сегменты в Яндекс Аудиториях: названия, типы и текущие статусы».
<details open>
<summary><strong>Codex</strong></summary>
<br>
**Через интерфейс приложения:**
1. Откройте **Settings → Plugins → MCP servers**.
2. Нажмите **Add server**.
3. Добавьте команду запуска `npx -y mcp-yandex-audience@latest`.
**Через командную строку:**
```bash
codex mcp add yandex-audience -- npx -y mcp-yandex-audience@latest
```
Проверьте подключение:
```bash
codex mcp list
```
Затем в чате Codex попросите: «Подключи Яндекс Аудитории».
[Официальная инструкция Codex](https://learn.chatgpt.com/docs/extend/mcp?surface=cli)
</details>
<details>
<summary><strong>Claude Code</strong></summary>
<br>
```bash
claude mcp add --transport stdio --scope user yandex-audience -- npx -y mcp-yandex-audience@latest
```
Проверьте подключение:
```bash
claude mcp list
```
Затем начните диалог с просьбы подключить Яндекс Аудитории.
[Официальная инструкция Claude Code](https://code.claude.com/docs/en/mcp)
</details>
<details>
<summary><strong>Claude Desktop</strong></summary>
<br>
1. Откройте Claude Desktop и перейдите в **Settings → Developer**.
2. Нажмите **Edit Config**. Claude откроет файл настроек в текстовом редакторе.
3. Добавьте сервер в `mcpServers`:
```json
{
"mcpServers": {
"yandex-audience": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "mcp-yandex-audience@latest"]
}
}
}
```
Если кнопки **Edit Config** нет, откройте файл напрямую:
- macOS: `~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json`
- Windows: `%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json`
После сохранения откройте новый диалог и попросите подключить Яндекс Аудитории.
[Официальная инструкция Claude Desktop](https://claude.com/docs/connectors/building/mcp-apps/getting-started)
</details>
<details>
<summary><strong>Cursor</strong></summary>
<br>
Пользовательский локальный сервер добавляется в Cursor через файл `mcp.json`:
- macOS и Linux: `~/.cursor/mcp.json`
- Windows: `%USERPROFILE%\.cursor\mcp.json`
```json
{
"mcpServers": {
"yandex-audience": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": ["-y", "mcp-yandex-audience@latest"]
}
}
}
```
В чате Cursor сервер появится среди доступных инструментов. Попросите подключить Яндекс Аудитории и пройдите вход через Яндекс.
[Официальная инструкция Cursor](https://cursor.com/docs/mcp)
</details>
<details>
<summary><strong>VS Code</strong></summary>
<br>
Откройте палитру команд и выполните **MCP: Open User Configuration**. VS Code создаст пользовательский файл MCP. Добавьте в него:
```json
{
"servers": {
"yandex-audience": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": ["-y", "mcp-yandex-audience@latest"]
}
}
}
```
Проверьте запуск командой **MCP: List Servers**, затем откройте чат и попросите подключить Яндекс Аудитории.
[Официальная инструкция VS Code](https://code.visualstudio.com/docs/agent-customization/mcp-servers)
</details>
## Что можно поручить
### Проверить, что уже есть в аккаунте
- Посмотреть сегменты, их типы, статусы и идентификаторы.
- Найти сегменты, которые ещё обрабатываются, завершились ошибкой или содержат недостаточно данных.
- Посмотреть пиксели, их охваты за 7, 30 и 90 дней, а также сегменты, созданные на их основе.
- Узнать, кому выдан доступ к конкретному сегменту.
### Подготовить сегмент из CRM
- Загрузить CSV с колонками `email`, `phone`, `ext_id` или `external_id`.
- Загрузить TSV/TXT с идентификаторами устройств, MAC-адресами или SHA256-хешами.
- Проверить параметры загруженного сегмента перед подтверждением.
- Сохранить сегмент с нужным именем и типом данных, затем проверить ход обработки.
### Собрать новую аудиторию
- Создать похожую аудиторию на основе существующего сегмента: от более похожей и узкой до более широкой.
- Собрать сегмент посетителей по пикселю за период от 1 до 90 дней.
- Добавить к пиксельному сегменту условия по числу срабатываний и UTM-меткам.
### Работать с пикселями и доступами
- Создать или переименовать пиксель.
- Выдать коллеге или агентству доступ к сегменту: только просмотр или редактирование.
- Отозвать доступ, когда он больше не нужен.
### Использовать дополнительные возможности API
`raw_request` нужен для операций, у которых пока нет отдельного инструмента: например, повторной обработки сегмента или восстановления пикселя. Это инструмент для технических специалистов: он может выполнить запись или удаление, поэтому для обычных задач лучше использовать отдельные команды выше.
Полные входные параметры, ответы и статусы собраны в [справочнике инструментов](./docs/TOOLS.md).
## Как это работает
Сервер работает с тремя сущностями Яндекс Аудиторий:
| Сущность | Что с ней можно делать |
|---|---|
| **Сегмент** | Список со статусами обработки, загрузка из CRM-файла, похожая аудитория, сегмент по пикселю, переименование и удаление. |
| **Пиксель** | Список с охватами за 7, 30 и 90 дней, создание, переименование и удаление. |
| **Доступ** | Кому доступен сегмент; выдача и отзыв прав на просмотр или редактирование. |
Сегмент из файла создаётся в два шага:
1. Вы передаёте CSV, TSV или TXT-файл — путь к локальному файлу или его содержимое, но не оба источника одновременно. Сервер загружает файл в Яндекс Аудитории, и в аккаунте появляется объект со статусом `uploaded`.
2. Отдельной командой вы подтверждаете имя, тип данных и параметры обработки. Только после этого Яндекс Аудитории начинают обработку.
Готовность появляется не мгновенно: сервер проверяет статус через список сегментов, где возможны состояния обработки, ошибки или недостаточного объёма данных. Для CRM используйте CSV с заголовками `email`, `phone`, `ext_id` или `external_id`. Для хешированных данных API принимает SHA256; MD5 не поддерживается.
Сервер не управляет рекламными кампаниями, ставками и объявлениями в Яндекс Директе. Готовый сегмент подключается к кампании вне этого MCP-сервера.
## Что может изменить данные
Яндекс Аудитории — API с операциями записи. MCP-сервер передаёт AI-клиенту информацию о том, какие инструменты читают, изменяют или удаляют данные, но правила подтверждения задаёт само AI-приложение.
| Действие | Что происходит | Изменяет аккаунт |
|---|---|---:|
| Просмотр сегментов, пикселей и доступов | Читает доступные объекты и их состояние | Нет |
| Загрузка файла | Создаёт объект сегмента со статусом `uploaded` | Да |
| ПодтLo que la gente pregunta sobre mcp-yandex-audience
¿Qué es A1-x-Tech/mcp-yandex-audience?
+
A1-x-Tech/mcp-yandex-audience es mcp servers para el ecosistema de Claude AI. MCP-сервер для Яндекс Аудиторий — создавать CRM- и LAL-сегменты, управлять пикселями и доступами из AI-приложения Tiene 0 estrellas en GitHub y su última actualización registrada es del 2026-08-18.
¿Cómo se instala mcp-yandex-audience?
+
Puedes instalar mcp-yandex-audience clonando el repositorio (https://github.com/A1-x-Tech/mcp-yandex-audience) o siguiendo las instrucciones del README en GitHub. ClaudeWave también te ofrece bloques de instalación rápida en esta misma página.
¿Es seguro usar A1-x-Tech/mcp-yandex-audience?
+
Nuestro agente de seguridad ha analizado A1-x-Tech/mcp-yandex-audience y le ha asignado un Trust Score de 95/100 (tier: Verified). Revisa el desglose completo de comprobaciones superadas y flags en esta página.
¿Quién mantiene A1-x-Tech/mcp-yandex-audience?
+
A1-x-Tech/mcp-yandex-audience es mantenido por A1-x-Tech. La última actividad registrada en GitHub es del 2026-08-18, con 0 issues abiertos.
¿Hay alternativas a mcp-yandex-audience?
+
Sí. En ClaudeWave puedes explorar mcp servers similares en /categories/mcp, ordenados por popularidad o actividad reciente.
Despliega mcp-yandex-audience en tu cloud
Lleva este repo a producción en minutos. Cada plataforma genera su propio entorno con variables de entorno editables.
¿Mantienes este repo? Añade un badge a tu README
Pega el badge en tu README de GitHub para mostrar que está auditado por ClaudeWave. Cada badge enlaza de vuelta a esta página y muestra el Trust Score actual.
[](https://claudewave.com/repo/a1-x-tech-mcp-yandex-audience)<a href="https://claudewave.com/repo/a1-x-tech-mcp-yandex-audience"><img src="https://claudewave.com/api/badge/a1-x-tech-mcp-yandex-audience" alt="Featured on ClaudeWave: A1-x-Tech/mcp-yandex-audience" width="320" height="64" /></a>Más MCP Servers
Fair-code workflow automation platform with native AI capabilities. Combine visual building with custom code, self-host or cloud, 400+ integrations.
User-friendly AI Interface (Supports Ollama, OpenAI API, ...)
An open-source AI agent that brings the power of Gemini directly into your terminal.
Real-time global intelligence dashboard. AI-powered news aggregation, geopolitical monitoring, and infrastructure tracking in a unified situational awareness interface
The fastest path to AI-powered full stack observability, even for lean teams.
🕷️ An adaptive Web Scraping framework that handles everything from a single request to a full-scale crawl!