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🚀 Windsor MCP Server
Windsor MCP（模型上下文协议）允许你的大语言模型（LLM）查询、探索和分析集成到Windsor.ai中的全栈业务数据，无需编写SQL或自定义脚本。它能无缝连接325多个平台，为Claude、Perplexity、Cursor等原生AI工具提供实时访问你的绩效营销、销售和客户数据的能力，帮助你挖掘有价值的见解。
✨ 主要特性
自然语言访问业务数据
Windsor MCP是一个自然语言接口，它将你集成的Windsor.ai数据集与大语言模型平台连接起来，让你可以通过提出以下问题更好地理解数据：
- “上个月哪些广告活动的广告支出回报率（ROAS）最高？”
- “过去90天内各渠道的支出明细如何？”
- “哪些广告活动在浪费我们的广告预算？”
所有这些都可以在你的大语言模型聊天界面中实时完成。
与325多个数据源的开箱即用集成
通过Windsor.ai的原生连接器，同步来自Facebook Ads、GA4、HubSpot、Salesforce、Shopify、TikTok Ads等平台的数据。
零代码设置
Windsor MCP可以通过Claude Desktop或轻量级开发代理运行，无需自定义集成。
开放标准兼容性
基于Anthropic的开放MCP规范构建，它与Claude、Perplexity、Cursor等兼容。
无需SQL的实时分析
从你集成的数据中即时获取明细、摘要和绩效见解。
🎯 工作原理
你可以使用MCP协议将Windsor MCP作为外部连接器连接到你首选的大语言模型。然后，大语言模型可以在聊天界面内发出实时数据查询并接收结构化结果。
示例提示：
- 上个月各渠道的广告总支出是多少？
- 第二季度Meta和Google Ads的广告支出回报率（ROAS）分别是多少？
- 是否有广告活动的支出超过了目标广告支出回报率（ROAS）？
🚀 快速开始
查看我们的官方文档
https://windsor.ai/introducing-windsor-mcp/
选项1：Claude Desktop（推荐）
前提条件：
- Claude Pro或更高级别的Claude Desktop计划
- 你的Windsor API密钥
步骤：
- 转到 Claude设置 → 连接器 → 添加自定义连接器
- 使用以下Windsor MCP的URL之一：
https://mcp.windsor.aihttps://mcp.windsor.ai/sse
- 打开一个新聊天并输入：
My Windsor.ai API key is {your-key}. {Your question here}
- 接受连接器权限，开始查询你的数据！
选项2：开发代理设置
适用于使用较低级别Claude计划或需要自定义设置以获得更高灵活性的用户。
前提条件：
- 启用开发模式的Claude Desktop
安装步骤：
- 安装mcp-proxy并复制其路径。
uv tool install mcp-proxy
which mcp-proxy # 复制完整路径
- 配置Claude Desktop： 打开设置 → 开发者 → 编辑配置并添加：
{
"mcpServers": {
"windsor": {
"command": "/Users/{your-username}/.local/bin/mcp-proxy",
"args": ["https://mcp.windsor.ai/sse"]
}
}
}
💡 将 <your-username> 替换为你的系统用户名。
- 完全退出并重新打开Claude。你现在应该会在MCP选项中看到“windsor”。
选项3：在Cursor中使用Windsor MCP
前提条件：
- 已安装Cursor Desktop
- 你的Windsor API密钥
安装步骤：
- 安装mcp-proxy
uv tool install mcp-proxy
which mcp-proxy # 复制完整路径
- 打开Cursor Desktop的设置。选择 工具与集成 > 新MCP服务器。
- mcp.json文件将打开。将以下脚本粘贴到其中：
{
"mcpServers": {
"windsor": {
"command": "/Users/{your-username}/.local/bin/mcp-proxy",
"args": ["https://mcp.windsor.ai/sse"]
}
}
}
- Windsor MCP现在将在Cursor中激活。它会在提示中要求输入Windsor的API密钥，只需粘贴即可，然后你就可以开始询问与你的数据相关的任何问题。
选项4：在Gemini CLI中使用Windsor MCP
安装步骤：
- 安装mcp-proxy
uv tool install mcp-proxy
which mcp-proxy # 复制完整路径
- 安装Gemini CLI 使用Node.js全局安装Gemini CLI（确保你已安装Node.js 18或更高版本）。
npm install -g @google/gemini-cli
- 配置Gemini以使用Windsor MCP 导航到Gemini配置目录：
cd ~/.gemini
如果.gemini目录尚不存在，请运行一次gemini以生成它。 打开settings.json文件：
nano settings.json
在JSON对象中添加以下配置：
{
"mcpServers": {
"windsor": {
"command": "/Users/{your-username}/.local/bin/mcp-proxy",
"args": ["https://mcp.windsor.ai/sse"]
}
}
}
注意：确保整个文件仍然是有效的JSON（没有尾随逗号或语法错误）。
- 使用Windsor MCP启动Gemini 现在，只需运行Gemini：
gemini
你将被要求输入Windsor API密钥 —— 粘贴它以进行身份验证。现在你就可以开始使用了！
❓ 常见问题解答
Windsor MCP是否免费使用？
是的，在我们的测试阶段可以免费使用。你需要一个集成了数据的Windsor.ai账户并拥有API密钥访问权限。但请记住，Claude Desktop仅在付费计划中允许添加外部连接器。
它可以与哪些代理一起使用？
任何与MCP兼容的AI代理，包括Claude Desktop、Perplexity、Cursor和自定义工具。
我可以向Windsor MCP询问哪些问题？
营销绩效、销售管道、支出摘要、广告支出回报率（ROAS）趋势、广告活动异常等。只要是你Windsor.ai数据中的内容，你都可以询问。
我需要编写SQL或设置仪表板吗？
不需要。只需用普通英语提出问题，即可实时获得结构化响应。
🧪 测试状态
Windsor MCP目前处于测试阶段。所有功能都可以完全正常使用，但你可能会偶尔遇到一些小问题。我们正在积极改进性能、身份验证、兼容性和功能覆盖范围。
🧠 立即试用
通过Windsor MCP开始查询你的业务数据。
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如需支持或反馈，请通过support@windsor.ai联系我们。