TLDR
- Meta Ads MCP를 직접 만들지 않고 오픈소스(pipeboard-co/meta-ads-mcp)를 활용해 비용 0원으로 3년치 광고 데이터 분석 환경 구축
- Ads Manager에서 제공하지 않는 Creative URL, Primary Text 데이터까지 추출 가능
- RULES.md 파일에 비즈니스 컨텍스트와 메타 광고 전문가의 시각을 주입하니 "돈 주고 팔 수 있는 수준"의 분석 결과물이 나옴
- 핵심 교훈: 반복 업무는 무조건 자동화하고, 아낀 시간으로 더 임팩트 있는 질문을 던져라
1. 왜 이 작업을 했는가
퍼포먼스 마케팅 컨설팅을 하다 보면 클라이언트마다 같은 질문을 받습니다. "우리 크리에이티브 중에 뭐가 잘 됐어요?", "3년간 트렌드가 어떻게 변했어요?", "Primary Text별 성과 차이가 있나요?"
문제는 Meta Ads Manager의 한계입니다. Creative URL이나 Primary Text를 일괄 추출할 수 없고, 3년치 데이터를 한눈에 보기도 어렵습니다. 매번 수작업으로 데이터를 뽑고, 엑셀로 정리하고, 리포트를 만드는 데 반나절씩 쓰고 있었습니다.
"이걸 자동화할 수 없을까?" 라는 질문에서 시작했습니다.
2. 기존 방법의 한계
Ads Manager의 리포팅 기능
Meta Ads Manager와 Ads Reporting은 강력하지만, 몇 가지 치명적인 한계가 있습니다.
첫째, Creative 레벨의 상세 데이터(이미지 URL, Primary Text 원문 등)를 일괄 추출할 수 없습니다. 하나씩 클릭해서 확인해야 합니다.
둘째, 과거 데이터 분석이 번거롭습니다. 기간 설정, 필터 적용, 다운로드를 반복해야 합니다.
셋째, Ad-hoc 질문에 대응하기 어렵습니다. "지난 3년간 CTR이 가장 높았던 Primary Text 패턴은?"같은 질문에 답하려면 데이터를 뽑아서 직접 분석해야 합니다.
수작업 분석의 문제
"데일리 지표 데이터를 수작업해야 인사이트가 나온다"고 믿는 분들이 있습니다. 훌륭한 분들도 많습니다. 하지만 솔직히 말하면, 그 분들이 자동화해서 보셨어도 덜 인사이트풀하진 않았을 것 같습니다.
수작업에 쓰는 시간은 기회비용입니다. 그 시간에 더 비즈니스 임팩트 있는 질문을 던지고, AI와 함께, 그리고 멋진 동료들과 함께 문제를 풀 수 있습니다.
3. 실전 사례: Meta Ads MCP 도입기
상황
3년치 Meta 광고 데이터를 분석해서 클라이언트에게 인사이트 리포트를 전달해야 했습니다. Creative 레벨까지 파고들어야 했고, Primary Text 패턴 분석도 필요했습니다.
접근법
Step 1: Do Not Reinvent the Wheel
처음엔 "Meta Ads MCP를 직접 만들까?" 생각했습니다. 하지만 이미 만들어 놓은 게 있는지 먼저 확인했습니다.
Claude에게 "무료로 쓰기 좋은 Meta Ads MCP 옵션을 리서치해줘"라고 요청했고, 로컬에서 돌리는 것도 지원하는 pipeboard-co/meta-ads-mcp를 찾았습니다. 비용이 들지 않았습니다.
Step 2: Marketing API 발급받기
로컬에서 돌리려면 Meta App의 Marketing API를 발급받아야 합니다. 이 정보가 무척 숨어 있어서 AI한테 물어보니 헛소리를 했습니다. 계속 믿고 있다가 결국 구글링으로 이 영상을 발견했습니다.
2배속으로 보고 30초 만에 알아냈습니다. AI가 모든 걸 해결해주진 않습니다. 적절한 검증과 구글링은 여전히 필요합니다.
Step 3: RULES.md로 분석 품질 높이기
MCP 연결 후 처음 분석을 시켰을 때는 밋밋했습니다. "CTR 평균은 X%, CPC 평균은 Y원"같은 수준이었습니다.
프롬프트를 다듬기 시작했습니다. 비즈니스 컨텍스트("이 브랜드는 스킨케어 브랜드고, 주요 타겟은 30-40대 여성이며, 핵심 USP는 재생 성분이다")와 메타 광고 전문가의 시각("CTR보다 Thumb-stop rate가 중요하고, Primary Text의 첫 문장이 승부처다")을 RULES.md에 집어넣었습니다.
점점 인사이트가 붙기 시작하면서 돈 주고 팔 수 있는 수준의 퀄리티가 되었습니다.
결과
- 3년치 데이터 분석: 기존 4-5시간 → 30분
- Creative URL, Primary Text 일괄 추출 가능
- Jupyter Notebook으로 재사용 가능한 분석 파이프라인 구축
- Ad-hoc 질문에 즉시 대응 ("지난 분기 대비 CTR 변화는?", "가장 성과 좋았던 헤드라인 패턴은?")
4. 핵심 개념: MCP(Model Context Protocol)란?
MCP는 AI 모델이 외부 도구나 데이터 소스에 접근할 수 있게 해주는 프로토콜입니다. Claude Desktop이나 다른 AI 클라이언트에서 Meta Ads API, Google Analytics, Slack 등에 직접 접근해서 데이터를 가져오거나 작업을 수행할 수 있습니다.
Meta Ads MCP를 쓰면 "지난 달 캠페인 성과 보여줘"라고 자연어로 물어보면 AI가 직접 API를 호출해서 데이터를 가져옵니다. 코드를 짤 필요가 없습니다.
5. 실행 가이드
준비물
- Claude Desktop (또는 MCP 지원 AI 클라이언트)
- Meta Business Suite 접근 권한
- 30분의 시간
Step-by-Step
1. Meta App 생성 및 Marketing API 발급
Meta for Developers에서 앱을 만들고 Marketing API를 추가합니다. 이 영상을 참고하세요. 핵심은 Access Token 발급입니다.
2. MCP 서버 설치
git clone https://github.com/pipeboard-co/meta-ads-mcp
cd meta-ads-mcp
npm install
3. Claude Desktop 설정
Claude Desktop의 설정 파일에 MCP 서버를 추가합니다.
4. RULES.md 작성
프로젝트 폴더에 RULES.md를 만들고, 비즈니스 컨텍스트와 분석 관점을 명시합니다.
# 분석 규칙
## 비즈니스 컨텍스트
- 브랜드: [브랜드명]
- 타겟: [주요 타겟 세그먼트]
- USP: [핵심 차별점]
## 분석 관점
- CTR보다 Conversion 중심으로 분석
- Primary Text의 첫 문장 패턴 분석
- 시즌별 성과 변화 추적
5. 분석 시작
Claude에게 "3년치 캠페인 데이터를 분석해서 주요 인사이트를 정리해줘"라고 요청합니다.
6. 이 경험에서 배운 것들
반복할 것 같은 업무가 있으면 무조건 자동화하라
어제 한 일을 오늘도 노가다하고 있으면 진짜 큰일 납니다. 프로젝트를 만들거나 Claude Skills를 만드세요. 처음엔 시간이 더 들어도, 두 번째부터는 압도적으로 빨라집니다.
팔란티어의 FDE처럼 컨설팅하자
팔란티어가 제공하는 기술은 없지만, 컨설팅에 AI와 함께 작업한 산출물을 보여주고 "이 작업이 몇 분 만에 이루어졌고, 클라이언트도 배우면 쉽게 할 수 있다"고 꿈을 팔 수 있습니다.
Micro-SaaS나 기생 비즈니스(standalone으로는 안 팔리지만 기존 제품에 붙여서 팔 수 있는 제품)의 기회가 보입니다. 예를 들어 Braze의 Offerfit은 다양한 AI orchestration을 비싸게 판다면, 우리는 구글 클라우드 환경에서 AI recommendation 정도의 기능만 구현해서 더 저렴하게 팔 수 있습니다.
AI가 모든 걸 해결해주진 않는다
Marketing API 발급 방법을 AI에게 물어봤을 때 헛소리를 했습니다. 적절한 검증과 구글링은 여전히 필요합니다. AI는 강력한 도구지만, 맹신하면 안 됩니다.
프롬프트 품질이 결과 품질을 결정한다
처음 분석 결과는 밋밋했습니다. 비즈니스 컨텍스트와 전문가 시각을 주입하니 "돈 주고 팔 수 있는 수준"이 되었습니다. RULES.md에 투자하는 시간은 아깝지 않습니다.
7. 2026년을 향한 다짐
2010년부터 일하면서 많은 비즈니스 기회를 보았고, 눈뜨고 놓친 기회들이 많습니다.
작은 조직을 선호하고 복잡한 커뮤니케이션이나 회사 내 정치를 안 좋아하다 보니 소규모 회사(2021년부터 2025년까지는 1인 기업이었으니)를 운영하면서 다룰 수 없는 기회가 많았습니다.
짜치다고 생각해서, 내 일이 아니라서, 내가 동료를 설득하지 못해서... 다양한 이유가 있었습니다.
이제는 충분히 해볼 만하다는 자신감이 생겼습니다. 내 인사이트와 다양한 멘탈모델, 질문하는 능력을 바탕으로 다양한 기회들을 시도해볼 예정입니다.
2026년이 기다려집니다.
마치며
Meta Ads MCP 도입은 기술적인 작업이었지만, 진짜 가치는 기술 그 자체가 아니었습니다.
아낀 시간으로 더 좋은 질문을 던질 수 있게 된 것, 그게 진짜 가치였습니다.
수작업으로 데이터를 뽑는 시간에 "왜 이 크리에이티브가 잘 됐을까?", "다음 분기에 어떤 메시지가 먹힐까?"같은 질문을 던질 수 있습니다. AI와 함께, 그리고 멋진 동료들과 함께 문제를 풀 수 있습니다.
제발 수기 작업 하지 마세요. 그 시간이 아깝습니다.
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