Shopify MCP: interroga i dati del tuo negozio in Claude e in altre app AI

Un server MCP per Shopify collega i dati del tuo negozio a un assistente AI tramite il Model Context Protocol (MCP). Fai una domanda in linguaggio naturale, come «Quale campagna ha generato più profitto il mese scorso?», e l’assistente risponde con i numeri reali del tuo negozio invece che a memoria. ROASaurus gestisce un server MCP con 24 strumenti di analisi di sola lettura, e gli stessi strumenti alimentano Ask AI dentro la dashboard.

Questa guida spiega cos’è l’MCP, perché conviene fare domande di analisi in questo modo, come funzionano Ask AI e il server MCP, come collegare un client, quali domande funzionano bene, e la privacy, la sicurezza e i limiti da conoscere.

Che cos’è l’MCP?

L’MCP è uno standard open source per collegare le applicazioni AI a sistemi esterni. Un’app AI come Claude è il client. Un servizio che offre dati o azioni è il server. Il server descrive i propri strumenti: ogni strumento ha un nome, una descrizione e uno schema per i suoi input.

Quando fai una domanda, il client chiede al server quali strumenti esistono (tools/list). Il modello sceglie lo strumento adatto e il client lo chiama (tools/call). Il risultato torna al modello, che scrive la risposta. Non devi conoscere i nomi degli strumenti. Fai solo la domanda.

Anche Shopify gestisce server MCP. Si concentrano su agenti di shopping e sviluppatori: ricerca prodotti, carrelli, checkout, account dei clienti e documentazione per sviluppatori. Un server MCP di analisi risponde a un tipo diverso di domande: profitto dopo gli annunci, attribuzione e valore dei clienti, calcolati dai tuoi ordini, dai tuoi costi e dalla spesa nei tuoi account pubblicitari.

Perché fare domande sui dati del tuo negozio a un assistente AI?

La maggior parte delle domande sul negozio richiede numeri da più report. «Meta ha fatto soldi il mese scorso?» richiede ricavi, costi di prodotto, spedizione, commissioni e spesa pubblicitaria in un unico posto. In una dashboard apri il report giusto, imposti le date e fai i conti. In un assistente AI collegato ai tuoi dati, fai la domanda e ottieni la risposta con i numeri che la sostengono.

• Linguaggio naturale. Niente filtri, report builder o formule da foglio di calcolo.
• Domande di approfondimento. Chiedi «e per TikTok?» o «quale campagna l’ha causato?» senza ricominciare.
• Più report in una sola risposta. Profitto, attribuzione e valore dei clienti possono essere combinati in un’unica risposta.
• La tua lingua. Ask AI risponde nella lingua in cui scrivi.
• Accanto al tuo altro lavoro. Tramite MCP, i numeri del negozio sono disponibili nell’app AI dove già scrivi aggiornamenti o piani.

La risposta è completa solo quanto i dati che la sostengono. Collega prima il tracciamento server-side, i tuoi account pubblicitari e i costi dei prodotti, così gli strumenti hanno ordini, spesa e margini con cui lavorare.

Come funzionano Ask AI e il server MCP di ROASaurus?

Ask AI è una pagina di chat nella dashboard di ROASaurus. Gira su Claude, il modello di Anthropic. Il server MCP offre gli stessi 24 strumenti a un client AI a tua scelta. In entrambi i casi gli strumenti leggono i tuoi report ROASaurus e restituiscono i numeri come JSON. Il modello scrive la risposta a partire da quei risultati.

Ogni strumento di analisi legge soltanto. Nessuno strumento può modificare il tuo negozio, le tue campagne, i tuoi costi o le tue impostazioni. Il server MCP contrassegna ciascuno di essi come di sola lettura, e dice al client di rispondere solo dai risultati degli strumenti. Una chiave con lo scope actions:write riceve anche propose_action, che aggiunge una modifica proposta agli annunci all’inbox Actions; nulla cambia finché un proprietario o un amministratore non la approva. Ce l’ha anche Ask AI nella dashboard.

In Ask AI, una domanda può usare fino a 8 cicli di chiamate agli strumenti. Se una domanda ne richiede di più, l’assistente ti chiede di essere più specifico. Ask AI conserva la tua conversazione per utente e per negozio, e usa gli ultimi 12 messaggi come contesto per una domanda di approfondimento. Puoi cancellare la conversazione in qualsiasi momento.

Quali domande puoi fare?

Le buone domande nominano una metrica e uno dei periodi supportati. La tabella mostra domande di esempio, lo strumento che risponde a ciascuna e su cosa si basa la risposta.

Ecco un esempio svolto. Chiedi: «Meta ha fatto soldi negli ultimi 30 giorni?» Il modello chiama campaign_profit con il periodo impostato a 30 giorni e il modello predefinito basato sull’ultimo clic. Per un negozio di esempio, la riga di Meta del risultato è questa:

In Ask AI, la risposta si apre con «Sì», poi dà il profitto dopo gli annunci e il POAS, e suggerisce al massimo tre prossimi passi. Se vuoi un’altra prospettiva, fai una domanda di approfondimento come «e con il modello Total Impact?». Le nostre guide al POAS e ai modelli di attribuzione spiegano questi numeri più a fondo.

Come colleghi il server MCP di ROASaurus?

Il server usa il trasporto Streamable HTTP di MCP e restituisce risposte JSON, senza server-sent events. Le app di IA come Claude e ChatGPT accedono con OAuth: entri in ROASaurus, scegli un negozio e consenti il collegamento. I client che ti permettono di impostare un header della richiesta, come Claude Code, possono usare invece una chiave API, come nei passaggi qui sotto.

1. Crea una chiave API

   Apri Store settings › API & data in ROASaurus e crea una chiave con nome con lo scope mcp. Copiala: viene mostrata una sola volta. Solo proprietari e amministratori possono creare chiavi.

2. Oppure riutilizza la chiave dell’Orders API

   Puoi anche usare la chiave della card Orders API, per esempio quella che usa il plugin WooCommerce. Quella chiave può anche inviare ordini. Regenerate API key la sostituisce e scollega tutto ciò che usa la vecchia.

3. Annota la chiave del negozio

   Una chiave con nome va da sola nell’header. Con la chiave dell’Orders API, aggiungi la chiave del negozio: il valore X-Roasaurus-Key sulla stessa card, la cui sezione MCP mostra l’header completo.

4. Aggiungi il server al tuo client MCP

   Inserisci l’endpoint e l’header Authorization mostrati qui sotto. Il client deve supportare Streamable HTTP e header di richiesta personalizzati.

5. Fai una domanda di prova

   Chiedi «Quali sono stati i miei ricavi di ieri?» e confronta il numero con la tua dashboard.

# Endpoint
POST https://app.roasaurus.com/mcp
Authorization: Bearer <named key with the mcp scope>
# or, with the Orders API key
Authorization: Bearer <store key>:<API key>

# Claude Code
claude mcp add --transport http roasaurus https://app.roasaurus.com/mcp \
  --header "Authorization: Bearer <named key with the mcp scope>"

Puoi anche inviare la chiave del negozio in un header X-Roasaurus-Key e solo la chiave API come bearer token. In Claude Code, mantieni l’ambito locale predefinito. Un server con ambito di progetto viene salvato in un file .mcp.json condiviso tramite il controllo di versione, e questo condividerebbe la tua chiave.

Per accedere invece, aggiungi https://app.roasaurus.com/mcp come connettore personalizzato in Claude o ChatGPT e accedi quando l’app lo chiede. Solo proprietari e amministratori possono consentire un collegamento. Store settings › API & data elenca ogni app collegata, dove puoi scollegarla, e un collegamento termina anche quando quella persona lascia il workspace.

È sicuro? Privacy e sicurezza

Poiché gli strumenti di analisi leggono soltanto, un’app AI non può mettere in pausa una campagna, modificare un costo o cambiare un’impostazione tramite ROASaurus; con actions:write può solo proporre una modifica agli annunci che un proprietario o un amministratore deve approvare. Gli strumenti accettano inoltre solo input predefiniti, come un periodo o un modello di attribuzione scelto da un elenco. Ci sono comunque alcuni punti a cui prestare attenzione.

• Dove vanno i dati. Ask AI invia la tua domanda e metriche aggregate del negozio ad Anthropic, che gestisce Claude. Non invia dati di contatto dei tuoi clienti. Tramite MCP, i risultati degli strumenti vanno al client AI che colleghi, secondo i termini di quel client. Controlla le sue impostazioni di conservazione dei dati e di addestramento.
• Cosa restituiscono gli strumenti. Totali per periodo, canale, campagna, annuncio, prodotto, coorte e segmento. Non restituiscono nomi di clienti, indirizzi email o numeri di telefono.
• Chi può fare domande. Chiunque abbia accesso all’app AI in cui aggiungi la connessione può interrogare il negozio. Aggiungila al tuo account personale, non a uno condiviso.
• Altri connettori. La specifica MCP dice che dovrebbe sempre esserci una persona nel ciclo in grado di negare le chiamate agli strumenti, e che i client devono trattare le annotazioni degli strumenti come non attendibili a meno che il server sia attendibile. Se la tua app AI ha anche strumenti che inviano email o pubblicano messaggi, tieni attive le richieste di conferma per quegli strumenti.

Quali sono i limiti?

• Periodi fissi. Oggi, ieri, oppure gli ultimi 7, 14, 30 o 90 giorni, nel fuso orario del negozio. Un intervallo personalizzato, come una settimana di marzo, non è supportato. Gli strumenti per il valore dei clienti e per le coorti non prendono un periodo: lavorano sul tuo storico ordini, con fino a 12 coorti mensili.
• Una finestra di 7 giorni per la tabella degli annunci. Lo strumento degli annunci usa una finestra di lookback di 7 giorni, qualunque finestra tu imposti in Store settings. Gli strumenti di attribuzione e del profitto per campagna, come i report di attribuzione nella dashboard, usano la tua impostazione o una finestra di lookback che chiedi tu.
• Elenchi abbreviati. Gli elenchi di campagne restituiscono al massimo 25 campagne, la tabella degli annunci le 30 righe con più spesa, e l’elenco dei prodotti i primi 25 prodotti.
• Un negozio per connessione. Per più negozi, crea una chiave e una connessione per ciascuno.
• Il limite di domande di Ask AI. Ogni utente può fare 40 domande al giorno per impostazione predefinita, contate sulle ultime 24 ore. Tramite MCP si applicano invece i limiti di utilizzo del tuo client AI.
• Le risposte possono essere sbagliate. Il modello può interpretare male un risultato. Controlla i numeri importanti nei report prima di agire, per esempio nell’analisi del profitto.

Fonti

1. Model Context Protocol: What is the Model Context Protocol (MCP)?
2. Model Context Protocol specification (2025-06-18): Tools
3. Claude Code Docs: Connect Claude Code to tools via MCP
4. Claude Docs: Authentication for connectors
5. OpenAI: Building MCP servers for plugins and API integrations

In ROASaurus

• Ask AI e MCP
• Analisi del profitto
• Calcolatore POAS

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