前言¶
做程序化数字户外（pDOOH）投放，日常要反复做的事是查点位、搭投放方案、算 ROI、看竞品和市场情报。这些动作原本分散在多个后台页面里，交给大模型或脚本做时，模型拿不到结构化数据，人也只能来回复制粘贴。AipDOOH 把这套操作收敛成一组 MCP 工具，让 Agent 直接调用。
这是什么¶
AipDOOH 是一个面向 pDOOH 业务的 Agent Skill，定位是智能户外广告投放平台侧的工具入口。它通过 MCP Proxy 暴露 24 个工具，覆盖户外广告点位查询、投放方案生成、ROI 计算、竞品分析、市场情报采集等模块，支持用 Python 或 Node.js 直接调用。
发布者是 SkillHub 社区账号 user_437f7810，来源标记为 community，分类为 business-ops，当前版本 1.0.1。SkillHub 页面显示评分 100000、下载 821 次、安装 0 次，标签 requires_api_key=false。
核心能力¶
按官方简介，能力分三层：
1、点位与方案。查询社区、写字楼等户外广告点位，生成投放方案。
2、量化测算。ROI 计算，用于投放前的估算和投放后的复盘。
3、情报。竞品分析与市场情报采集。
这三层都通过同一个 MCP Proxy 入口暴露，工具总数 24 个。对调用方来说，差别在于不用分别为点位、ROI、情报各接一套后端，只需要挂载一个 MCP 服务。
接入方式¶
调用方需要先有一个可用的 MCP Proxy 服务端，并把它的地址通过环境变量 PDOOH_HOST 注入：
export PDOOH_HOST=<你的 MCP Proxy 地址>
关键点在官方简介里写得很明确：服务端地址通过环境变量注入，本 Skill 不内置任何真实服务器地址。也就是说，这个 Skill 只定义工具契约和调用方式，后端服务要自己部署或自行对接。
密钥方面，页面标签为 requires_api_key=false，即不额外要求 API Key。
客户端支持 Python 和 Node.js 两种语言直接调用，具体调用代码以官方页面为准。
本次未能核实的内容¶
需要说明的是，撰写时官方页面（skillhub.cn 与 api.skillhub.cn）多次抓取失败，因此以下内容无法核对，正文不做展开：
- 官方安装命令、目录位置与配置文件字段
- Cursor / Codex CLI / Claude Code 等不同宿主下的启用方式差异
- 可复现的调用示例代码
接入前请直接查看官方页面确认，不要照搬网络上的二手命令。
适用场景与注意¶
适合的场景：需要让 Agent 或脚本完成点位筛选、投放方案草稿、ROI 测算、竞品与市场情报汇总的 pDOOH 相关团队；希望把这类查询和计算从人工复制粘贴中解放出来的场景。
需要注意的几点：
1、后端要自己准备。Skill 不含服务器地址，没有 Proxy 服务端就调用不了任何工具，接入评估应包含这部分成本。
2、覆盖范围以工具清单为准。点位查询、方案生成、ROI、竞品、情报属于辅助环节，是否覆盖下单、排期、结算等流程需在接入后按实际工具列表确认。
3、成熟度需要自行验证。发布者是社区个人账号，页面显示安装数为 0，评分为 100000（满分值，参考意义有限）。建议先在小规模投放数据上跑一遍点位查询和 ROI 计算，确认结果口径符合业务预期再投入使用。
4、ROI 计算的输入口径未在资料中说明，不同点位的计价方式和曝光统计方式差异较大，使用前要先对齐口径。
结尾¶
AipDOOH 的价值在于把 pDOOH 投放里分散的查询、方案、测算和情报采集统一到一个 MCP 入口，对已经在用 Agent 做投放辅助的团队能省掉多后端对接的成本。前提是自己具备或能部署 MCP Proxy 服务端。
官方地址：https://api.skillhub.cn/user_437f7810/aipdood
SkillHub 页面：https://www.skillhub.cn/skills/user_437f7810/aipdood
