mcp audiense insights
Le serveur Audiense Insights MCP est un serveur basé sur le Protocole de Contexte de Modèle (MCP) qui permet à Claude et à d'autres clients compatibles MCP d'interagir avec votre compte Audiense Insights.
Aperçu
Qu'est-ce que le serveur Audiense Insights MCP ?
Le serveur Audiense Insights MCP est un serveur puissant conçu sur la base du Model Context Protocol (MCP). Il permet une interaction fluide entre Claude et d'autres clients compatibles MCP avec votre compte Audiense Insights. Cette intégration permet aux utilisateurs de tirer parti du plein potentiel des capacités d'analyse de données d'Audiense, améliorant ainsi leurs stratégies marketing et leur engagement auprès du public.
Caractéristiques du serveur Audiense Insights MCP
- Compatibilité MCP : Le serveur est conçu pour fonctionner avec tout client compatible MCP, garantissant flexibilité et large utilisabilité.
- Intégration des données : Il permet l'intégration de diverses sources de données, offrant des insights complets sur le public.
- Interface conviviale : Le serveur fournit une interface intuitive qui simplifie le processus d'interaction pour les utilisateurs.
- Analytique en temps réel : Les utilisateurs peuvent accéder à des analyses de données en temps réel, les aidant à prendre des décisions éclairées rapidement.
- Scalabilité : Conçu pour évoluer avec vos besoins, le serveur peut gérer des volumes croissants de données et d'utilisateurs sans compromettre les performances.
Comment utiliser le serveur Audiense Insights MCP
- Créez votre compte : Commencez par créer un compte sur la plateforme Audiense.
- Connectez votre client compatible MCP : Liez votre client compatible MCP préféré au serveur Audiense Insights MCP.
- Configurez les sources de données : Intégrez vos sources de données pour commencer à collecter des insights.
- Analysez les données : Utilisez les outils d'analyse du serveur pour interpréter les données et générer des rapports.
- Mettez en œuvre les insights : Utilisez les insights obtenus pour affiner vos stratégies marketing et améliorer l'engagement du public.
Questions Fréquemment Posées
Q1 : Qu'est-ce que le Model Context Protocol (MCP) ?
A1 : Le Model Context Protocol (MCP) est un protocole de communication qui permet à différents systèmes d'interagir et de partager des données de manière fluide.
Q2 : Puis-je utiliser le serveur Audiense Insights MCP avec n'importe quel client ?
A2 : Oui, tant que le client est compatible MCP, vous pouvez l'intégrer au serveur Audiense Insights MCP.
Q3 : Y a-t-il un coût associé à l'utilisation du serveur Audiense Insights MCP ?
A3 : Audiense propose divers plans tarifaires. Il est préférable de consulter leur site officiel pour obtenir les informations tarifaires les plus récentes.
Q4 : Comment puis-je obtenir de l'aide pour le serveur Audiense Insights MCP ?
A4 : Le support peut être accessible via le site web d'Audiense, où vous pouvez trouver de la documentation, des FAQ et des options de contact pour le service client.
Q5 : Mes données sont-elles sécurisées avec le serveur Audiense Insights MCP ?
A5 : Oui, Audiense prend la sécurité des données au sérieux et met en œuvre diverses mesures pour protéger les données des utilisateurs.
Pour plus d'informations, visitez le site officiel d'Audiense.
Détail
⚠️ Deprecated
🚫 This repository is no longer maintained.
The Audiense Insights MCP has been migrated to a remote model. For more information on how to use the new remote MCP, please reach us at support@audiense.com.
🏆 Audiense Insights MCP Server
This server, based on the Model Context Protocol (MCP), allows Claude or any other MCP-compatible client to interact with your Audiense Insights account. It extracts marketing insights and audience analysis from Audiense reports, covering demographic, cultural, influencer, and content engagement analysis.
🚀 Prerequisites
Before using this server, ensure you have:
- Node.js (v18 or higher)
- Claude Desktop App
- Audiense Insights Account with API credentials
- X/Twitter API Bearer Token (optional, for enriched influencer data)
⚙️ Configuring Claude Desktop
-
Open the configuration file for Claude Desktop:
- MacOS:
code ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json
- Windows:
code %AppData%\Claude\claude_desktop_config.json
- MacOS:
-
Add or update the following configuration:
"mcpServers": { "audiense-insights": { "command": "npx", "args": [ "-y", "mcp-audiense-insights" ], "env": { "AUDIENSE_CLIENT_ID": "your_client_id_here", "AUDIENSE_CLIENT_SECRET": "your_client_secret_here", "TWITTER_BEARER_TOKEN": "your_token_here" } } }
-
Save the file and restart Claude Desktop.
🛠️ Available Tools
📌 get-reports
Description: Retrieves the list of Audiense insights reports owned by the authenticated user.
- Parameters: None
- Response:
- List of reports in JSON format.
📌 get-report-info
Description: Fetches detailed information about a specific intelligence report, including:
-
Status
-
Segmentation type
-
Audience size
-
Segments
-
Access links
-
Parameters:
report_id
(string): The ID of the intelligence report.
-
Response:
- Full report details in JSON format.
- If the report is still processing, returns a message indicating the pending status.
📌 get-audience-insights
Description: Retrieves aggregated insights for a given audience, including:
-
Demographics: Gender, age, country.
-
Behavioral traits: Active hours, platform usage.
-
Psychographics: Personality traits, interests.
-
Socioeconomic factors: Income, education status.
-
Parameters:
audience_insights_id
(string): The ID of the audience insights.insights
(array of strings, optional): List of specific insight names to filter.
-
Response:
- Insights formatted as a structured text list.
📌 get-baselines
Description: Retrieves available baseline audiences, optionally filtered by country.
-
Parameters:
country
(string, optional): ISO country code to filter by.
-
Response:
- List of baseline audiences in JSON format.
📌 get-categories
Description: Retrieves the list of available affinity categories that can be used in influencer comparisons.
- Parameters: None
- Response:
- List of categories in JSON format.
📌 compare-audience-influencers
Description: Compares influencers of a given audience with a baseline audience. The baseline is determined as follows:
- If a single country represents more than 50% of the audience, that country is used as the baseline.
- Otherwise, the global baseline is used.
- If a specific segment is selected, the full audience is used as the baseline.
Each influencer comparison includes:
-
Affinity (%) – How well the influencer aligns with the audience.
-
Baseline Affinity (%) – The influencer’s affinity within the baseline audience.
-
Uniqueness Score – How distinct the influencer is compared to the baseline.
-
Parameters:
audience_influencers_id
(string): ID of the audience influencers.baseline_audience_influencers_id
(string): ID of the baseline audience influencers.cursor
(number, optional): Pagination cursor.count
(number, optional): Number of items per page (default: 200).bio_keyword
(string, optional): Filter influencers by bio keyword.entity_type
(enum:person
|brand
, optional): Filter by entity type.followers_min
(number, optional): Minimum number of followers.followers_max
(number, optional): Maximum number of followers.categories
(array of strings, optional): Filter influencers by categories.countries
(array of strings, optional): Filter influencers by country ISO codes.
-
Response:
- List of influencers with affinity scores, baseline comparison, and uniqueness scores in JSON format.
📌 get-audience-content
Description: Retrieves audience content engagement details, including:
- Liked Content: Most popular posts, domains, emojis, hashtags, links, media, and a word cloud.
- Shared Content: Most shared content categorized similarly.
- Influential Content: Content from influential accounts.
Each category contains:
-
popularPost
: Most engaged posts. -
topDomains
: Most mentioned domains. -
topEmojis
: Most used emojis. -
topHashtags
: Most used hashtags. -
topLinks
: Most shared links. -
topMedia
: Shared media. -
wordcloud
: Most frequently used words. -
Parameters:
audience_content_id
(string): The ID of the audience content.
-
Response:
- Content engagement data in JSON format.
📌 report-summary
Description: Generates a comprehensive summary of an Audiense report, including:
-
Report metadata (title, segmentation type)
-
Full audience size
-
Detailed segment information
-
Top insights for each segment (bio keywords, demographics, interests)
-
Top influencers for each segment with comparison metrics
-
Parameters:
report_id
(string): The ID of the intelligence report to summarize.
-
Response:
- Complete report summary in JSON format with structured data for each segment
- For pending reports: Status message indicating the report is still processing
- For reports without segments: Message indicating there are no segments to analyze
💡 Predefined Prompts
This server includes a preconfigured prompts
audiense-demo
: Helps analyze Audiense reports interactively.segment-matching
: A prompt to match and compare audience segments across Audiense reports, identifying similarities, unique traits, and key insights based on demographics, interests, influencers, and engagement patterns.
Usage:
- Accepts a reportName argument to find the most relevant report.
- If an ID is provided, it searches by report ID instead.
Use case: Structured guidance for audience analysis.
🛠️ Troubleshooting
Tools Not Appearing in Claude
- Check Claude Desktop logs:
tail -f ~/Library/Logs/Claude/mcp*.log
- Verify environment variables are set correctly.
- Ensure the absolute path to index.js is correct.
Authentication Issues
- Double-check OAuth credentials.
- Ensure the refresh token is still valid.
- Verify that the required API scopes are enabled.
📜 Viewing Logs
To check server logs:
For MacOS/Linux:
tail -n 20 -f ~/Library/Logs/Claude/mcp*.log
For Windows:
Get-Content -Path "$env:AppData\Claude\Logs\mcp*.log" -Wait -Tail 20
🔐 Security Considerations
- Keep API credentials secure – never expose them in public repositories.
- Use environment variables to manage sensitive data.
📄 License
This project is licensed under the Apache 2.0 License. See the LICENSE file for more details.
Configuration du serveur
{
"mcpServers": {
"mcp-audiense-insights": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/metorial/mcp-container--audienseco--mcp-audiense-insights--mcp-audiense-insights",
"node ./build/index.js"
],
"env": {
"AUDIENSE_CLIENT_ID": "audiense-client-id",
"AUDIENSE_CLIENT_SECRET": "audiense-client-secret",
"TWITTER_BEARER_TOKEN": "twitter-bearer-token"
}
}
}
}