mcp audiense insights
Audiense Insights MCP Server — это сервер, основанный на Протоколе Контекста Модели (MCP), который позволяет Claude и другим клиентам, совместимым с MCP, взаимодействовать с вашей учетной записью Audiense Insights.
Обзор
Что такое Audiense Insights MCP Server?
Audiense Insights MCP Server — это мощный сервер, разработанный на основе Протокола Модельного Контекста (MCP). Он обеспечивает бесшовное взаимодействие между Claude и другими клиентами, совместимыми с MCP, с вашей учетной записью Audiense Insights. Эта интеграция позволяет пользователям использовать весь потенциал аналитических возможностей Audiense, улучшая их маркетинговые стратегии и взаимодействие с аудиторией.
Особенности Audiense Insights MCP Server
- Совместимость с MCP: Сервер разработан для работы с любым клиентом, совместимым с MCP, что обеспечивает гибкость и широкую применимость.
- Интеграция данных: Он позволяет интегрировать различные источники данных, обеспечивая комплексные инсайты о аудитории.
- Удобный интерфейс: Сервер предоставляет интуитивно понятный интерфейс, который упрощает процесс взаимодействия для пользователей.
- Аналитика в реальном времени: Пользователи могут получать доступ к аналитике данных в реальном времени, что помогает быстро принимать обоснованные решения.
- Масштабируемость: Сервер разработан для роста вместе с вашими потребностями и может обрабатывать увеличивающиеся объемы данных и пользователей без ущерба для производительности.
Как использовать Audiense Insights MCP Server
- Настройте свою учетную запись: Начните с создания учетной записи на платформе Audiense.
- Подключите свой клиент, совместимый с MCP: Свяжите свой предпочтительный клиент, совместимый с MCP, с Audiense Insights MCP Server.
- Настройте источники данных: Интегрируйте свои источники данных, чтобы начать собирать инсайты.
- Анализируйте данные: Используйте аналитические инструменты сервера для интерпретации данных и генерации отчетов.
- Реализуйте инсайты: Используйте полученные инсайты для уточнения своих маркетинговых стратегий и улучшения взаимодействия с аудиторией.
Часто задаваемые вопросы
В1: Что такое Протокол Модельного Контекста (MCP)?
О1: Протокол Модельного Контекста (MCP) — это протокол связи, который позволяет различным системам взаимодействовать и бесшовно обмениваться данными.
В2: Могу ли я использовать Audiense Insights MCP Server с любым клиентом?
О2: Да, если клиент совместим с MCP, вы можете интегрировать его с Audiense Insights MCP Server.
В3: Есть ли стоимость, связанная с использованием Audiense Insights MCP Server?
О3: Audiense предлагает различные тарифные планы. Лучше всего проверить их официальный сайт для получения самой актуальной информации о ценах.
В4: Как я могу получить поддержку для Audiense Insights MCP Server?
О4: Поддержка доступна через сайт Audiense, где вы можете найти документацию, часто задаваемые вопросы и контактные данные службы поддержки.
В5: Безопасны ли мои данные с Audiense Insights MCP Server?
О5: Да, Audiense серьезно относится к безопасности данных и реализует различные меры для защиты пользовательских данных.
Для получения дополнительной информации посетите официальный сайт Audiense.
Деталь
⚠️ 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.
Конфигурация сервера
{
"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"
}
}
}
}
Информация о проекте
mcp audiense insight... Альтернатива
В качестве альтернативы mcp audiense insight... которую вы можете рассмотреть, мы предлагаем сайты, разделённые по категориям.