Serveur MCP Audiense Insights

Que fait le serveur MCP “Audiense Insights” ?

Le serveur MCP Audiense Insights est une implémentation du Model Context Protocol (MCP) qui permet à des assistants IA, comme Claude, et à d’autres clients compatibles MCP, d’interagir facilement avec votre compte Audiense Insights. Sa fonction principale est d’extraire des insights marketing et de l’analyse d’audience à partir des rapports Audiense. Cela inclut les analyses démographiques, culturelles, d’influenceurs et d’engagement de contenu. En connectant les agents IA à des données externes issues d’Audiense, le serveur permet des workflows automatisés capables de récupérer, synthétiser et analyser des rapports d’audience, offrant ainsi aux marketeurs et développeurs la possibilité de créer des applications et automatisations plus riches et contextuelles.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt n’est explicitement mentionné dans la documentation ou les fichiers du dépôt disponibles.

Liste des ressources

Aucune ressource MCP explicite n’est décrite dans la documentation ou les fichiers du dépôt disponibles.

Liste des outils

• get-reports
  • Récupère la liste des rapports Audiense Insights appartenant à l’utilisateur authentifié.
• get-report-info
  • Récupère des informations détaillées sur un rapport d’intelligence spécifique, telles que le statut, le type de segmentation, la taille d’audience, les segments et les liens d’accès.
• get-audience-insights
  • (Aucune description fournie dans la documentation ; récupère probablement des insights détaillés d’audience à partir d’un rapport.)

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Récupération automatisée de rapports : Les développeurs peuvent automatiser la récupération de tous les rapports Audiense disponibles pour analyse ou intégration à d’autres systèmes.
• Analyse de l’intelligence d’audience : Permet aux agents IA d’extraire et de synthétiser les détails clés (démographie, segmentation, taille d’audience) de rapports d’intelligence Audiense spécifiques, facilitant les études de marché.
• Insights pour la segmentation de campagnes : Offre un accès programmatique aux informations de segmentation, aidant les marketeurs à concevoir des campagnes ciblées sur la base de données d’audience réelles.
• Analyse des influenceurs & du contenu : Prend en charge les workflows tirant parti des métriques d’influenceurs et d’engagement de contenu, pour de meilleures décisions en marketing d’influence et en stratégie de contenu.
• Intégration aux workflows IA : En exposant ces outils aux LLM, le serveur permet des requêtes conversationnelles et la synthèse d’insights marketing lors de sessions de brainstorming, de reporting ou de planification de campagnes.

Comment le configurer

Windsurf

Aucune instruction de configuration fournie pour la plateforme Windsurf.

Claude

1. Ouvrez le fichier de configuration pour Claude Desktop :
   • MacOS : ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows : %AppData%\Claude\claude_desktop_config.json
2. Ajoutez ou mettez à jour la configuration du serveur MCP :

   "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"
       }
     }
   }
   

3. Enregistrez le fichier et redémarrez Claude Desktop.
4. Vérifiez la configuration en contrôlant la connexion réussie et la disponibilité des outils dans Claude.

Sécurisation des clés API :
Stockez les identifiants API dans la section env de la configuration du serveur comme ci-dessus. Ne mettez pas de secrets en dur dans le code.

Cursor

Aucune instruction de configuration fournie pour la plateforme Cursor.

Cline

Aucune instruction de configuration fournie pour la plateforme Cline.

Comment utiliser ce MCP dans des workflows

Utiliser MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flow et connectez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration du MCP système, insérez les détails de votre serveur MCP au format JSON suivant :

{
  "audiense-insights": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de changer “audiense-insights” par le nom réel de votre serveur MCP et de remplacer l’URL par celle de votre serveur MCP.

Vue d’ensemble

Notre avis

Le serveur MCP Audiense Insights est ciblé et pratique pour l’analyse marketing, mais manque de documentation détaillée sur les modèles de prompts, de ressources MCP explicites, et d’instructions d’installation pour toutes les plateformes. Il est bien documenté pour Claude, dispose d’une licence open source, et fournit des outils essentiels pour interagir avec les données Audiense. Cependant, son statut obsolète et la migration vers un modèle distant limitent son utilité future. Globalement, il s’agit d’un MCP solide et fonctionnel, mais qui gagnerait à proposer un support protocolaire plus complet et des guides multiplateformes.

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