Audiense Insights MCP 서버

“Audiense Insights” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Audiense Insights MCP 서버는 AI 어시스턴트(예: Claude) 및 기타 MCP 호환 클라이언트가 Audiense Insights 계정과 원활하게 연동하도록 해주는 Model Context Protocol(MCP) 구현체입니다. 주요 기능은 Audiense 리포트에서 마케팅 인사이트와 오디언스 분석을 추출하는 것입니다. 여기에는 인구통계, 문화, 인플루언서, 콘텐츠 참여 분석이 포함됩니다. AI 에이전트를 Audiense의 외부 데이터와 연결함으로써, 서버는 오디언스 리포트를 자동으로 가져오고 요약, 분석하는 워크플로우를 가능하게 하며, 마케터와 개발자는 더 풍부하고 상황 맞춤형 애플리케이션 및 자동화를 구축할 수 있습니다.

프롬프트 목록

사용 가능한 문서 또는 저장소 파일에 명시적으로 언급된 프롬프트 템플릿이 없습니다.

리소스 목록

사용 가능한 문서 또는 저장소 파일에 명시적으로 설명된 MCP 리소스가 없습니다.

도구 목록

• get-reports
  • 인증된 사용자가 소유한 Audiense 인사이트 리포트 목록을 가져옵니다.
• get-report-info
  • 특정 인텔리전스 리포트에 대한 상태, 세분화 유형, 오디언스 크기, 세그먼트, 접근 링크 등 자세한 정보를 가져옵니다.
• get-audience-insights
  • (문서에 별도의 설명 없음. 리포트에서 상세 오디언스 인사이트를 가져오는 용도로 추정됨.)

이 MCP 서버의 활용 사례

• 리포트 자동 수집: 개발자는 모든 Audiense 리포트를 자동으로 가져와 추가 분석 또는 타 시스템과 통합할 수 있습니다.
• 오디언스 인텔리전스 분석: AI 에이전트가 특정 Audiense 인텔리전스 리포트에서 주요 정보(인구통계, 세분화, 오디언스 크기 등)를 추출·요약하여 시장조사를 지원합니다.
• 캠페인 세분화 인사이트: 세분화 정보를 프로그래밍 방식으로 접근하여 실제 오디언스 데이터를 기반으로 타겟 캠페인을 설계할 수 있습니다.
• 인플루언서 & 콘텐츠 분석: 인플루언서 및 콘텐츠 참여 지표를 불러와 인플루언서 마케팅 의사결정과 콘텐츠 전략 수립을 개선합니다.
• AI 워크플로우와의 통합: 이러한 도구를 LLM에 노출함으로써 브레인스토밍, 보고, 캠페인 기획 과정에서 마케팅 인사이트 질의 및 통합이 대화형으로 가능해집니다.

설정 방법

Windsurf

Windsurf 플랫폼에 대한 설정 안내가 제공되지 않았습니다.

Claude

1. Claude Desktop의 설정 파일을 엽니다:
   • MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %AppData%\Claude\claude_desktop_config.json
2. MCP 서버 설정을 추가 또는 갱신합니다:

   "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. 파일을 저장하고 Claude Desktop을 재시작하세요.
4. Claude에서 연결 성공 및 사용 가능한 도구 목록을 확인하여 설정을 검증합니다.

API 키 보안:
위 예시처럼 서버 설정의 env 섹션에 API 자격 증명을 저장하세요. 코드에 시크릿을 하드코딩하지 마세요.

Cursor

Cursor 플랫폼에 대한 설정 안내가 제공되지 않았습니다.

Cline

Cline 플랫폼에 대한 설정 안내가 제공되지 않았습니다.

플로우 내에서 MCP를 사용하는 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, 먼저 MCP 컴포넌트를 플로우에 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭하여 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에 아래와 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

설정이 완료되면 AI 에이전트가 해당 MCP의 모든 기능과 역량을 도구로서 활용할 수 있습니다. “audiense-insights"는 실제 MCP 서버 이름으로, URL은 본인의 MCP 서버 URL로 꼭 변경하세요.

개요

우리의 의견

Audiense Insights MCP 서버는 마케팅 분석에 초점을 맞춘 실용적인 MCP로, 프롬프트 템플릿, 명시적 MCP 리소스, 모든 플랫폼에 대한 설정 안내가 부족하다는 점이 아쉽습니다. Claude 관련 문서는 잘 갖추어져 있고, 오픈소스 라이선스와 Audiense 데이터 연동에 필수적인 도구를 제공합니다. 그러나 단종(deprecated) 상태 및 원격 모델로의 이전으로 향후 활용도에는 한계가 있습니다. 전반적으로 실용적이고 견고한 MCP이지만, 더 폭넓은 프로토콜 지원 및 크로스플랫폼 안내가 추가되면 좋겠습니다.

MCP 점수