Máy chủ Audiense Insights MCP

Máy chủ “Audiense Insights” MCP làm gì?

Máy chủ Audiense Insights MCP là một triển khai Model Context Protocol (MCP) cho phép trợ lý AI như Claude và các ứng dụng khách tương thích MCP khác kết nối liền mạch với tài khoản Audiense Insights của bạn. Chức năng chính của nó là trích xuất thông tin marketing và phân tích khán giả từ các báo cáo Audiense. Bao gồm các phân tích về nhân khẩu học, văn hóa, người ảnh hưởng và mức độ tương tác nội dung. Bằng cách liên kết tác nhân AI với dữ liệu ngoài từ Audiense, máy chủ cho phép tự động hóa quy trình lấy, tóm tắt và phân tích báo cáo khán giả, giúp các marketer và lập trình viên xây dựng ứng dụng, tự động hóa có ngữ cảnh phong phú hơn.

Danh sách Prompt

Không có mẫu prompt nào được đề cập rõ ràng trong tài liệu hoặc tệp lưu trữ hiện có.

Danh sách Tài nguyên

Không có tài nguyên MCP nào được mô tả rõ ràng trong tài liệu hoặc tệp lưu trữ hiện có.

Danh sách Công cụ

• get-reports
  • Lấy danh sách báo cáo Audiense Insights mà người dùng xác thực sở hữu.
• get-report-info
  • Truy xuất thông tin chi tiết về một báo cáo thông tin cụ thể, như trạng thái, loại phân khúc, kích thước khán giả, các phân khúc và liên kết truy cập.
• get-audience-insights
  • (Không có mô tả trong tài liệu; có thể dùng để lấy thông tin chi tiết về khán giả từ một báo cáo.)

Các trường hợp sử dụng của máy chủ MCP này

• Tự động lấy báo cáo: Lập trình viên có thể tự động hóa quá trình lấy tất cả báo cáo Audiense hiện có để phân tích hoặc tích hợp với hệ thống khác.
• Phân tích thông tin khán giả: Cho phép tác nhân AI trích xuất và tóm tắt các thông tin chính (nhân khẩu học, phân khúc, kích thước khán giả) từ báo cáo thông tin Audiense, hỗ trợ nghiên cứu thị trường.
• Phân tích phân khúc chiến dịch: Cho phép truy cập lập trình vào thông tin phân khúc, giúp marketer thiết kế chiến dịch theo dữ liệu thực tế về khán giả.
• Phân tích người ảnh hưởng & nội dung: Hỗ trợ quy trình lấy chỉ số người ảnh hưởng và mức độ tương tác nội dung, nâng cao quyết định về influencer marketing và chiến lược nội dung.
• Tích hợp vào quy trình AI: Khi cung cấp các công cụ này cho LLM, máy chủ cho phép truy vấn hội thoại và tổng hợp phân tích marketing trong các buổi brainstorm, báo cáo hoặc lập kế hoạch chiến dịch.

Hướng dẫn thiết lập

Windsurf

Không có hướng dẫn thiết lập cho nền tảng Windsurf.

Claude

1. Mở tệp cấu hình cho Claude Desktop:
   • MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %AppData%\Claude\claude_desktop_config.json
2. Thêm hoặc cập nhật cấu hình máy chủ 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. Lưu tệp và khởi động lại Claude Desktop.
4. Kiểm tra thiết lập bằng cách xác nhận kết nối thành công và các công cụ khả dụng trên Claude.

Bảo mật API Key:
Lưu thông tin xác thực API trong phần env của cấu hình máy chủ như trên. Không lưu trữ trực tiếp khóa bí mật trong mã nguồn.

Cursor

Không có hướng dẫn thiết lập cho nền tảng Cursor.

Cline

Không có hướng dẫn thiết lập cho nền tảng Cline.

Cách sử dụng MCP này trong flows

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp máy chủ MCP vào workflow FlowHunt của bạn, bắt đầu bằng cách thêm thành phần MCP vào flow và kết nối với tác nhân AI của bạn:

Nhấn vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình hệ thống MCP, chèn thông tin máy chủ MCP của bạn bằng định dạng JSON sau:

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

Sau khi cấu hình, tác nhân AI có thể sử dụng MCP này như một công cụ với tất cả các chức năng của nó. Nhớ đổi “audiense-insights” thành tên máy chủ MCP thực tế của bạn và thay thế URL bằng URL máy chủ MCP của bạn.

Tổng quan

Đánh giá của chúng tôi

Máy chủ Audiense Insights MCP tập trung và thực tiễn cho phân tích marketing, nhưng thiếu tài liệu chi tiết về mẫu prompt, tài nguyên MCP rõ ràng và hướng dẫn thiết lập cho mọi nền tảng. Cấu hình cho Claude được trình bày rõ ràng, mã nguồn mở và cung cấp các công cụ thiết yếu để tương tác dữ liệu Audiense. Tuy nhiên, trạng thái ngưng hỗ trợ và chuyển sang mô hình remote giới hạn giá trị trong tương lai. Tổng thể, đây là MCP ổn định, chức năng tốt, nhưng cần mở rộng hỗ trợ giao thức và hướng dẫn đa nền tảng.

MCP Score