Audiense Insights MCP Server

Cosa fa il server “Audiense Insights” MCP?

L’Audiense Insights MCP Server è un’implementazione del Model Context Protocol (MCP) che consente agli assistenti AI come Claude e ad altri client compatibili con MCP di interagire senza soluzione di continuità con il tuo account Audiense Insights. La sua funzione principale è estrarre insight di marketing e analisi dell’audience dai report Audiense. Questo include analisi demografiche, culturali, degli influencer e dell’engagement dei contenuti. Collegando gli agenti AI ai dati esterni di Audiense, il server permette workflow automatici che possono recuperare, riassumere e analizzare i report sull’audience, dando a marketer e sviluppatori la possibilità di costruire applicazioni e automazioni più ricche e contestualizzate.

Elenco dei Prompt

Nessun template di prompt è esplicitamente menzionato nella documentazione disponibile o nei file del repository.

Elenco delle Risorse

Nessuna risorsa MCP esplicita è descritta nella documentazione disponibile o nei file del repository.

Elenco degli Strumenti

• get-reports
  • Recupera la lista dei report Audiense insights di proprietà dell’utente autenticato.
• get-report-info
  • Recupera informazioni dettagliate su uno specifico report di intelligence, come stato, tipo di segmentazione, dimensione dell’audience, segmenti e link di accesso.
• get-audience-insights
  • (Nessuna descrizione fornita nella documentazione; presumibilmente recupera insight dettagliati sull’audience da un report.)

Casi d’Uso di questo MCP Server

• Recupero Automatico dei Report: Gli sviluppatori possono automatizzare il processo di recupero di tutti i report Audiense disponibili per ulteriori analisi o integrazione con altri sistemi.
• Analisi dell’Intelligence sull’Audience: Permette agli agenti AI di estrarre e riassumere dettagli chiave (demografia, segmentazione, dimensione dell’audience) da specifici report Audiense, supportando ricerche di mercato.
• Insight sulla Segmentazione delle Campagne: Consente l’accesso programmatico alle informazioni di segmentazione, aiutando i marketer a progettare campagne mirate basate su dati reali dell’audience.
• Analisi Influencer & Contenuti: Supporta workflow che estraggono metriche sull’engagement di influencer e contenuti, migliorando le decisioni di influencer marketing e l’allineamento della strategia dei contenuti.
• Integrazione con Workflow AI: Esponendo questi strumenti agli LLM, il server consente interrogazioni conversazionali e sintesi di insight di marketing durante sessioni di brainstorming, reporting o pianificazione campagne.

Come configurarlo

Windsurf

Nessuna istruzione di configurazione fornita per la piattaforma Windsurf.

Claude

1. Apri il file di configurazione per Claude Desktop:
   • MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %AppData%\Claude\claude_desktop_config.json
2. Aggiungi o aggiorna la configurazione del server MCP:

   "mcpServers": {
     "audiense-insights": {
       "command": "npx",
       "args": [
         "-y",
         "mcp-audiense-insights"
       ],
       "env": {
         "AUDIENSE_CLIENT_ID": "inserisci_il_tuo_client_id_qui",
         "AUDIENSE_CLIENT_SECRET": "inserisci_il_tuo_client_secret_qui",
         "TWITTER_BEARER_TOKEN": "inserisci_il_tuo_token_qui"
       }
     }
   }
   

3. Salva il file e riavvia Claude Desktop.
4. Verifica la configurazione controllando la connessione riuscita e gli strumenti disponibili in Claude.

Sicurezza delle API Key:
Conserva le credenziali API nella sezione env della configurazione del server come mostrato sopra. Non scrivere mai le chiavi segrete direttamente nel codice.

Cursor

Nessuna istruzione di configurazione fornita per la piattaforma Cursor.

Cline

Nessuna istruzione di configurazione fornita per la piattaforma Cline.

Come usare questo MCP nei flussi

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flusso e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP usando questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI potrà ora usare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “audiense-insights” con il nome reale del tuo server MCP e sostituire l’URL con quello del tuo server MCP.

Panoramica

La nostra opinione

L’Audiense Insights MCP Server è focalizzato e pratico per l’analisi di marketing, ma manca di documentazione dettagliata su template di prompt, risorse MCP esplicite e istruzioni di configurazione per tutte le piattaforme. È ben documentato per Claude, ha licenza open-source e fornisce strumenti essenziali per interagire con i dati Audiense. Tuttavia, il suo stato deprecato e la migrazione verso un modello remoto ne limitano l’utilità futura. Nel complesso, è un MCP solido e funzionale, ma con margini di miglioramento per un supporto al protocollo più completo e una guida cross-platform.

MCP Score