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AudienseCo

Audiense Insights MCP Server

Official
by AudienseCo

🏆 Audiense Insights MCP サーバー

鍛冶屋のバッジ

このサーバーは、モデルコンテキストプロトコル(MCP)をベースとしており、 Claudeやその他のMCP対応クライアントがAudiense Insightsアカウントと連携できるようにします。Audienseレポートから、人口統計、文化、インフルエンサー、コンテンツエンゲージメント分析といった マーケティングインサイトとオーディエンス分析を抽出します。


🚀 前提条件

このサーバーを使用する前に、次のものを用意してください。

  • Node.js (v18以上)

  • クロードデスクトップアプリ

  • API 認証情報を持つAudiense Insights アカウント

  • X/Twitter API ベアラートークン (オプション、強化されたインフルエンサーデータ用)


Related MCP server: Audius MCP Server

Smithery経由でインストール

Smithery経由で Claude Desktop 用の Audiense Insights Server を自動的にインストールするには:

npx -y @smithery/cli@latest install @AudienseCo/mcp-audiense-insights --client claude

⚙️ Claude デスクトップの設定

  1. Claude Desktop の構成ファイルを開きます。

    • MacOSの場合:

      code ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json
    • ウィンドウズ:

      code %AppData%\Claude\claude_desktop_config.json
  2. 次の構成を追加または更新します。

    "mcpServers": { "audiense-insights": { "command": "/opt/homebrew/bin/node", "args": [ "/ABSOLUTE/PATH/TO/YOUR/build/index.js" ], "env": { "AUDIENSE_CLIENT_ID": "your_client_id_here", "AUDIENSE_CLIENT_SECRET": "your_client_secret_here", "TWITTER_BEARER_TOKEN": "your_token_here" } } }
  3. ファイルを保存し、Claude Desktop を再起動します。

🛠️ 利用可能なツール

📌 get-reports

説明: 認証されたユーザーが所有するAudiense Insights レポートのリストを取得します。

  • パラメータ:なし

  • 応答

    • JSON 形式のレポートのリスト。


📌 get-report-info

説明:特定のインテリジェンス レポートに関する詳細な情報を取得します。これには以下が含まれます。

  • 状態

  • セグメンテーションタイプ

  • 観客数

  • セグメント

  • アクセスリンク

  • パラメータ:

    • report_id(文字列) : インテリジェンス レポートの ID。

  • 応答

    • 完全なレポートの詳細を JSON 形式で表示します。

    • レポートがまだ処理中の場合は、保留中のステータスを示すメッセージを返します。


📌 get-audience-insights

説明: 特定のオーディエンスに関する集計された分析情報を取得します。これには以下が含まれます。

  • 人口統計: 性別、年齢、国。

  • 行動特性: アクティブ時間、プラットフォームの使用状況。

  • サイコグラフィックス:性格特性、興味。

  • 社会経済的要因:収入、教育状況。

  • パラメータ:

    • audience_insights_id(文字列) : オーディエンスインサイトの ID。

    • insights(文字列の配列、オプション) :フィルタリングする特定のインサイト名のリスト。

  • 応答

    • 構造化テキスト リストとしてフォーマットされた洞察。


📌 get-baselines

説明: 利用可能なベースラインオーディエンスを取得します。オプションで国別にフィルタリングできます。

  • パラメータ:

    • country(文字列、オプション) : フィルタリングする ISO 国コード。

  • 応答

    • JSON 形式のベースライン オーディエンスのリスト。


📌 get-categories

説明: インフルエンサーの比較に使用できるアフィニティ カテゴリのリストを取得します。

  • パラメータ:なし

  • 応答

    • JSON 形式のカテゴリのリスト。


📌 compare-audience-influencers

説明: 特定のオーディエンスのインフルエンサーを ベースラインオーディエンスと比較します。ベースラインは以下のように決定されます。

  • 1 つの国が視聴者の 50% 以上を占める場合は、その国が基準として使用されます。

  • それ以外の場合は、グローバル ベースラインが使用されます。

  • 特定のセグメントを選択した場合は、全オーディエンスがベースラインとして使用されます。

各インフルエンサーの比較には以下が含まれます。

  • 親和性(%) – インフルエンサーがオーディエンスとどの程度一致しているか。

  • ベースラインの親和性 (%) – ベースラインオーディエンス内でのインフルエンサーの親和性。

  • ユニークさスコア– インフルエンサーがベースラインと比較してどれだけ独特であるか。

  • パラメータ:

    • audience_influencers_id(文字列) : オーディエンスインフルエンサーの ID。

    • baseline_audience_influencers_id(文字列) : ベースラインオーディエンスインフルエンサーの ID。

    • cursor(数値、オプション) : ページネーションカーソル。

    • count(数値、オプション) : ページあたりの項目数 (デフォルト: 200)。

    • bio_keyword(文字列、オプション) : bio キーワードでインフルエンサーをフィルタリングします。

    • entity_type(列挙: : エンティティタイプでフィルタリングします。

    • followers_min(数値、オプション) : フォロワーの最小数。

    • followers_max(数値、オプション) : フォロワーの最大数。

    • categories(文字列の配列、オプション)カテゴリ別にインフルエンサーをフィルタリングします。

    • countries(文字列の配列、オプション) :国 ISO コードでインフルエンサーをフィルタリングします。

  • 応答

    • 親和性スコア、ベースライン比較、および一意性スコアを含むインフルエンサーのリスト (JSON 形式)。


📌 get-audience-content

説明: 次のような視聴者コンテンツエンゲージメントの詳細を取得します:

  • 「いいね!」されたコンテンツ: 最も人気のある投稿、ドメイン、絵文字、ハッシュタグ、リンク、メディア、ワードクラウド。

  • 共有コンテンツ: ほとんどの共有コンテンツは同様に分類されます。

  • 影響力のあるコンテンツ: 影響力のあるアカウントからのコンテンツ。

各カテゴリには次のものが含まれます。

  • popularPost : 最もエンゲージメントの高い投稿。

  • topDomains : 最も多く言及されたドメイン。

  • topEmojis : 最もよく使われる絵文字。

  • topHashtags : 最も使用されているハッシュタグ。

  • topLinks : 最も共有されたリンク。

  • topMedia : 共有メディア。

  • wordcloud : 最も頻繁に使用される単語。

  • パラメータ:

    • audience_content_id(文字列) : オーディエンスコンテンツの ID。

  • 応答

    • JSON 形式のコンテンツエンゲージメントデータ。


📌 report-summary

説明: 次の内容を含むオーディエンス レポートの包括的な概要を生成します:

  • レポートのメタデータ(タイトル、セグメンテーションの種類)

  • 観客全員の人数

  • 詳細なセグメント情報

  • 各セグメントのトップインサイト(プロフィールキーワード、ユーザー属性、興味関心)

  • 各セグメントのトップインフルエンサーと比較指標

  • パラメータ:

    • report_id(文字列) : 要約するインテリジェンス レポートの ID。

  • 応答

    • 各セグメントの構造化データを含む JSON 形式の完全なレポート概要

    • 保留中のレポートの場合: レポートがまだ処理中であることを示すステータス メッセージ

    • セグメントのないレポートの場合: 分析するセグメントがないことを示すメッセージ

💡 定義済みプロンプト

このサーバーには、事前設定されたプロンプトが含まれています

  • audiense-demo : Audiense レポートをインタラクティブに分析するのに役立ちます。

  • segment-matching : オーディエンス レポート全体でオーディエンス セグメントを一致および比較するためのプロンプト。人口統計、興味、インフルエンサー、エンゲージメント パターンに基づいて、類似点、固有の特性、主要な洞察を特定します。

使用法:

  • 最も関連性の高いレポートを見つけるために、reportName 引数を受け入れます。

  • ID が指定されている場合は、代わりにレポート ID で検索します。

ユースケース: オーディエンス分析のための構造化されたガイダンス。

🛠️ トラブルシューティング

Claudeにツールが表示されない

  1. Claude Desktop のログを確認します。

tail -f ~/Library/Logs/Claude/mcp*.log
  1. 環境変数が正しく設定されていることを確認します。

  2. index.js への絶対パスが正しいことを確認してください。

認証の問題

  • OAuth 資格情報を再確認してください。

  • リフレッシュ トークンがまだ有効であることを確認します。

  • 必要な API スコープが有効になっていることを確認します。

📜 ログの表示

サーバー ログを確認するには:

MacOS/Linuxの場合:

tail -n 20 -f ~/Library/Logs/Claude/mcp*.log

Windowsの場合:

Get-Content -Path "$env:AppData\Claude\Logs\mcp*.log" -Wait -Tail 20

🔐 セキュリティに関する考慮事項

  • API 認証情報は安全に保ち、パブリック リポジトリに公開しないでください。

  • 環境変数を使用して機密データを管理します。

📄 ライセンス

このプロジェクトはApache 2.0ライセンスに基づいてライセンスされています。詳細についてはLICENSEファイルをご覧ください。

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MCP directory API

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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/AudienseCo/mcp-audiense-insights'

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