acuvity/mcp-server-audiense-insights

acuvity

该Docker镜像提供安全可靠的MCP服务器，用于从Audiense报告中提取营销洞察与受众分析，支持多客户端集成、Docker/Kubernetes部署及严格的安全防护。

下载次数: 0状态：社区镜像维护者：acuvity仓库类型：镜像最近更新：8 个月前

让 AI 帮你使用轩辕镜像？ · 展开查看说明

如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具，协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题，请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。

只需在 AI 对话中先发送下面这段话即可：

请先阅读并遵守：https://xuanyuan.cloud/agents.md

未读文档前不要生成 pull 命令或排错方案。

查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式，不推荐豆包 AI；Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接，或加入 User Rules。若 AI 无法访问外链，可打开说明文档复制全文粘贴。文档会随站点更新，复制内容可能过期，建议定期检查。

镜像标签列表与下载命令

https://acuvity.ai

https://acuvity.ai

https://acuvity.ai

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什么是mcp-server-audiense-insights？

描述： 从Audiense报告中提取营销洞察和受众分析。

由Acuvity打包并发布到我们的精选MCP服务器https://mcp.acuvity.ai，源自mcp-audiense-insights的原始https://github.com/AudienseCo/mcp-audiense-insights。

快速链接：

https://github.com/acuvity/mcp-servers-registry/blob/main/mcp-server-audiense-insights/docker/README.md#-clients-integrations
https://github.com/acuvity/mcp-servers-registry/tree/main/mcp-server-audiense-insights/docker/README.md#-run-it-with-docker
https://github.com/acuvity/mcp-servers-registry/tree/main/mcp-server-audiense-insights/charts/mcp-server-audiense-insights/README.md#how-to-install

我们为何构建此镜像

在https://acuvity.ai，安全是我们使命的核心——尤其是对于MCP服务器和智能代理系统集成等关键系统。为满足这一需求，我们创建了安全可靠的Docker镜像，确保mcp-audiense-insights能够可靠、安全地运行。

🔐 核心安全特性

📦 隔离的不可变沙箱

特性	描述
隔离执行	所有工具在安全的容器化沙箱中运行，强制进程隔离并防止横向移动。
默认非root用户	遵循最小权限原则，最大限度减少潜在安全漏洞的影响。
只读文件系统	确保运行时不可变性，防止未授权修改。
版本固定	通过锁定工具和依赖版本，保证部署的一致性和可复现性。
CVE扫描	使用https://docs.docker.com/scout/持续扫描镜像中的已知漏洞，支持主动缓解。
SBOM与溯源	通过嵌入元数据和可追溯的构建信息，提供完整的供应链透明度。
容器签名（Cosign）	使用https://github.com/sigstore/cosign实现镜像签名，确保容器镜像的完整性和真实性。

🛡️ 运行时安全与防护

Minibridge集成：https://github.com/acuvity/minibridge建立安全的Agent-to-MCP连接，支持Rego/HTTP-based策略执行🕵️，并简化编排。

ARC容器包含https://github.com/acuvity/mcp-servers-registry/tree/main/mcp-server-audiense-insights/docker/policy.rego，启用一系列运行时https://github.com/acuvity/mcp-servers-registry/tree/main/mcp-server-audiense-insights#️-guardrails，帮助执行服务的安全、隐私和正确使用规范。以下是提供的防护措施列表：

防护措施	摘要
`resource integrity`	嵌入所有暴露资源的哈希值，确保其真实性并防止未授权修改，抵御供应链***和工具元数据的动态篡改。
`covert-instruction-detection`	检测请求中的隐藏或混淆指令。
`sensitive-pattern-detection`	标记暗示敏感数据或文件系统暴露的模式。
`shadowing-pattern-detection`	识别覆盖或影响其他工具描述的模式。
`schema-misuse-prevention`	强制输入数据严格符合 schema 规范。
`cross-origin-tool-access`	控制对外部服务或API的调用。
`secrets-redaction`	防止凭证或敏感值暴露。
`basic authentication`	允许配置共享密钥，限制未授权访问MCP服务器，确保只有经批准的客户端可以连接。

这些控制确保了强大的运行时完整性，防止未授权行为，并为安全设计的系统操作提供基础。

[!NOTE] 默认情况下，除resource integrity外所有防护措施均关闭。您可以单独启用或禁用每个措施，确保仅激活您环境所需的保护。

快速参考

维护者：

Acuvity团队（负责打包）
https://github.com/AudienseCo/mcp-audiense-insights（负责原始应用源码）

获取帮助：

https://github.com/acuvity/mcp-servers-registry
Acuvity社区***
https://github.com/AudienseCo/mcp-audiense-insights

提交问题：

https://github.com/acuvity/mcp-servers-registry/issues
https://github.com/AudienseCo/mcp-audiense-insights

支持的架构：

amd64
arm64

基础镜像：

node:23.11.0-alpine3.21

资源：

https://github.com/acuvity/mcp-servers-registry/tree/main/mcp-server-audiense-insights/charts/mcp-server-audiense-insights
https://github.com/acuvity/mcp-servers-registry/tree/main/mcp-server-audiense-insights/docker/Dockerfile

最新标签：

latest -> 1.0.0-0.2.0 -> 0.2.0
https://hub.docker.com/r/acuvity/mcp-server-audiense-insights/tags

使用https://github.com/sigstore/cosign验证签名：

cosign verify --certificate-oidc-issuer "https://token.actions.githubusercontent.com" --certificate-identity "https://github.com/acuvity/mcp-servers-registry/.github/workflows/release.yaml@refs/heads/main" docker.io/acuvity/mcp-server-audiense-insights:latest
cosign verify --certificate-oidc-issuer "https://token.actions.githubusercontent.com" --certificate-identity "https://github.com/acuvity/mcp-servers-registry/.github/workflows/release.yaml@refs/heads/main" docker.io/acuvity/mcp-server-audiense-insights:0.2.0
cosign verify --certificate-oidc-issuer "https://token.actions.githubusercontent.com" --certificate-identity "https://github.com/acuvity/mcp-servers-registry/.github/workflows/release.yaml@refs/heads/main" docker.io/acuvity/mcp-server-audiense-insights:1.0.0-0.2.0

📦 安装方法

[!TIP] 鉴于mcp-server-audiense-insights的操作范围，它可以部署在任何地方。

环境变量与密钥：

AUDIENSE_CLIENT_ID 必须设置
AUDIENSE_CLIENT_SECRET 必须设置
TWITTER_BEARER_TOKEN 必须设置

更多信息和额外配置请参考https://github.com/AudienseCo/mcp-audiense-insights。

🧰 客户端集成

以下是配置大多数使用MCP提升Copilot体验的客户端的步骤。

[!NOTE] 这些集成在所有Minibridge模式下原生工作。为简洁起见，此处仅涵盖Docker本地运行设置。

Visual Studio Code

立即开始使用，您可以点击下方"一键"链接：

全局范围

按下ctrl + shift + p并输入Preferences: Open User Settings JSON，添加以下部分：

json
{
  "mcp": {
    "servers": {
      "acuvity-mcp-server-audiense-insights": {
        "env": {
          "AUDIENSE_CLIENT_ID": "待设置",
          "AUDIENSE_CLIENT_SECRET": "待设置",
          "TWITTER_BEARER_TOKEN": "待设置"
        },
        "command": "docker",
        "args": [
          "run",
          "-i",
          "--rm",
          "--read-only",
          "-e",
          "AUDIENSE_CLIENT_ID",
          "-e",
          "AUDIENSE_CLIENT_SECRET",
          "-e",
          "TWITTER_BEARER_TOKEN",
          "docker.io/acuvity/mcp-server-audiense-insights:0.2.0"
        ]
      }
    }
  }
}

工作区范围

在您的工作区中创建.vscode/mcp.json文件，并添加以下部分：

json
{
  "servers": {
    "acuvity-mcp-server-audiense-insights": {
      "env": {
        "AUDIENSE_CLIENT_ID": "待设置",
        "AUDIENSE_CLIENT_SECRET": "待设置",
        "TWITTER_BEARER_TOKEN": "待设置"
      },
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "--read-only",
        "-e",
        "AUDIENSE_CLIENT_ID",
        "-e",
        "AUDIENSE_CLIENT_SECRET",
        "-e",
        "TWITTER_BEARER_TOKEN",
        "docker.io/acuvity/mcp-server-audiense-insights:0.2.0"
      ]
    }
  }
}

要传递密钥，您应使用https://code.visualstudio.com/docs/copilot/chat/mcp-servers中描述的`promptString`输入类型。

Windsurf IDE

在~/.codeium/windsurf/mcp_config.json中添加以下部分：

json
{
  "mcpServers": {
    "acuvity-mcp-server-audiense-insights": {
      "env": {
        "AUDIENSE_CLIENT_ID": "待设置",
        "AUDIENSE_CLIENT_SECRET": "待设置",
        "TWITTER_BEARER_TOKEN": "待设置"
      },
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "--read-only",
        "-e",
        "AUDIENSE_CLIENT_ID",
        "-e",
        "AUDIENSE_CLIENT_SECRET",
        "-e",
        "TWITTER_BEARER_TOKEN",
        "docker.io/acuvity/mcp-server-audiense-insights:0.2.0"
      ]
    }
  }
}

更多信息请参考https://docs.windsurf.com/windsurf/mcp。

Cursor IDE

将以下JSON块添加到您的mcp配置文件：

全局范围：~/.cursor/mcp.json
项目范围：.cursor/mcp.json

json
{
  "mcpServers": {
    "acuvity-mcp-server-audiense-insights": {
      "env": {
        "AUDIENSE_CLIENT_ID": "待设置",
        "AUDIENSE_CLIENT_SECRET": "待设置",
        "TWITTER_BEARER_TOKEN": "待设置"
      },
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "--read-only",
        "-e",
        "AUDIENSE_CLIENT_ID",
        "-e",
        "AUDIENSE_CLIENT_SECRET",
        "-e",
        "TWITTER_BEARER_TOKEN",
        "docker.io/acuvity/mcp-server-audiense-insights:0.2.0"
      ]
    }
  }
}

更多信息请参考https://docs.cursor.com/context/model-context-protocol。

Claude Desktop

在claude_desktop_config.json配置文件中添加以下部分：

json
{
  "mcpServers": {
    "acuvity-mcp-server-audiense-insights": {
      "env": {
        "AUDIENSE_CLIENT_ID": "待设置",
        "AUDIENSE_CLIENT_SECRET": "待设置",
        "TWITTER_BEARER_TOKEN": "待设置"
      },
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "--read-only",
        "-e",
        "AUDIENSE_CLIENT_ID",
        "-e",
        "AUDIENSE_CLIENT_SECRET",
        "-e",
        "TWITTER_BEARER_TOKEN",
        "docker.io/acuvity/mcp-server-audiense-insights:0.2.0"
      ]
    }
  }
}

更多信息请参考https://docs.anthropic.com/en/docs/agents-and-tools/mcp。

OpenAI Python SDK

本地运行

python
async with MCPServerStdio(
    params={
        "env": {"AUDIENSE_CLIENT_ID":"待设置","AUDIENSE_CLIENT_SECRET":"待设置","TWITTER_BEARER_TOKEN":"待设置"},
        "command": "docker",
        "args": ["run","-i","--rm","--read-only","-e","AUDIENSE_CLIENT_ID","-e","AUDIENSE_CLIENT_SECRET","-e","TWITTER_BEARER_TOKEN","docker.io/acuvity/mcp-server-audiense-insights:0.2.0"]
    }
) as server:
    tools = await server.list_tools()

远程运行

python
async with MCPServerSse(
    params={
        "url": "http://<ip>:<port>/sse",
    }
) as server:
    tools = await server.list_tools()

更多信息请参考https://openai.github.io/openai-agents-python/mcp/。

🐳 使用Docker运行

本地使用STDIO

在您的客户端配置中设置：

命令：docker
参数：run -i --rm --read-only -e AUDIENSE_CLIENT_ID -e AUDIENSE_CLIENT_SECRET -e TWITTER_BEARER_TOKEN docker.io/acuvity/mcp-server-audiense-insights:0.2.0

本地使用HTTP/sse

直接运行：

console
docker run -it -p 8000:8000 --rm --read-only -e AUDIENSE_CLIENT_ID -e AUDIENSE_CLIENT_SECRET -e TWITTER_BEARER_TOKEN docker.xuanyuan.run/acuvity/mcp-server-audiense-insights:0.2.0

然后在您的应用/客户端中，可配置为：

json
{
  "mcpServers": {
    "acuvity-mcp-server-audiense-insights": {
      "url": "http://localhost:8000/sse"
    }
  }
}

您可能需要为不同工具使用不同端口。

远程使用Websocket隧道和MTLS

本节假设您熟悉TLS和证书，需要：

包含正确DNS/IP字段的服务器证书（匹配您的工具部署）

用于签署客户端证书的client-ca

以backend模式启动服务器：
- 添加环境变量：-e MINIBRIDGE_MODE=backend
- 通过卷挂载TLS证书（推荐），例如/certs：-v $PWD/certs:/certs
- 指示minibridge使用这些证书：
  - -e MINIBRIDGE_TLS_SERVER_CERT=/certs/server-cert.pem
  - -e MINIBRIDGE_TLS_SERVER_KEY=/certs/server-key.pem
  - -e MINIBRIDGE_TLS_SERVER_KEY_PASS=可选
  - -e MINIBRIDGE_TLS_SERVER_CLIENT_CA=/certs/client-ca.pem
本地以frontend模式启动minibridge：
- 获取适用于您OS的https://github.com/acuvity/minibridge二进制文件。

在您的客户端配置中，Minibridge像任何其他STDIO命令一样工作。例如Claude Desktop：

json
{
  "mcpServers": {
    "acuvity-mcp-server-audiense-insights": {
      "command": "minibridge",
      "args": ["frontend", "--backend", "wss://<remote-url>:8000/ws", "--tls-client-backend-ca", "/path/to/ca/that/signed/the/server-cert.pem/ca.pem", "--tls-client-cert", "/path/to/client-cert.pem", "--tls-client-key", "/path/to/client-key.pem"]
    }
  }
}

就是这样。Minibridge提供大量额外功能，请访问wiki获取分步指南。如有疑问，请随时联系我们！

☁️ 在Kubernetes上部署

使用Helm图表部署

图表设置要求

此图表需要一些必填信息才能安装。

必填密钥：

AUDIENSE_CLIENT_ID：作为secrets.AUDIENSE_CLIENT_ID设置，可通过.value或现有.valueFrom获取
AUDIENSE_CLIENT_SECRET：作为secrets.AUDIENSE_CLIENT_SECRET设置，可通过.value或现有.valueFrom获取
TWITTER_BEARER_TOKEN：作为secrets.***_BEARER_TOKEN设置，可通过.value或现有.valueFrom获取

安装方法

您可以查看图表README：

console
helm show readme oci://docker.io/acuvity/mcp-server-audiense-insights --version 1.0.0

您可以查看可配置的values：

console
helm show values oci://docker.io/acuvity/mcp-server-audiense-insights --version 1.0.0

使用Helm安装：

console
helm install mcp-server-audiense-insights oci://docker.io/acuvity/mcp-server-audiense-insights --version 1.0.0

默认情况下，您的MCP服务器mcp-server-audiense-insights可通过集群内的Kubernetes服务mcp-server-audiense-insights在端口8000上通过http/sse访问。您可以通过查看values.yaml文件的service部分进行更改。

监控方法

部署将创建带有healthPort的Kubernetes服务，用于存活探针和就绪探针。此健康端口也可用于您选择的监控栈，并在/metrics路径下暴露指标。

有关设置和运行时安全（包括防护措施激活）的更多详细信息，请参见完整图表https://github.com/acuvity/mcp-servers-registry/tree/main/mcp-server-audiense-insights/charts/mcp-server-audiense-insights/README.md。

🧠 服务器特性

有关此服务器提供的所有功能、工具、参数和SBOM哈希的详细列表，请参考https://github.com/acuvity/mcp-servers-registry/tree/main/mcp-server-audiense-insights。

🧰 工具（8）

📝 提示（3）

💬 有问题？提交issue或联系我们***。 📦 欢迎贡献！

镜像拉取方式

您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本，请访问标签列表页面。

轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 mcp-server-audiense-insights 镜像标签

docker pull docker.xuanyuan.run/acuvity/mcp-server-audiense-insights:<标签>

使用方法：

DockerHub 原生拉取命令

docker pull acuvity/mcp-server-audiense-insights:<标签>

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