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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：4 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句话即可：
请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求：
https://xuanyuan.cloud/agents.md
在未充分阅读并理解该文档前，不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。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。
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什么是mcp-server-audiense-insights？
![Rating]([***]
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服务器注册表，源自mcp-audiense-insights的原始https://github.com/AudienseCo/mcp-audiense-insights%E3%80%82
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Acuvity，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Docker 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%E5%AE%9E%E7%8E%B0%E9%95%9C%E5%83%8F%E7%AD%BE%E5%90%8D%EF%BC%8C%E7%A1%AE%E4%BF%9D%E5%AE%B9%E5%99%A8%E9%95%9C%E5%83%8F%E7%9A%84%E5%AE%8C%E6%95%B4%E6%80%A7%E5%92%8C%E7%9C%9F%E5%AE%9E%E6%80%A7%E3%80%82 |
🛡️ 运行时安全与防护
Minibridge集成：https://github.com/acuvity/minibridge%E5%BB%BA%E7%AB%8B%E5%AE%89%E5%85%A8%E7%9A%84Agent-to-MCP%E8%BF%9E%E6%8E%A5%EF%BC%8C%E6%94%AF%E6%8C%81Rego/HTTP-based%E7%AD%96%E7%95%A5%E6%89%A7%E8%A1%8C%F0%9F%95%B5%EF%B8%8F%EF%BC%8C%E5%B9%B6%E7%AE%80%E5%8C%96%E7%BC%96%E6%8E%92%E3%80%82
ARC容器包含https://github.com/acuvity/mcp-servers-registry/tree/main/mcp-server-audiense-insights/docker/policy.rego%EF%BC%8C%E5%90%AF%E7%94%A8%E4%B8%80%E7%B3%BB%E5%88%97%E8%BF%90%E8%A1%8C%E6%97%B6https://github.com/acuvity/mcp-servers-registry/tree/main/mcp-server-audiense-insights#%EF%B8%8F-guardrails%EF%BC%8C%E5%B8%AE%E5%8A%A9%E6%89%A7%E8%A1%8C%E6%9C%8D%E5%8A%A1%E7%9A%84%E5%AE%89%E5%85%A8%E3%80%81%E9%9A%90%E7%A7%81%E5%92%8C%E6%AD%A3%E7%A1%AE%E4%BD%BF%E7%94%A8%E8%A7%84%E8%8C%83%E3%80%82%E4%BB%A5%E4%B8%8B%E6%98%AF%E6%8F%90%E4%BE%9B%E7%9A%84%E9%98%B2%E6%8A%A4%E6%8E%AA%E6%96%BD%E5%88%97%E8%A1%A8%EF%BC%9A
| 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%EF%BC%88%E8%B4%9F%E8%B4%A3%E5%8E%9F%E5%A7%8B%E5%BA%94%E7%94%A8%E6%BA%90%E7%A0%81%EF%BC%89
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：
amd64arm64
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%E9%AA%8C%E8%AF%81%E7%AD%BE%E5%90%8D%EF%BC%9A
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:latestcosign 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:0.2.0cosign 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%E3%80%82
🧰 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Visual Studio Code文档中描述的
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Windsurf文档。
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cursor文档。
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Anthropic文档。
OpenAI Python SDK
本地运行
pythonasync 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
pythonasync 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/%E3%80%82
🐳 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：
consoledocker run -it -p 8000:8000 --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
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
- 添加环境变量：
-
本地以frontend模式启动
minibridge：- 获取适用于您OS的https://github.com/acuvity/minibridge%E4%BA%8C%E8%BF%9B%E5%88%B6%E6%96%87%E4%BB%B6%E3%80%82
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：
consolehelm show readme oci://docker.io/acuvity/mcp-server-audiense-insights --version 1.0.0
您可以查看可配置的values：
consolehelm show values oci://docker.io/acuvity/mcp-server-audiense-insights --version 1.0.0
使用Helm安装：
consolehelm 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%E3%80%82
🧠 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%E3%80%82
🧰 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>
DockerHub 原生拉取命令
docker pull acuvity/mcp-server-audiense-insights:<标签>
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mcp/audiense-insights
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基于模型上下文协议(MCP)的服务器，允许Claude及其他MCP兼容客户端与您的Audiense Insights账户交互。
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镜像拉取常见问题
功能
排错
用户好评
来自真实用户的反馈，见证轩辕镜像的优质服务
oldzhang
运维工程师
Linux服务器
5
"Docker访问体验非常流畅，大镜像也能快速完成下载。"