ما وظيفة خادم “Microsoft Clarity” MCP؟

خادم Microsoft Clarity MCP هو خادم Model Context Protocol (MCP) تم تصميمه للربط مع واجهة تصدير بيانات Microsoft Clarity. يعمل كجسر بين مساعدي الذكاء الاصطناعي (مثل Claude for Desktop وعملاء MCP الآخرين المتوافقين) وخدمة تحليلات Clarity. من خلال إتاحة بيانات تحليلات Clarity عبر بروتوكول موحد، يمكّن هذا الخادم سير العمل المدفوع بالذكاء الاصطناعي مثل الاستعلام عن تحليلات المواقع، والتصفية حسب أبعاد محددة (مثل المتصفح، الجهاز، الدولة/المنطقة)، والحصول على مجموعة متنوعة من مقاييس الويب (مثل عمق التمرير، وقت التفاعل، عدد الزيارات). يساهم هذا التكامل في تبسيط مهام مثل مراقبة أداء المواقع وتحليل تفاعل المستخدم، مما يمكّن المطورين والمحللين من الوصول مباشرة إلى رؤى قابلة للتنفيذ عبر أدوات الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم.

قائمة المطالبات

لم يتم ذكر قوالب مطالبات صريحة في المعلومات المقدمة.

قائمة الموارد

لا توجد موارد MCP محددة موصوفة في محتوى المستودع.

قائمة الأدوات

• get-clarity-data
  يوفر الوصول إلى بيانات تحليلات Clarity. يسمح بالاستعلام بتحديد عدد الأيام (من 1 إلى 3)، واختيار حتى ثلاثة أبعاد (مثل المتصفح، الجهاز، الدولة/المنطقة)، واختيار المقاييس (مثل عمق التمرير، وقت التفاعل، عدد الزيارات). يتطلب رمز API من Clarity.

حالات الاستخدام لهذا الخادم MCP

• استرجاع تحليلات المواقع
  احصل فورًا على بيانات تحليلات رئيسية من Microsoft Clarity، مثل جلسات المستخدمين، والتفاعل، وعمق التمرير، لمراقبة أداء الموقع مباشرةً عبر مساعد الذكاء الاصطناعي.
• تصفية التحليلات المخصصة
  قم بتصفية نتائج التحليل حتى ثلاثة أبعاد (مثل نوع الجهاز، المنطقة الجغرافية، المتصفح) للتركيز على شرائح مستخدمين محددة من أجل تحليل مستهدف.
• إعداد التقارير التلقائي
  أنشئ واسترجع تقارير تحليلية يومية أو لعدة أيام لموقعك، مما يبسط مهام التقارير الدورية لمديري المنتجات أو المحللين.
• الدمج مع سير عمل الذكاء الاصطناعي
  دمج تحليلات المواقع بسلاسة في سير عمل الذكاء الاصطناعي الأكبر، بحيث يتمكن الوكلاء من جلب إحصاءات الاستخدام لدعم اتخاذ القرار أو تنفيذ إجراءات بناءً على بيانات فورية.

كيفية إعداده

Windsurf

1. تأكد من تثبيت Node.js v16 أو أحدث.
2. احصل على رمز API الخاص بـ Microsoft Clarity.
3. افتح ملف إعدادات Windsurf MCP.
4. أضف إعداد خادم Microsoft Clarity MCP كما هو موضح أدناه.
5. احفظ الإعداد وأعد تشغيل Windsurf.

{
  "mcpServers": {
    "@microsoft/clarity-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "@microsoft/clarity-mcp-server",
        "--clarity_api_token=your-api-token-here"
      ]
    }
  }
}

تأمين مفاتيح API:

{
  "mcpServers": {
    "@microsoft/clarity-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "@microsoft/clarity-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "CLARITY_API_TOKEN": "your-api-token-here"
      }
    }
  }
}

Claude

1. ثبّت Node.js v16 أو أحدث.
2. أنشئ رمز API الخاص بك في Clarity.
3. افتح إعداد Claude for Desktop:
   • ويندوز: %AppData%\Claude\claude_desktop_config.json
   • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
4. أضف إعداد خادم MCP.
5. احفظ وأعد تشغيل Claude for Desktop.

{
  "mcpServers": {
    "@microsoft/clarity-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "@microsoft/clarity-mcp-server",
        "--clarity_api_token=your-api-token-here"
      ]
    }
  }
}

تأمين مفاتيح API:

{
  "mcpServers": {
    "@microsoft/clarity-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "@microsoft/clarity-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "CLARITY_API_TOKEN": "your-api-token-here"
      }
    }
  }
}

Cursor

1. تأكد من توفر Node.js v16+.
2. احصل على رمز API الخاص بك من لوحة تحكم Clarity.
3. حدد موقع إعدادات MCP لـ Cursor.
4. أضف إعداد الخادم كما هو موضح.
5. احفظ التغييرات وأعد تشغيل Cursor.

{
  "mcpServers": {
    "@microsoft/clarity-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "@microsoft/clarity-mcp-server",
        "--clarity_api_token=your-api-token-here"
      ]
    }
  }
}

تأمين مفاتيح API:

{
  "mcpServers": {
    "@microsoft/clarity-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "@microsoft/clarity-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "CLARITY_API_TOKEN": "your-api-token-here"
      }
    }
  }
}

Cline

1. ثبّت Node.js v16 أو أحدث.
2. احصل على رمز API الخاص بك من Clarity.
3. افتح ملف إعدادات Cline MCP.
4. أدرج إعداد خادم MCP التالي.
5. احفظ وأعد تشغيل Cline.

{
  "mcpServers": {
    "@microsoft/clarity-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "@microsoft/clarity-mcp-server",
        "--clarity_api_token=your-api-token-here"
      ]
    }
  }
}

تأمين مفاتيح API:

{
  "mcpServers": {
    "@microsoft/clarity-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "@microsoft/clarity-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "CLARITY_API_TOKEN": "your-api-token-here"
      }
    }
  }
}

كيفية استخدام هذا MCP داخل التدفقات

استخدام MCP في FlowHunt

لدمج خوادم MCP في سير عملك على FlowHunt، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى التدفق وربطه بوكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك:

انقر على مكون MCP لفتح لوحة الإعدادات. في قسم إعدادات MCP للنظام، أدخل تفاصيل خادم MCP الخاص بك باستخدام هذا التنسيق في JSON:

{
  "clarity-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

بعد الإعداد، يصبح وكيل الذكاء الاصطناعي قادراً على استخدام هذا MCP كأداة مع إمكانية الوصول إلى جميع وظائفه وقدراته. تذكّر تغيير “clarity-mcp” إلى الاسم الفعلي لخادم MCP الخاص بك (مثلاً “clarity-mcp”) واستبدال الرابط بعنوان خادم MCP الخاص بك.

نظرة عامة

بناءً على ما سبق، يوفر خادم Microsoft Clarity MCP تكاملاً واضحاً ومباشراً مع واجهة Clarity API، لكنه يظل مركزاً وحدود إمكانياته محدودة. يغطي الإعداد والاستخدام الأساسيين، لكنه يفتقر إلى ميزات MCP المتقدمة مثل قوالب المطالبات، وموارد MCP الإضافية، والجذور، وأخذ العينات.

درجة MCP

رأينا:
هذا الخادم MCP عملي وموثق جيدًا من حيث الإعداد، ويوفر أداة مفيدة لتكامل التحليلات. مع ذلك، يفتقر إلى ميزات MCP الأكثر عمقًا مثل قوالب المطالبات أو عرض الموارد أو إمكانيات متقدمة كأخذ العينات والجذور—مما يجعله أداة خدمية أكثر من كونه منصة متكاملة. يحصل على 5/10 لتغطيته الأساسيات بوضوح، لكنه لا يستغل إمكانات بروتوكول MCP بالكامل.