Server MCP di Google Analytics

Cosa fa il Server MCP di “Google Analytics”?

Il Server MCP di Google Analytics consente l’integrazione senza soluzione di continuità dei dati di Google Analytics 4 (GA4) con assistenti AI e strumenti di sviluppo come Claude, Cursor e Windsurf utilizzando il Model Context Protocol (MCP). Agendo come ponte tra i client MCP e le API GA4, permette agli utenti di interrogare il traffico del sito web, il comportamento degli utenti e i dati analytics in linguaggio naturale, offrendo accesso a oltre 200 dimensioni e metriche. Questo permette agli agenti AI di automatizzare la reportistica, eseguire analisi approfondite dei dati e fornire insight azionabili direttamente all’interno dei flussi di lavoro per sviluppatori o strumenti AI, semplificando il processo decisionale basato sui dati senza dover navigare manualmente nelle dashboard.

Elenco dei Prompt

Nessun template di prompt specifico è menzionato nel repository.

Elenco delle Risorse

Nessuna risorsa esplicita è elencata nel repository.

Elenco degli Strumenti

• Le informazioni sugli strumenti forniti dal server (ad esempio da ga4_mcp_server.py) non sono dettagliate nei file disponibili.

Casi d’Uso di questo Server MCP

• Query Analitiche in Linguaggio Naturale: Sviluppatori e analisti possono porre domande su traffico, comportamento utenti o metriche di conversione in semplice inglese, ricevendo i dati GA4 o riepiloghi pertinenti.
• Reportistica Automatizzata: Usa il server MCP per generare report analitici regolari o ad-hoc, riducendo il carico della creazione manuale di report nella dashboard GA4.
• Integrazione nel Flusso di Lavoro: Integra l’accesso ai dati GA4 direttamente negli strumenti di sviluppo come Cursor o Windsurf, permettendo analisi contestuali durante code review o rollout di funzionalità.
• Insight Guidati da AI: Permetti agli agenti AI di far emergere automaticamente trend, anomalie o raccomandazioni dai dati analytics, supportando decisioni più rapide.
• Analisi Dati Cross-Source: Mescola i dati di Google Analytics con altre fonti (come Search Console) per insight più ricchi e multidimensionali (se usato insieme ad altri server MCP).

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati che Python 3.10+ sia installato.
2. Clona il repository o installa tramite PyPI se disponibile.
3. Aggiungi il server MCP di Google Analytics alla tua configurazione mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "google-analytics-mcp": {
         "command": "python3",
         "args": ["-m", "google_analytics_mcp"]
       }
     }
   }
   

4. Salva la configurazione e riavvia Windsurf.
5. Verifica che il server MCP sia elencato e accessibile nell’interfaccia di Windsurf.

Claude

1. Assicurati che Python 3.10+ sia installato.
2. Usa il file claude-config-template.json fornito come punto di partenza.
3. Aggiungi o aggiorna il campo mcpServers nella configurazione di Claude:

   {
     "mcpServers": {
       "google-analytics-mcp": {
         "command": "python3",
         "args": ["-m", "google_analytics_mcp"]
       }
     }
   }
   

4. Salva la configurazione e riavvia Claude.
5. Conferma la connessione al server MCP nel pannello delle integrazioni di Claude.

Cursor

1. Installa Python 3.10+ e clona o installa il server MCP.
2. Trova il file di configurazione di Cursor.
3. Aggiungi la voce del server MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "google-analytics-mcp": {
         "command": "python3",
         "args": ["-m", "google_analytics_mcp"]
       }
     }
   }
   

4. Salva e riavvia Cursor.
5. Assicurati che il server compaia tra quelli disponibili nel pannello MCP di Cursor.

Cline

1. Assicurati che Python 3.10+ sia presente.
2. Scarica o installa il server MCP.
3. Modifica la configurazione di Cline per includere:

   {
     "mcpServers": {
       "google-analytics-mcp": {
         "command": "python3",
         "args": ["-m", "google_analytics_mcp"]
       }
     }
   }
   

4. Salva, riavvia Cline e verifica la connettività del server MCP.

Protezione delle API Key (usando variabili d’ambiente):

Per fornire credenziali sensibili (come API key di Google Analytics o file di service account), utilizza variabili d’ambiente per la sicurezza. Esempio di configurazione:

{
  "mcpServers": {
    "google-analytics-mcp": {
      "command": "python3",
      "args": ["-m", "google_analytics_mcp"],
      "env": {
        "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS": "/path/to/your/credentials.json"
      },
      "inputs": {
        "property_id": "YOUR_GA4_PROPERTY_ID"
      }
    }
  }
}

Come usare questo MCP all’interno dei flussi

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare server MCP nel tuo flusso di lavoro 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 server MCP usando questo formato JSON:

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

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

Panoramica

Tra la documentazione e il codice, Google Analytics MCP fornisce una panoramica chiara e istruzioni di configurazione, ma manca di documentazione dettagliata su prompt, risorse e strumenti. Per la sicurezza, supporta la configurazione tramite variabili d’ambiente. Roots e sampling non sono menzionati.

La nostra opinione

In base alle tabelle sopra, questo server MCP ottiene un buon punteggio per panoramica e setup, ma manca di dettagli su prompt, strumenti e risorse. È ideale per utenti già esperti di GA4 e MCP che non necessitano di template estesi per prompt/flussi di lavoro.

Punteggio MCP