Microsoft Clarity MCP Server

Hva gjør “Microsoft Clarity” MCP Server?

Microsoft Clarity MCP Server er en Model Context Protocol (MCP)-server laget for å koble seg til Microsoft Clarity dataeksport-APIet. Den fungerer som en bro mellom AI-assistenter (som Claude for Desktop og andre MCP-kompatible klienter) og Clarity-analysetjenesten. Ved å eksponere Claritys analysemålinger via en standard protokoll, muliggjør denne serveren AI-drevne arbeidsflyter som å hente ut nettstedsanalyse, filtrere på spesifikke dimensjoner (f.eks. nettleser, enhet, land/region) og hente et bredt spekter av nettstedsmålinger (f.eks. rulle-dybde, engasjementstid, trafikk). Denne integrasjonen forenkler oppgaver som overvåkning av nettsideytelse og analyse av brukerengasjement, og gir utviklere og analytikere direkte tilgang til innsikt gjennom sine AI-verktøy.

Liste over Prompter

Ingen eksplisitte prompt-maler er nevnt i den oppgitte informasjonen.

Liste over ressurser

Ingen spesifikke MCP-«ressurser» er beskrevet i innholdet til depotet.

Liste over verktøy

• get-clarity-data
  Gir tilgang til Clarity-analysedata. Lar deg gjøre forespørsler ved å spesifisere antall dager (1-3), velge inntil tre dimensjoner (som nettleser, enhet, land/region), og velge målinger (som Scroll Depth, Engagement Time, Traffic). Krever en Clarity API-nøkkel.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Henting av nettstedsanalyse
  Hent umiddelbart ut viktige analysedata fra Microsoft Clarity, som brukersesjoner, engasjement og rulle-dybde, for å overvåke nettsideytelse direkte via din AI-assistent.
• Egendefinert analysefiltrering
  Filtrer analyseresultater på inntil tre dimensjoner (f.eks. enhetstype, geografisk region, nettleser) for å fokusere på spesifikke brukersegmenter for målrettet analyse.
• Automatisert rapportering
  Generer og hent ut daglige eller flerdagers analyserapporter for en nettside, og effektiviser regelmessig rapportering for produkteiere eller analytikere.
• Integrasjon med AI-arbeidsflyter
  Integrer nettsideanalyse sømløst i større AI-arbeidsflyter, slik at agenter kan hente bruksmålinger og informere beslutninger eller utløse handlinger basert på sanntidsdata.

Slik setter du det opp

Windsurf

1. Sørg for at Node.js v16 eller nyere er installert.
2. Skaff din Microsoft Clarity API-nøkkel.
3. Åpne Windsurf MCP-konfigurasjonsfilen din.
4. Legg til Microsoft Clarity MCP Server-konfigurasjonen som vist nedenfor.
5. Lagre konfigurasjonen og start Windsurf på nytt.

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

Sikring av API-nøkler:

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

Claude

1. Installer Node.js v16 eller nyere.
2. Generer din Clarity API-nøkkel.
3. Åpne Claude for Desktop-konfigurasjonen:
   • Windows: %AppData%\Claude\claude_desktop_config.json
   • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
4. Legg til MCP-serverkonfigurasjonen.
5. Lagre og start Claude for Desktop på nytt.

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

Sikring av API-nøkler:

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

Cursor

1. Bekreft at Node.js v16+ er tilgjengelig.
2. Hent din Clarity API-nøkkel fra Clarity-dashbordet ditt.
3. Finn MCP-konfigurasjonen til Cursor.
4. Legg til serverkonfigurasjonen som vist.
5. Lagre endringer og start Cursor på nytt.

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

Sikring av API-nøkler:

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

Cline

1. Installer Node.js v16 eller nyere.
2. Skaff API-nøkkelen din fra Clarity.
3. Åpne Cline MCP-konfigurasjonsfilen din.
4. Sett inn følgende MCP-serverkonfigurasjon.
5. Lagre og start Cline på nytt.

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

Sikring av API-nøkler:

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

Slik bruker du denne MCP-en i flows

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i FlowHunt-arbeidsflyten din, start med å legge til MCP-komponenten i flowen og koble den til AI-agenten din:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon legger du inn MCP-serverdetaljene dine ved å bruke dette JSON-formatet:

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

Når du har konfigurert dette, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å bytte ut “clarity-mcp” med det faktiske navnet på MCP-serveren din (f.eks. “clarity-mcp”) og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Basert på ovenstående gir Microsoft Clarity MCP Server en tydelig og direkte integrasjon med Clarity analytics-APIet, men er fokusert og noe minimal i omfang. Den dekker essensiell oppsett og bruk, men mangler avanserte MCP-funksjoner som prompt-maler, flere MCP-ressurser, røtter og sampling.

MCP-score

Vår mening:
Denne MCP-serveren er funksjonell, godt dokumentert for oppsett, og eksponerer et nyttig verktøy for integrasjon av analyse. Den mangler imidlertid rikere MCP-funksjoner som prompt-maler, ressurs-eksponering eller avanserte muligheter som sampling og roots—noe som gjør den mer utilitaristisk enn fullverdig. Den får 5/10 for å dekke det grunnleggende med tydelighet, men utnytter ikke hele potensialet til MCP-protokollen.