Google Analytics MCP Server

Ce face serverul “Google Analytics” MCP?

Google Analytics MCP Server permite integrarea fără efort a datelor Google Analytics 4 (GA4) cu asistenți AI și instrumente pentru dezvoltatori precum Claude, Cursor și Windsurf, folosind Model Context Protocol (MCP). Acționând ca o punte între clienții MCP și API-ul GA4, permite utilizatorilor să interogheze trafic, comportamentul utilizatorilor și date analitice în limbaj natural, oferind acces la peste 200 de dimensiuni și metrici. Acest lucru dă putere agenților AI să automatizeze raportarea, să realizeze analize detaliate ale datelor și să ofere perspective acționabile direct în fluxurile de lucru ale dezvoltatorilor sau în instrumente alimentate de AI, simplificând procesul de luare a deciziilor bazate pe date fără navigare manuală prin dashboard-uri.

Listă de Prompts

Nu există șabloane specifice de prompt menționate în depozit.

Listă de Resurse

Nu există resurse explicite listate în depozit.

Listă de Instrumente

• Informațiile despre instrumentele incluse în server (cum ar fi din ga4_mcp_server.py) nu sunt detaliate în fișierele disponibile.

Cazuri de Utilizare ale acestui MCP Server

• Interogări analitice în limbaj natural: Dezvoltatorii și analiștii pot pune întrebări despre trafic, comportamentul utilizatorilor sau metrici de conversie în limba engleză uzuală și pot primi date GA4 relevante sau rezumate.
• Raportare automată: Folosește serverul MCP pentru a genera rapoarte analitice regulate sau la cerere, reducând efortul de creare manuală a rapoartelor în dashboard-ul GA4.
• Integrare în fluxul de lucru: Integrează accesul la datele GA4 direct în instrumente pentru dezvoltatori precum Cursor sau Windsurf, permițând analize contextuale în timpul review-urilor de cod sau lansărilor de funcționalități.
• Perspective generate de AI: Permite agenților AI să evidențieze tendințe, anomalii sau recomandări din datele analitice automat, sprijinind luarea rapidă a deciziilor.
• Analiză de date din surse multiple: Combină datele Google Analytics cu alte surse (precum Search Console) pentru perspective mai bogate și multidimensionale (dacă sunt utilizate împreună cu alte servere MCP).

Cum se configurează

Windsurf

1. Asigură-te că ai instalat Python 3.10+.
2. Clonează depozitul sau instalează prin PyPI dacă este disponibil.
3. Adaugă Google Analytics MCP server în configurația ta mcpServers:

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

4. Salvează configurația și repornește Windsurf.
5. Verifică dacă MCP serverul este listat și accesibil în interfața Windsurf.

Claude

1. Asigură-te că ai instalat Python 3.10+.
2. Folosește fișierul claude-config-template.json furnizat ca punct de pornire.
3. Adaugă sau actualizează câmpul mcpServers în configurația Claude:

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

4. Salvează configurația și repornește Claude.
5. Confirmă conexiunea serverului MCP în panoul de integrări al Claude.

Cursor

1. Instalează Python 3.10+ și clonează sau instalează MCP serverul.
2. Localizează fișierul de configurare al Cursor.
3. Adaugă intrarea pentru MCP server:

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

4. Salvează și repornește Cursor.
5. Asigură-te că serverul apare în lista de MCP servers disponibile în Cursor.

Cline

1. Asigură-te că ai Python 3.10+ instalat.
2. Descarcă sau instalează MCP serverul.
3. Modifică configurația Cline pentru a include:

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

4. Salvează, repornește Cline și verifică conectivitatea MCP serverului.

Securizarea cheilor API (folosind variabile de mediu):

Pentru a furniza date de autentificare sensibile (precum chei API Google Analytics sau fișiere de cont de serviciu), folosește variabile de mediu pentru securitate. Exemplu de configurație:

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Cum folosești acest MCP în fluxuri

Folosirea MCP în FlowHunt

Pentru a integra servere MCP în fluxul tău FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flux și a o conecta la agentul tău AI:

Fă clic pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare MCP din sistem, inserează detaliile serverului MCP folosind acest format JSON:

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

După configurare, agentul AI va putea folosi acest MCP ca instrument cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să schimbi “google-analytics-mcp” cu numele real al serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu cel al serverului tău MCP.

Prezentare generală

Între documentație și cod, Google Analytics MCP oferă o prezentare generală clară și instrucțiuni de configurare, dar lipsește documentația detaliată despre prompts, resurse și instrumente. Pentru securitate, suportă configurarea prin variabile de mediu. Roots și sampling nu sunt menționate.

Opinia noastră

Pe baza tabelului de mai sus, acest MCP server primește un scor bun pentru prezentare generală și configurare, dar îi lipsesc detalii despre prompts, instrumente și resurse. Este recomandat utilizatorilor deja familiarizați cu conceptele GA4 și MCP care nu au nevoie de șabloane extinse de prompt/flux de lucru.

Scor MCP