Máy chủ “Microsoft Clarity” MCP làm gì?

Máy chủ Microsoft Clarity MCP là một máy chủ Model Context Protocol (MCP) được thiết kế để giao tiếp với API xuất dữ liệu Microsoft Clarity. Nó đóng vai trò cầu nối giữa các trợ lý AI (như Claude for Desktop và các client tương thích MCP khác) với dịch vụ phân tích Clarity. Bằng cách công khai dữ liệu phân tích của Clarity qua một giao thức tiêu chuẩn, máy chủ này cho phép các quy trình AI như truy vấn phân tích website, lọc theo các chiều cụ thể (ví dụ: Trình duyệt, Thiết bị, Quốc gia/Khu vực) và truy xuất nhiều chỉ số web (ví dụ: Độ sâu cuộn, Thời gian tương tác, Lưu lượng truy cập). Việc tích hợp này giúp đơn giản hóa các tác vụ như giám sát hiệu suất website và phân tích tương tác người dùng, trao quyền cho lập trình viên và nhà phân tích tiếp cận các thông tin hữu ích trực tiếp qua công cụ AI của họ.

Danh sách Prompt

Không có prompt template nào được đề cập trong thông tin cung cấp.

Danh sách Resource

Không có MCP “resource” cụ thể nào được mô tả trong nội dung repository.

Danh sách Công cụ

• get-clarity-data
  Cung cấp truy cập dữ liệu phân tích Clarity. Cho phép truy vấn bằng cách chọn số ngày (1-3), tối đa ba chiều (như Trình duyệt, Thiết bị, Quốc gia/Khu vực) và chọn các chỉ số (Độ sâu cuộn, Thời gian tương tác, Lưu lượng truy cập). Yêu cầu token API Clarity.

Trường hợp sử dụng của máy chủ MCP này

• Truy xuất phân tích website
  Lấy ngay dữ liệu phân tích chính từ Microsoft Clarity, như số phiên người dùng, mức độ tương tác và độ sâu cuộn để giám sát hiệu suất website trực tiếp từ trợ lý AI của bạn.
• Lọc phân tích tuỳ chỉnh
  Lọc kết quả phân tích theo tối đa ba chiều (ví dụ: loại thiết bị, khu vực địa lý, trình duyệt) để tập trung vào các phân khúc người dùng cụ thể cho phân tích chuyên sâu.
• Báo cáo tự động
  Tạo và lấy báo cáo phân tích hàng ngày hoặc nhiều ngày cho website, giúp đơn giản hóa công việc báo cáo định kỳ cho quản lý sản phẩm hoặc nhà phân tích.
• Tích hợp với quy trình AI
  Dễ dàng tích hợp phân tích website vào các quy trình AI lớn hơn, cho phép agent kéo số liệu sử dụng và đưa ra quyết định hoặc kích hoạt hành động dựa trên dữ liệu thời gian thực.

Cách cài đặt

Windsurf

1. Đảm bảo Node.js v16 trở lên đã được cài đặt.
2. Lấy token API Microsoft Clarity của bạn.
3. Mở file cấu hình MCP Windsurf.
4. Thêm cấu hình máy chủ Microsoft Clarity MCP như bên dưới.
5. Lưu cấu hình và khởi động lại Windsurf.

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

Bảo mật khoá API:

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

Claude

1. Cài đặt Node.js v16 trở lên.
2. Tạo token API Clarity của bạn.
3. Mở cấu hình Claude for Desktop:
   • Windows: %AppData%\Claude\claude_desktop_config.json
   • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
4. Thêm cấu hình máy chủ MCP.
5. Lưu và khởi động lại Claude for Desktop.

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

Bảo mật khoá API:

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

Cursor

1. Xác nhận Node.js v16+ đã sẵn sàng.
2. Lấy token API Clarity từ trang quản trị Clarity.
3. Xác định vị trí cấu hình MCP của Cursor.
4. Thêm cấu hình máy chủ như bên dưới.
5. Lưu thay đổi và khởi động lại Cursor.

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

Bảo mật khoá API:

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

Cline

1. Cài đặt Node.js v16 trở lên.
2. Lấy token API của bạn từ Clarity.
3. Mở file cấu hình MCP Cline.
4. Thêm cấu hình máy chủ MCP sau.
5. Lưu và khởi động lại Cline.

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

Bảo mật khoá API:

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

Cách sử dụng MCP này trong flows

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp máy chủ MCP vào quy trình FlowHunt của bạn, hãy bắt đầu bằng cách thêm thành phần MCP vào flow và kết nối nó với agent AI:

Nhấp vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình MCP hệ thống, chèn thông tin máy chủ MCP của bạn theo định dạng JSON sau:

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

Khi đã cấu hình xong, agent AI có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ chức năng và năng lực. Hãy nhớ đổi “clarity-mcp” thành tên thực tế của máy chủ MCP bạn đang dùng (ví dụ: “clarity-mcp”) và thay URL bằng địa chỉ máy chủ MCP thực tế của bạn.

Tổng quan

Dựa trên những thông tin trên, máy chủ Microsoft Clarity MCP cung cấp sự tích hợp rõ ràng và trực tiếp với API phân tích Clarity, nhưng có phạm vi tập trung và khá tối giản. Nó bao phủ các bước cài đặt và sử dụng thiết yếu, nhưng thiếu các tính năng MCP nâng cao như prompt template, resource bổ sung, roots và sampling.

Điểm MCP

Ý kiến của chúng tôi:
Máy chủ MCP này hoạt động tốt, tài liệu hướng dẫn cài đặt rõ ràng và cung cấp một công cụ hữu ích cho tích hợp phân tích. Tuy nhiên, nó thiếu các tính năng MCP phong phú như prompt template, phơi bày resource, hoặc các khả năng nâng cao như sampling và roots—khiến nó thực dụng hơn là đầy đủ tính năng. Chúng tôi chấm 5/10 vì đáp ứng tốt những điều cơ bản với sự rõ ràng, nhưng chưa khai thác hết tiềm năng của giao thức MCP.