Microsoft Clarity MCP 集成
将 FlowHunt 与 Microsoft Clarity MCP 连接，实现分析数据自动导出，获得可操作的洞察，并通过无缝 API 服务器集成，为 Claude Desktop 等 MCP 兼容客户端提供 AI 驱动的工作流。...
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AI
Microsoft Clarity
+4
“Microsoft Clarity” MCP 服务器能做什么？
Microsoft Clarity MCP 服务器是一款基于模型上下文协议（MCP）的服务器，用于对接 Microsoft Clarity 数据导出 API。它作为 AI 助手（如 Claude for Desktop 及其他支持 MCP 的客户端）与 Clarity 分析服务之间的桥梁。通过标准协议暴露 Clarity 的分析数据，该服务器使得 AI 驱动的工作流能够查询网站分析、按特定维度（如浏览器、设备、国家/地区）筛选，并检索多种网站指标（如滚动深度、参与时长、流量）。这一集成简化了网站性能监控和用户参与分析，让开发者和分析人员能够直接通过 AI 工具获取可操作的洞察。
提示模板列表
在所提供信息中未明确提及任何提示模板。
资源列表
仓库内容中未描述具体 MCP “资源”。
工具列表
- get-clarity-data
提供对 Clarity 分析数据的访问。支持按天数（1-3 天）查询、选择最多三个维度（如浏览器、设备、国家/地区）以及指标（如滚动深度、参与时长、流量）。需要 Clarity API 令牌。
该 MCP 服务器的应用场景
- 网站分析数据获取
通过您的 AI 助手即时获取 Microsoft Clarity 的关键分析数据，如用户会话、参与度和滚动深度，实时监控网站表现。 - 自定义分析筛选
按多达三个维度（如设备类型、地理区域、浏览器）筛选分析结果，聚焦特定用户群体进行目标分析。 - 自动化报告
为网站生成并获取每日或多日分析报告，简化产品经理或分析师的定期报告任务。 - 与 AI 工作流集成
将网站分析无缝嵌入更大的 AI 工作流，使代理能够拉取使用统计数据，并基于实时数据做决策或触发操作。
如何设置
Windsurf
- 确保已安装 Node.js v16 或更高版本。
- 获取您的 Microsoft Clarity API 令牌。
- 打开 Windsurf MCP 配置文件。
- 按如下所示添加 Microsoft Clarity MCP 服务器配置。
- 保存配置并重启 Windsurf。
{
"mcpServers": {
"@microsoft/clarity-mcp-server": {
"command": "npx",
"args": [
"@microsoft/clarity-mcp-server",
"--clarity_api_token=your-api-token-here"
]
}
}
}
API 密钥安全存储：
{
"mcpServers": {
"@microsoft/clarity-mcp-server": {
"command": "npx",
"args": [
"@microsoft/clarity-mcp-server"
],
"env": {
"CLARITY_API_TOKEN": "your-api-token-here"
}
}
}
}
Claude
- 安装 Node.js v16 或更高版本。
- 生成您的 Clarity API 令牌。
- 打开 Claude for Desktop 配置文件：
- Windows:
%AppData%\Claude\claude_desktop_config.json - macOS:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
- Windows:
- 添加 MCP 服务器配置。
- 保存并重启 Claude for Desktop。
{
"mcpServers": {
"@microsoft/clarity-mcp-server": {
"command": "npx",
"args": [
"@microsoft/clarity-mcp-server",
"--clarity_api_token=your-api-token-here"
]
}
}
}
API 密钥安全存储：
{
"mcpServers": {
"@microsoft/clarity-mcp-server": {
"command": "npx",
"args": [
"@microsoft/clarity-mcp-server"
],
"env": {
"CLARITY_API_TOKEN": "your-api-token-here"
}
}
}
}
Cursor
- 确认已安装 Node.js v16+。
- 从 Clarity 控制台获取您的 API 令牌。
- 找到 Cursor 的 MCP 配置。
- 按如下方式添加服务器配置。
- 保存更改并重启 Cursor。
{
"mcpServers": {
"@microsoft/clarity-mcp-server": {
"command": "npx",
"args": [
"@microsoft/clarity-mcp-server",
"--clarity_api_token=your-api-token-here"
]
}
}
}
API 密钥安全存储：
{
"mcpServers": {
"@microsoft/clarity-mcp-server": {
"command": "npx",
"args": [
"@microsoft/clarity-mcp-server"
],
"env": {
"CLARITY_API_TOKEN": "your-api-token-here"
}
}
}
}
Cline
- 安装 Node.js v16 或更高版本。
- 从 Clarity 获取您的 API 令牌。
- 打开 Cline MCP 配置文件。
- 插入以下 MCP 服务器配置。
- 保存并重启 Cline。
{
"mcpServers": {
"@microsoft/clarity-mcp-server": {
"command": "npx",
"args": [
"@microsoft/clarity-mcp-server",
"--clarity_api_token=your-api-token-here"
]
}
}
}
API 密钥安全存储：
{
"mcpServers": {
"@microsoft/clarity-mcp-server": {
"command": "npx",
"args": [
"@microsoft/clarity-mcp-server"
],
"env": {
"CLARITY_API_TOKEN": "your-api-token-here"
}
}
}
}
如何在流程中使用此 MCP
在 FlowHunt 中使用 MCP
要将 MCP 服务器集成到您的 FlowHunt 工作流，首先在流程中添加 MCP 组件，并将其连接到您的 AI 代理：
点击 MCP 组件以打开配置面板。在系统 MCP 配置部分，使用如下 JSON 格式填写您的 MCP 服务器信息：
{
"clarity-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
配置完成后，AI 代理即可作为工具使用该 MCP，访问其全部功能和能力。请记得将 “clarity-mcp” 替换为您实际的 MCP 服务器名称，并将 URL 改为您自己的 MCP 服务器地址。
概览
| 部分 | 可用性 | 说明 |
|---|---|---|
| 概览 | ✅ | |
| 提示模板列表 | ⛔ | 未发现 |
| 资源列表 | ⛔ | 未发现 |
| 工具列表 | ✅ | get-clarity-data |
| API 密钥安全存储 | ✅ | 支持环境变量 |
| 采样支持（评价时较次要） | ⛔ | 未提及 |
| Roots 支持 | ⛔ | 未提及 |
综上，Microsoft Clarity MCP 服务器实现了与 Clarity 分析 API 的直接集成，但定位清晰且功能较为精简。其涵盖基本设置和用法，但缺乏如提示模板、更多 MCP 资源、roots 和采样等高级 MCP 功能。
MCP 评分
| 是否有 LICENSE | ✅ (MIT) |
|---|---|
| 是否有工具 | ✅ |
| Fork 数量 | 5 |
| Star 数量 | 15 |
我们的看法：
该 MCP 服务器功能实用，具备良好的设置文档，并暴露了有用的分析集成工具。但缺乏更丰富的 MCP 功能，如提示模板、资源暴露或采样、roots 等高级能力——更偏实用性而非全能型。综合来看，基础覆盖清晰，未充分发挥 MCP 协议的全部潜力，评分为 5/10。
