SEO를 위한 Google Search Console MCP 서버

Google Search Console (GSC)과 Claude AI를 연결하는 도구로, 자연어 대화를 통해 SEO 데이터를 분석할 수 있습니다. 이 통합을 통해 Claude와의 간단한 채팅을 통해 부동산 정보, 검색 분석, URL 검사 및 사이트맵 관리에 접근할 수 있습니다.

이 도구는 SEO 전문가에게 무엇을 할 수 있나요?

1. 부동산 관리
   • 모든 GSC 부동산을 한 곳에서 확인하세요
   • 검증 세부 사항 및 기본 사이트 정보를 얻으세요
   • 계정에 새로운 속성을 추가하세요
   • 계정에서 속성을 제거하세요
2. 검색 분석 및 보고
   • 어떤 검색어가 귀하의 사이트로 방문자를 유도하는지 알아보세요.
   • 노출수, 클릭수, 클릭률을 추적합니다.
   • 시간 경과에 따른 성과 추세 분석
   • 다양한 기간을 비교하여 변화를 파악하세요
   • Claude가 만든 차트와 그래프로 데이터를 시각화하세요
3. URL 검사 및 인덱싱
   • 특정 페이지에 인덱싱 문제가 있는지 확인하세요
   • Google이 마지막으로 페이지를 크롤링한 시간을 확인하세요
   • 여러 URL을 한 번에 검사하여 패턴을 식별합니다.
   • 인덱싱을 개선하는 방법에 대한 실행 가능한 통찰력을 얻으세요
4. 사이트맵 관리
   • 모든 사이트맵과 해당 상태를 확인하세요
   • Claude를 통해 직접 새로운 사이트맵 제출
   • 사이트맵에서 오류나 경고를 확인하세요
   • 사이트맵 처리 상태 모니터링

사용 가능한 도구

이 통합을 설정한 후 Claude에게 요청할 수 있는 작업은 다음과 같습니다.

사용 가능한 도구 19개의 전체 목록과 자세한 설명을 보려면 설치 후 Claude에게 "도구 나열"을 요청하세요.

시작하기(코딩 경험 불필요!)

1. Google Search Console API 액세스 설정

이 도구를 사용하기 전에 Claude가 GSC 데이터에 액세스할 수 있도록 API 자격 증명을 만들어야 합니다.

인증 옵션

이 도구는 두 가지 인증 방법을 지원합니다.

1. OAuth 인증(권장)

이 방법을 사용하면 본인의 Google 계정으로 인증할 수 있어 서비스 계정을 사용하는 것보다 훨씬 편리합니다. 평소와 동일한 리소스에 접근할 수 있습니다.

OAuth 인증을 건너뛰고 서비스 계정 인증만 사용하려면 GSC_SKIP_OAUTH "true", "1" 또는 "yes"로 설정하세요.

설치 지침:

1. Google Cloud Console 로 이동하여 Google Cloud 계정이 없으면 계정을 만드세요.
2. 새 프로젝트를 만들거나 기존 프로젝트를 선택하세요
3. 프로젝트에 Search Console API를 활성화하세요
4. 프로젝트에 https://www.googleapis.com/auth/webmasters범위를 추가하세요.
5. "자격 증명" 페이지 로 이동하세요
6. "자격 증명 만들기"를 클릭하고 "OAuth 클라이언트 ID"를 선택하세요.
7. OAuth 동의 화면 구성
8. 응용 프로그램 유형에서 "데스크톱 앱"을 선택하세요.
9. OAuth 클라이언트 이름을 지정하고 "만들기"를 클릭하세요.
10. 클라이언트 비밀 JSON 파일을 다운로드합니다(파일 이름은 client_secrets.json 과 비슷합니다).
11. 이 파일을 스크립트와 같은 디렉토리에 두거나 GSC_OAUTH_CLIENT_SECRETS_FILE 환경 변수를 해당 위치를 가리키도록 설정하세요.

OAuth 인증을 사용하여 도구를 처음 실행하면 Google 계정에 로그인하고 애플리케이션을 승인하라는 브라우저 창이 열립니다. 승인 후 도구는 나중에 사용할 수 있도록 토큰을 저장합니다.

2. 서비스 계정 인증

이 방법은 서비스 계정을 사용하는데, 이는 자동화된 스크립트나 개인 Google 계정을 사용하고 싶지 않을 때 유용합니다. 이를 위해서는 Google Search Console에 서비스 계정을 사용자로 추가해야 합니다.

설치 지침:

1. Google Cloud Console 로 이동하여 Google Cloud 계정이 없으면 계정을 만드세요.
2. 새 프로젝트를 만들거나 기존 프로젝트를 선택하세요
3. 프로젝트에 Search Console API를 활성화하세요
4. "자격 증명" 페이지 로 이동하세요
5. "자격 증명 만들기"를 클릭하고 "서비스 계정"을 선택하세요.
6. 서비스 계정 세부 정보를 입력하고 "만들기"를 클릭하세요.
7. 새로 생성된 서비스 계정을 클릭하세요
8. "키" 탭으로 이동하여 "키 추가" > "새 키 만들기"를 클릭하세요.
9. JSON 형식을 선택하고 "만들기"를 클릭하세요.
10. 키 파일을 다운로드하여 스크립트와 같은 디렉토리에 service_account_credentials.json 으로 저장하거나 GSC_CREDENTIALS_PATH 환경 변수를 해당 위치를 가리키도록 설정합니다.
11. 해당 Search Console 속성에 서비스 계정 이메일 주소를 추가합니다.

🎬 초보자를 위한 이 튜토리얼을 유튜브에서 시청하세요:

위의 이미지를 클릭하여 단계별 비디오 튜토리얼을 시청하세요.

2. 필요한 소프트웨어 설치

컴퓨터에 다음 도구를 설치해야 합니다.

• Python (버전 3.11 이상) - GSC와 Claude 간의 연결을 실행합니다.
• Node.js - MCP 검사기 및 특정 MCP 구성 요소를 실행하는 데 필요합니다.
• Claude Desktop - 채팅할 수 있는 AI 도우미

계속하기 전에 Python과 Node.js가 모두 제대로 설치되어 시스템 경로에서 사용할 수 있는지 확인하세요.

3. Google Search Console MCP 다운로드

이 도구를 컴퓨터에 다운로드해야 합니다. 가장 쉬운 방법은 다음과 같습니다.

1. 이 페이지 상단의 녹색 "코드" 버튼을 클릭하세요.
2. "ZIP 다운로드"를 선택하세요
3. 다운로드한 파일을 쉽게 찾을 수 있는 위치(예: 문서 폴더)에 압축 해제합니다.

또는 Git에 익숙하다면:

지엑스피1

4. 필수 구성 요소 설치

컴퓨터의 터미널(Mac)이나 명령 프롬프트(Windows)를 엽니다.

1. 파일의 압축을 푼 폴더로 이동합니다.
   # Example (replace with your actual path): cd ~/Documents/mcp-gsc-main
2. 가상 환경을 만듭니다(이렇게 하면 프로젝트 종속성이 격리됩니다):
   # Using uv (recommended): uv venv .venv # If uv is not installed, install it first: pip install uv # Then create the virtual environment: uv venv .venv # OR using standard Python: python -m venv .venv
   참고: uv를 설치하려고 할 때 "pip를 찾을 수 없음" 오류가 발생하는 경우, 아래의 "pip를 찾을 수 없음" 오류가 발생하는 경우" 섹션을 참조하세요.
3. 가상 환경을 활성화합니다.
   # On Mac/Linux: source .venv/bin/activate # On Windows: .venv\Scripts\activate
4. 필요한 종속성을 설치하세요:
   # Using uv: uv pip install -r requirements.txt # OR using standard pip: pip install -r requirements.txt
   "pip를 찾을 수 없습니다" 오류가 발생하는 경우:
   # First ensure pip is installed and updated: python3 -m ensurepip --upgrade python3 -m pip install --upgrade pip # Then try installing the requirements again: python3 -m pip install -r requirements.txt # Or to install uv: python3 -m pip install uv

명령 프롬프트 시작 부분에 (.venv) 가 표시되면 가상 환경이 활성화되어 있고 종속성이 시스템 Python 설치에 영향을 미치지 않고 해당 가상 환경에 설치된다는 의미입니다.

5. Claude를 Google Search Console에 연결

1. 아직 Claude Desktop을 다운로드하지 않았다면 다운로드하여 설치하세요.
2. Google 서비스 계정 자격 증명 파일이 컴퓨터의 어딘가에 저장되어 있는지 확인하세요.
3. 컴퓨터의 터미널(Mac)이나 명령 프롬프트(Windows)를 열고 다음을 입력하세요.

4. 다음 구성 텍스트를 추가합니다(이것은 Claude에게 GSC에 연결하는 방법을 알려줍니다).

OAuth 인증(자신의 계정 사용)

서비스 계정 인증

중요: 모든 경로를 컴퓨터의 실제 위치로 바꾸세요.

• 첫 번째 경로는 가상 환경 내의 Python 실행 파일을 가리켜야 합니다.
• 두 번째 경로는 압축을 푼 폴더 내부의 gsc_server.py 파일을 가리켜야 합니다.
• 세 번째 경로는 Google 서비스 계정 자격 증명 JSON 파일을 가리켜야 합니다.

예:

• 스코틀랜드 사람:
  • Python 경로: /Users/yourname/Documents/mcp-gsc/.venv/bin/python
  • 스크립트 경로: /Users/yourname/Documents/mcp-gsc/gsc_server.py
• 윈도우:
  • Python 경로: C:\\Users\\yourname\\Documents\\mcp-gsc\\.venv\\Scripts\\python.exe
  • 스크립트 경로: C:\\Users\\yourname\\Documents\\mcp-gsc\\gsc_server.py

5. 파일을 저장합니다:
   • Mac: Ctrl+O를 누른 다음 Enter를 누르고 Ctrl+X를 눌러 종료합니다.
   • Windows: 파일 > 저장을 클릭한 다음 메모장을 닫습니다.
6. Claude Desktop을 다시 시작하세요
7. Claude가 열리면 이제 도구 섹션에서 사용 가능한 GSC 도구가 표시됩니다.

6. SEO 데이터 분석을 시작하세요!

이제 Claude에게 GSC 데이터에 대해 질문할 수 있습니다! Claude는 데이터를 검색할 뿐만 아니라 분석하고, 추세를 설명하고, SEO 성과를 더 잘 이해하는 데 도움이 되는 시각화 자료도 제공합니다.

각 도구와 함께 사용할 수 있는 강력한 프롬프트는 다음과 같습니다.

Claude에게 여러 도구를 결합하여 결과를 분석해 달라고 요청할 수도 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

• 트래픽을 기준으로 상위 20개 랜딩 페이지를 찾아 인덱싱 상태를 확인하고, 트래픽이 많고 인덱싱에 문제가 있는 페이지를 강조하여 보고서를 만듭니다.
• "지난 90일 동안 내 사이트의 성능 추세를 분석하고, 가장 빠르게 성장하는 쿼리를 파악하고, 해당 랜딩 페이지에 기술적 문제가 있는지 확인하세요."
• "데스크톱과 모바일 검색 성과를 비교하고, 차트로 차이점을 시각화하고, 성과 격차에 따라 모바일 최적화가 필요한 특정 페이지를 추천해 주세요."
• "2페이지(11~20위)에서 순위가 높은 검색어 중 노출 수는 높지만 클릭률(CTR)이 낮은 검색어를 파악한 다음, 해당 URL을 검사하여 제목과 메타 설명 개선을 제안합니다."

클로드는 GSC 도구를 사용하여 데이터를 수집하고, 이해하기 쉬운 형식으로 제시하고, 도움이 되는 경우 시각화를 만들고, 결과에 따라 실행 가능한 통찰력을 제공합니다.

데이터 시각화 기능

Claude는 다양한 방법으로 GSC 데이터를 시각화하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

• 추세 차트 : 시간 경과에 따라 지표가 어떻게 변화하는지 확인하세요
• 비교 그래프 : 다양한 기간이나 차원을 비교합니다.
• 성과 분포 : 콘텐츠가 위치별로 어떻게 수행되는지 파악하세요.
• 상관관계 분석 : 다양한 지표 간의 관계 식별
• 히트맵 : 색상으로 구분된 표현으로 복잡한 데이터 세트를 시각화합니다.

데이터를 분석할 때 클로드에게 "시각화"나 "차트 만들기"를 요청하기만 하면 클로드가 적절한 시각화를 생성해 정보를 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다.

문제 해결

Python 명령을 찾을 수 없습니다

macOS에서는 기본 Python 명령어가 python3 python 경우가 많은데, 이는 Node.js 통합을 포함한 일부 애플리케이션에서 문제를 일으킬 수 있습니다.

Python을 찾을 수 없다는 오류가 발생하면 별칭을 만들 수 있습니다.

1. Python 별칭 만들기(한 번만 설정):
   # For macOS users: sudo ln -s $(which python3) /usr/local/bin/python # If that doesn't work, try finding your Python installation: sudo ln -s /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.11/bin/python3 /usr/local/bin/python
2. 별칭이 작동하는지 확인하세요.
   python --version

이렇게 하면 심볼릭 링크가 생성되어 애플리케이션이 python 호출할 때 실제로는 python3 설치를 사용하게 됩니다.

클로드 구성 문제

연결에 문제가 있는 경우:

1. 구성의 모든 파일 경로가 올바른지 확인하고 전체 경로를 사용하십시오.
2. 귀하의 서비스 계정이 GSC 속성에 액세스할 수 있는지 확인하세요.
3. 변경 사항을 적용한 후 Claude Desktop을 다시 시작하세요.
4. 도구를 사용하려고 할 때 Claude의 응답에서 오류 메시지를 찾으세요.
5. 서버를 수동으로 실행할 때 가상 환경이 활성화되어 있는지 확인하세요.

기타 예상치 못한 문제

설치 또는 사용 중에 예상치 못한 다른 문제가 발생하는 경우:

1. 수신한 오류 메시지를 정확하게 복사하세요.
2. ChatGPT 또는 Claude를 사용하여 다음을 포함하여 문제를 자세히 설명하세요.
   • 당신이 하려고 했던 것
   • 정확한 오류 메시지
   • 귀하의 운영 체제
   • 이미 시도한 단계
3. AI 보조원은 상황에 맞는 구체적인 솔루션을 제안하여 기술적 문제를 진단하고 해결하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

대부분의 문제는 이미 다른 사람들이 겪었던 문제이며, 대개 간단한 해결책이 있습니다.

기여하다

버그를 발견했거나 개선 아이디어가 있으신가요? 여러분의 의견을 기다립니다! GitHub에서 이슈를 등록하거나 풀 리퀘스트를 제출해 주세요.

특허

이 프로젝트는 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여됩니다. 자세한 내용은 라이선스 파일을 참조하세요.