Servidor MCP de Google Search Console para profesionales del SEO

Abril de 2026 (v0.2.2): Modo de seguridad para herramientas destructivas, transporte HTTP/SSE, Dockerfile oficial, corrección de advertencias de sitemap y corrección en PyPI. Consulta el Changelog para más detalles.

Un servidor del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) que conecta Google Search Console (GSC) con asistentes de IA, permitiéndote analizar tus datos de SEO mediante conversaciones en lenguaje natural. Funciona con Claude, Cursor, Codex, Gemini CLI, Antigravity y cualquier otro cliente compatible con MCP. Esta integración te da acceso a información de propiedades, análisis de búsqueda, inspección de URL y gestión de sitemaps, todo a través de un chat sencillo.

¿Qué puede hacer esta herramienta por los profesionales del SEO?

1. Gestión de propiedades

   • Ver todas tus propiedades de GSC en un solo lugar

   • Obtener detalles de verificación e información básica del sitio

   • Añadir nuevas propiedades a tu cuenta

   • Eliminar propiedades de tu cuenta

2. Análisis de búsqueda e informes

   • Descubrir qué consultas de búsqueda atraen visitantes a tu sitio

   • Rastrear impresiones, clics y tasas de clics (CTR)

   • Analizar tendencias de rendimiento a lo largo del tiempo

   • Comparar diferentes periodos de tiempo para detectar cambios

   • Visualizar tus datos con tablas y gráficos creados por Claude

3. Inspección de URL e indexación

   • Comprobar si páginas específicas tienen problemas de indexación

   • Ver cuándo Google rastreó tus páginas por última vez

   • Inspeccionar múltiples URL a la vez para identificar patrones

   • Obtener información práctica sobre cómo mejorar la indexación

4. Gestión de sitemaps

   • Ver todos tus sitemaps y su estado

   • Enviar nuevos sitemaps directamente a través de Claude

   • Comprobar errores o advertencias en tus sitemaps

   • Monitorear el estado de procesamiento de los sitemaps

Related MCP server: Google Search Console MCP Server

Herramientas disponibles

Aquí tienes lo que puedes pedirle a tu asistente de IA que haga una vez que hayas configurado esta integración:

Para obtener una lista completa de las 19 herramientas disponibles y sus descripciones detalladas, pídele a tu asistente de IA que "list tools" después de la configuración.

Primeros pasos (¡No se requiere experiencia en programación!)

1. Configurar el acceso a la API de Google Search Console

Antes de usar esta herramienta, necesitarás crear credenciales de API que permitan a tu asistente de IA acceder a tus datos de GSC:

Opciones de autenticación

La herramienta admite dos métodos de autenticación:

1. Autenticación OAuth (Recomendado)

Este método te permite autenticarte con tu propia cuenta de Google, lo cual suele ser más cómodo que usar una cuenta de servicio. Tendrá acceso a los mismos recursos que tú normalmente.

Establece GSC_SKIP_OAUTH en "true", "1" o "yes" para omitir la autenticación OAuth y usar solo la autenticación de cuenta de servicio.

Instrucciones de configuración:

1. Ve a Google Cloud Console y crea una cuenta de Google Cloud si no tienes una.

2. Crea un nuevo proyecto o selecciona uno existente.

3. Habilita la API de Search Console para tu proyecto.

4. Añade el alcance https://www.googleapis.com/auth/webmasters a tu proyecto.

5. Ve a la página de "Credenciales".

6. Haz clic en "Crear credenciales" y selecciona "ID de cliente de OAuth".

7. Configura la pantalla de consentimiento de OAuth.

8. Para el tipo de aplicación, selecciona "App de escritorio".

9. Dale un nombre a tu cliente OAuth y haz clic en "Crear".

10. Descarga el archivo JSON de secretos del cliente (se llamará algo como client_secrets.json).

11. Coloca este archivo en el mismo directorio que el script o establece la variable de entorno GSC_OAUTH_CLIENT_SECRETS_FILE para que apunte a su ubicación.

Cuando ejecutes la herramienta por primera vez con autenticación OAuth, se abrirá una ventana del navegador pidiéndote que inicies sesión en tu cuenta de Google y autorices la aplicación. Después de la autorización, la herramienta guardará el token para su uso futuro.

2. Autenticación de cuenta de servicio

Este método utiliza una cuenta de servicio, lo cual es útil para scripts automatizados o cuando no quieres usar tu cuenta personal de Google. Esto requiere añadir la cuenta de servicio como usuario en Google Search Console.

Instrucciones de configuración:

1. Ve a Google Cloud Console y crea una cuenta de Google Cloud si no tienes una.

2. Crea un nuevo proyecto o selecciona uno existente.

3. Habilita la API de Search Console para tu proyecto.

4. Ve a la página de "Credenciales".

5. Haz clic en "Crear credenciales" y selecciona "Cuenta de servicio".

6. Rellena los detalles de la cuenta de servicio y haz clic en "Crear".

7. Haz clic en la cuenta de servicio recién creada.

8. Ve a la pestaña "Claves" y haz clic en "Añadir clave" > "Crear nueva clave".

9. Selecciona el formato JSON y haz clic en "Crear".

10. Descarga el archivo de clave y guárdalo como service_account_credentials.json en el mismo directorio que el script o establece la variable de entorno GSC_CREDENTIALS_PATH para que apunte a su ubicación.

11. Añade la dirección de correo electrónico de tu cuenta de servicio a las propiedades correspondientes de Search Console.

🎬 Mira este tutorial para principiantes en Youtube:

Haz clic en la imagen de arriba para ver el tutorial en video paso a paso

2. Instalar el software necesario

Necesitarás instalar estas herramientas en tu computadora:

• Python (versión 3.11 o superior) - Esto ejecuta el servidor MCP.

• Node.js - Requerido para ejecutar el inspector MCP y ciertos componentes MCP.

• Un cliente de IA compatible con MCP: Claude Desktop, Cursor, Codex CLI, Gemini CLI o Antigravity son todos compatibles.

Asegúrate de que tanto Python como Node.js estén correctamente instalados y disponibles en la ruta de tu sistema antes de continuar.

3. Descargar el MCP de Google Search Console

Necesitas descargar esta herramienta a tu computadora. La forma más fácil es:

1. Haz clic en el botón verde "Code" en la parte superior de esta página.

2. Selecciona "Download ZIP".

3. Descomprime el archivo descargado en una ubicación que puedas encontrar fácilmente (como tu carpeta de Documentos).

Alternativamente, si estás familiarizado con Git:

git clone https://github.com/AminForou/mcp-gsc.git

4. Instalar los componentes necesarios

Abre la Terminal (Mac) o el Símbolo del sistema (Windows) de tu computadora:

1. Navega a la carpeta donde descomprimiste los archivos:

# Example (replace with your actual path):
cd ~/Documents/mcp-gsc-main

2. Crea un entorno virtual (esto mantiene las dependencias del proyecto aisladas):

# 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

Nota: Si recibes un error de "pip not found" al intentar instalar uv, consulta la sección "Si recibes el error 'pip not found'" a continuación.

3. Activa el entorno virtual:

# On Mac/Linux:
source .venv/bin/activate

# On Windows:
.venv\Scripts\activate

4. Instala las dependencias necesarias:

# Using uv:
uv pip install -r requirements.txt

# OR using standard pip:
pip install -r requirements.txt

Si recibes el error "pip not found":

# 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

Cuando veas (.venv) al principio de tu línea de comandos, significa que el entorno virtual está activo y las dependencias se instalarán allí sin afectar a tu instalación de Python del sistema.

5. Conectar tu cliente de IA a Google Search Console

La configuración a continuación utiliza Claude Desktop como ejemplo. Para otros clientes (Cursor, Codex, Gemini CLI, Antigravity), la estructura JSON es la misma; consulta la documentación de tu cliente para saber dónde reside el archivo de configuración.

1. Descarga e instala Claude Desktop si aún no lo has hecho.

2. Asegúrate de tener tu archivo de credenciales de Google guardado en algún lugar de tu computadora.

3. Abre la Terminal (Mac) o el Símbolo del sistema (Windows) de tu computadora y escribe:

   # For Mac users:
   nano ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json
   
   # For Windows users:
   notepad %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

4. Añade el siguiente texto de configuración (esto le dice a tu cliente de IA cómo conectarse a GSC):

Autenticación OAuth (usando tu propia cuenta)

{
  "mcpServers": {
    "gscServer": {
      "command": "/FULL/PATH/TO/-main/.venv/bin/python",
      "args": ["/FULL/PATH/TO/mcp-gsc-main/gsc_server.py"],
      "env": {
        "GSC_OAUTH_CLIENT_SECRETS_FILE": "/FULL/PATH/TO/client_secrets.json",
        "GSC_DATA_STATE": "all"
      }
    }
  }
}

Autenticación de cuenta de servicio

{
  "mcpServers": {
    "gscServer": {
      "command": "/FULL/PATH/TO/-main/.venv/bin/python",
      "args": ["/FULL/PATH/TO/mcp-gsc-main/gsc_server.py"],
      "env": {
        "GSC_CREDENTIALS_PATH": "/FULL/PATH/TO/service_account_credentials.json",
        "GSC_SKIP_OAUTH": "true",
        "GSC_DATA_STATE": "all"
      }
    }
  }
}

Referencia de variables de entorno

Importante: Reemplaza todas las rutas con las ubicaciones reales en tu computadora:

• La primera ruta debe apuntar al ejecutable de Python dentro de tu entorno virtual.

• La segunda ruta debe apuntar al archivo gsc_server.py dentro de la carpeta que descomprimiste.

• La tercera ruta debe apuntar a tu archivo JSON de credenciales de cuenta de servicio de Google.

Ejemplos:

• Mac:

  • Ruta de Python: /Users/tu_nombre/Documents/mcp-gsc/.venv/bin/python

  • Ruta del script: /Users/tu_nombre/Documents/mcp-gsc/gsc_server.py

• Windows:

  • Ruta de Python: C:\Users\tu_nombre\Documents\mcp-gsc\.venv\Scripts\python.exe

  • Ruta del script: C:\Users\tu_nombre\Documents\mcp-gsc\gsc_server.py

5. Guarda el archivo:

   • Mac: Presiona Ctrl+O, luego Enter, luego Ctrl+X para salir.

   • Windows: Haz clic en Archivo > Guardar, luego cierra el Bloc de notas.

6. Reinicia tu cliente de IA.

7. Cuando se abra, deberías ver las herramientas de GSC disponibles en la sección de herramientas.

6. ¡Empieza a analizar tus datos de SEO!

¡Ahora puedes hacerle preguntas a tu asistente de IA sobre tus datos de GSC! No solo puede recuperar los datos, sino también analizarlos, explicar tendencias y crear visualizaciones para ayudarte a entender mejor tu rendimiento SEO.

Aquí tienes algunas consultas potentes que puedes usar con cada herramienta: