SEO担当者向け Google Search Console MCPサーバー

2026年4月 (v0.2.2): 破壊的ツールに対するセーフティモード、HTTP/SSEトランスポート、公式Dockerfile、サイトマップ警告の修正、PyPIの修正。詳細は変更履歴を参照してください。

Google Search Console (GSC) をAIアシスタントに接続し、自然言語での会話を通じてSEOデータを分析できるModel Context Protocol (MCP) サーバーです。Claude、Cursor、Codex、Gemini CLI、Antigravity、その他MCP互換クライアントで動作します。この統合により、プロパティ情報、検索アナリティクス、URL検査、サイトマップ管理に、すべてチャットを通じてアクセスできるようになります。

SEO専門家にとってのメリット

1. プロパティ管理

   • すべてのGSCプロパティを一元管理

   • 確認の詳細や基本的なサイト情報を取得

   • アカウントへの新しいプロパティの追加

   • アカウントからのプロパティの削除

2. 検索アナリティクスとレポート

   • どの検索クエリがサイトへの訪問者をもたらしているかを発見

   • 表示回数、クリック数、クリック率 (CTR) を追跡

   • パフォーマンスの傾向を時系列で分析

   • 異なる期間を比較して変化を特定

   • Claudeが作成するチャートやグラフでデータを可視化

3. URL検査とインデックス登録

   • 特定のページにインデックス登録の問題があるかを確認

   • Googleが最後にページをクロールした日時を確認

   • 複数のURLを一度に検査してパターンを特定

   • インデックス登録を改善するための実用的な洞察を取得

4. サイトマップ管理

   • すべてのサイトマップとそのステータスを表示

   • Claudeを通じて新しいサイトマップを直接送信

   • サイトマップ内のエラーや警告を確認

   • サイトマップの処理状況を監視

Related MCP server: Google Search Console MCP Server

利用可能なツール

この統合を設定すると、AIアシスタントに以下のような指示を出せるようになります：

利用可能な全19ツールの詳細なリストについては、セットアップ後にAIアシスタントに「list tools」と尋ねてください。

はじめに (コーディング経験不要！)

1. Google Search Console APIアクセスの設定

このツールを使用する前に、AIアシスタントがGSCデータにアクセスできるようにAPI認証情報を作成する必要があります：

認証オプション

このツールは2つの認証方法をサポートしています：

1. OAuth認証 (推奨)

この方法は、自身のGoogleアカウントで認証できるため、サービスアカウントを使用するよりも便利な場合が多いです。通常のアカウントと同じリソースにアクセスできます。

OAuth認証をスキップしてサービスアカウント認証のみを使用するには、GSC_SKIP_OAUTH を "true"、"1"、または "yes" に設定してください。

設定手順:

1. Google Cloud Console にアクセスし、Google Cloudアカウントがない場合は作成します

2. 新しいプロジェクトを作成するか、既存のプロジェクトを選択します

3. プロジェクトに対して Search Console APIを有効 にします

4. プロジェクトに スコープ https://www.googleapis.com/auth/webmasters を追加します

5. 「認証情報」ページ に移動します

6. 「認証情報を作成」をクリックし、「OAuthクライアントID」を選択します

7. OAuth同意画面を設定します

8. アプリケーションの種類として「デスクトップアプリ」を選択します

9. OAuthクライアントに名前を付けて「作成」をクリックします

10. クライアントシークレットのJSONファイルをダウンロードします (例: client_secrets.json)

11. このファイルをスクリプトと同じディレクトリに配置するか、GSC_OAUTH_CLIENT_SECRETS_FILE 環境変数で場所を指定します

OAuth認証で初めてツールを実行すると、ブラウザウィンドウが開き、Googleアカウントへのサインインとアプリケーションの承認を求められます。承認後、ツールは将来の使用のためにトークンを保存します。

2. サービスアカウント認証

この方法はサービスアカウントを使用します。自動化されたスクリプトや、個人のGoogleアカウントを使用したくない場合に便利です。これには、Google Search Consoleでサービスアカウントをユーザーとして追加する必要があります。

設定手順:

1. Google Cloud Console にアクセスし、Google Cloudアカウントがない場合は作成します

2. 新しいプロジェクトを作成するか、既存のプロジェクトを選択します

3. プロジェクトに対して Search Console APIを有効 にします

4. 「認証情報」ページ に移動します

5. 「認証情報を作成」をクリックし、「サービスアカウント」を選択します

6. サービスアカウントの詳細を入力し、「作成」をクリックします

7. 新しく作成したサービスアカウントをクリックします

8. 「キー」タブに移動し、「鍵を追加」 > 「新しい鍵を作成」をクリックします

9. JSON形式を選択し、「作成」をクリックします

10. キーファイルをダウンロードし、service_account_credentials.json としてスクリプトと同じディレクトリに保存するか、GSC_CREDENTIALS_PATH 環境変数で場所を指定します

11. サービスアカウントのメールアドレスを適切なSearch Consoleプロパティに追加します

🎬 Youtubeで初心者向けチュートリアルを見る:

上の画像をクリックしてステップバイステップのビデオチュートリアルを見る

2. 必要なソフトウェアのインストール

コンピュータに以下のツールをインストールする必要があります：

• Python (バージョン3.11以降) - MCPサーバーを実行します

• Node.js - MCPインスペクターや特定のMCPコンポーネントの実行に必要です

• MCP互換のAIクライアント — Claude Desktop、Cursor、Codex CLI、Gemini CLI、または Antigravity がサポートされています

進める前に、PythonとNode.jsの両方が正しくインストールされ、システムパスで利用可能であることを確認してください。

3. Google Search Console MCPのダウンロード

このツールをコンピュータにダウンロードする必要があります。最も簡単な方法は以下の通りです：

1. このページ上部にある緑色の「Code」ボタンをクリックします

2. 「Download ZIP」を選択します

3. ダウンロードしたファイルを簡単にアクセスできる場所（ドキュメントフォルダなど）に解凍します

Gitに慣れている場合は、以下のようにします：

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

4. 必要なコンポーネントのインストール

コンピュータのターミナル（Mac）またはコマンドプロンプト（Windows）を開きます：

1. ファイルを解凍したフォルダに移動します：

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

2. 仮想環境を作成します（これによりプロジェクトの依存関係が分離されます）：

# 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

注意: uvのインストール時に「pip not found」エラーが発生した場合は、以下の「'pip not found'エラーが発生した場合」セクションを参照してください。

3. 仮想環境を有効にします：

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

# On Windows:
.venv\Scripts\activate

4. 必要な依存関係をインストールします：

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

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

「pip not found」エラーが発生した場合:

# 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

コマンドプロンプトの先頭に (.venv) と表示されていれば、仮想環境が有効になっており、システムPythonに影響を与えずに依存関係がインストールされます。

5. AIクライアントをGoogle Search Consoleに接続する

以下の設定ではClaude Desktopを例として使用します。他のクライアント（Cursor、Codex、Gemini CLI、Antigravity）の場合もJSON構造は同じです。設定ファイルの場所については各クライアントのドキュメントを確認してください。

1. まだインストールしていない場合は Claude Desktop をダウンロードしてインストールします

2. Google認証情報ファイルがコンピュータのどこかに保存されていることを確認します

3. コンピュータのターミナル（Mac）またはコマンドプロンプト（Windows）を開き、以下を入力します：

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

4. 以下の設定テキストを追加します（これにより、AIクライアントにGSCへの接続方法を伝えます）：

OAuth認証 (自分のアカウントを使用)

{
  "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"
      }
    }
  }
}

サービスアカウント認証

{
  "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"
      }
    }
  }
}

環境変数リファレンス

重要: すべてのパスをコンピュータ上の実際の場所に置き換えてください：

• 最初のパスは、仮想環境内のPython実行可能ファイルを指す必要があります

• 2番目のパスは、解凍したフォルダ内の gsc_server.py ファイルを指す必要があります

• 3番目のパスは、Googleサービスアカウントの認証情報JSONファイルを指す必要があります

例:

• Mac:

  • Pythonパス: /Users/yourname/Documents/mcp-gsc/.venv/bin/python

  • スクリプトパス: /Users/yourname/Documents/mcp-gsc/gsc_server.py

• Windows:

  • Pythonパス: C:\Users\yourname\Documents\mcp-gsc\.venv\Scripts\python.exe

  • スクリプトパス: C:\Users\yourname\Documents\mcp-gsc\gsc_server.py

5. ファイルを保存します：

   • Mac: Ctrl+O を押し、Enter、次に Ctrl+X で終了

   • Windows: ファイル > 保存 をクリックし、メモ帳を閉じる

6. AIクライアントを再起動します

7. 開くと、ツールセクションでGSCツールが利用可能になっているはずです

6. SEOデータの分析を開始！

これで、AIアシスタントにGSCデータについて質問できるようになりました！データの取得だけでなく、分析、傾向の説明、視覚化の作成を行い、SEOパフォーマンスをより深く理解するのに役立ちます。

各ツールで使用できる強力なプロンプトの例をいくつか紹介します：