SEO를 위한 Google Search Console MCP 서버

2026년 4월 (v0.2.2): 파괴적 도구에 대한 안전 모드, HTTP/SSE 전송, 공식 Dockerfile, 사이트맵 경고 수정 및 PyPI 수정. 자세한 내용은 변경 로그를 참조하세요.

Google Search Console (GSC)을 AI 어시스턴트와 연결하여 자연어 대화를 통해 SEO 데이터를 분석할 수 있게 해주는 MCP(Model Context Protocol) 서버입니다. Claude, Cursor, Codex, Gemini CLI, Antigravity 및 기타 MCP 호환 클라이언트와 함께 작동합니다. 이 통합을 통해 간단한 채팅만으로 속성 정보, 검색 분석, URL 검사 및 사이트맵 관리에 액세스할 수 있습니다.

이 도구가 SEO 전문가에게 어떤 도움을 줄 수 있나요?

1. 속성 관리

   • 모든 GSC 속성을 한곳에서 확인

   • 확인 세부 정보 및 기본 사이트 정보 가져오기

   • 계정에 새 속성 추가

   • 계정에서 속성 제거

2. 검색 분석 및 보고

   • 어떤 검색 쿼리가 사이트로 방문자를 유도하는지 파악

   • 노출수, 클릭수 및 클릭률(CTR) 추적

   • 시간 경과에 따른 성과 추세 분석

   • 기간별 비교를 통해 변화 감지

   • Claude가 생성한 차트와 그래프로 데이터 시각화

3. URL 검사 및 색인 생성

   • 특정 페이지에 색인 생성 문제가 있는지 확인

   • Google이 마지막으로 페이지를 크롤링한 시기 확인

   • 여러 URL을 한 번에 검사하여 패턴 식별

   • 색인 생성 개선 방법에 대한 실행 가능한 통찰력 확보

4. 사이트맵 관리

   • 모든 사이트맵과 상태 확인

   • Claude를 통해 직접 새 사이트맵 제출

   • 사이트맵의 오류 또는 경고 확인

   • 사이트맵 처리 상태 모니터링

Related MCP server: Google Search Console MCP Server

사용 가능한 도구

이 통합을 설정한 후 AI 어시스턴트에게 요청할 수 있는 작업은 다음과 같습니다:

사용 가능한 19개 도구 전체 목록과 자세한 설명은 설정 후 AI 어시스턴트에게 "list tools"라고 요청하세요.

시작하기 (코딩 경험 불필요!)

1. Google Search Console API 액세스 설정

이 도구를 사용하기 전에 AI 어시스턴트가 GSC 데이터에 액세스할 수 있도록 API 자격 증명을 만들어야 합니다:

인증 옵션

이 도구는 두 가지 인증 방법을 지원합니다:

1. OAuth 인증 (권장)

이 방법은 자신의 Google 계정으로 인증할 수 있게 해주며, 서비스 계정을 사용하는 것보다 편리한 경우가 많습니다. 평소 사용하는 것과 동일한 리소스에 액세스할 수 있습니다.

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

설정 지침:

1. Google Cloud Console로 이동하여 Google Cloud 계정이 없다면 만듭니다.

2. 새 프로젝트를 만들거나 기존 프로젝트를 선택합니다.

3. 프로젝트에 대해 Search Console API를 사용 설정합니다.

4. 프로젝트에 범위(scope) https://www.googleapis.com/auth/webmasters를 추가합니다.

5. "자격 증명" 페이지로 이동합니다.

6. "자격 증명 만들기"를 클릭하고 "OAuth 클라이언트 ID"를 선택합니다.

7. OAuth 동의 화면을 구성합니다.

8. 애플리케이션 유형으로 "데스크톱 앱"을 선택합니다.

9. OAuth 클라이언트에 이름을 지정하고 "만들기"를 클릭합니다.

10. 클라이언트 비밀 JSON 파일을 다운로드합니다(예: client_secrets.json).

11. 이 파일을 스크립트와 같은 디렉토리에 배치하거나 GSC_OAUTH_CLIENT_SECRETS_FILE 환경 변수를 설정하여 해당 위치를 가리키도록 합니다.

OAuth 인증으로 도구를 처음 실행하면 브라우저 창이 열리며 Google 계정으로 로그인하고 애플리케이션을 승인하라는 메시지가 표시됩니다. 승인 후 도구는 향후 사용을 위해 토큰을 저장합니다.

2. 서비스 계정 인증

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

설정 지침:

1. Google Cloud Console로 이동하여 Google Cloud 계정이 없다면 만듭니다.

2. 새 프로젝트를 만들거나 기존 프로젝트를 선택합니다.

3. 프로젝트에 대해 Search Console API를 사용 설정합니다.

4. "자격 증명" 페이지로 이동합니다.

5. "자격 증명 만들기"를 클릭하고 "서비스 계정"을 선택합니다.

6. 서비스 계정 세부 정보를 입력하고 "만들기"를 클릭합니다.

7. 새로 만든 서비스 계정을 클릭합니다.

8. "키" 탭으로 이동하여 "키 추가" > "새 키 만들기"를 클릭합니다.

9. JSON 형식을 선택하고 "만들기"를 클릭합니다.

10. 키 파일을 다운로드하여 스크립트와 같은 디렉토리에 service_account_credentials.json으로 저장하거나 GSC_CREDENTIALS_PATH 환경 변수를 설정하여 해당 위치를 가리키도록 합니다.

11. 적절한 Search Console 속성에 서비스 계정 이메일 주소를 추가합니다.

🎬 Youtube에서 초보자용 튜토리얼 보기:

위 이미지를 클릭하여 단계별 비디오 튜토리얼을 시청하세요

2. 필수 소프트웨어 설치

컴퓨터에 다음 도구를 설치해야 합니다:

• Python (버전 3.11 이상) - MCP 서버를 실행합니다.

• Node.js - MCP 인스펙터 및 특정 MCP 구성 요소를 실행하는 데 필요합니다.

• MCP 호환 AI 클라이언트 — Claude Desktop, Cursor, Codex CLI, Gemini CLI 또는 Antigravity가 모두 지원됩니다.

진행하기 전에 Python과 Node.js가 올바르게 설치되어 있고 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 "Code" 버튼을 클릭합니다.

2. "Download ZIP"을 선택합니다.

3. 다운로드한 파일을 쉽게 찾을 수 있는 위치(예: 문서 폴더)에 압축을 풉니다.

Git에 익숙하다면 다음을 사용하세요:

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

4. 필수 구성 요소 설치

컴퓨터의 터미널(Mac) 또는 명령 프롬프트(Windows)를 엽니다:

1. 파일 압축을 푼 폴더로 이동합니다:

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

2. 가상 환경을 만듭니다(프로젝트 종속성을 격리된 상태로 유지합니다):

   # 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 "pip not found" 오류가 발생하면 아래의 "'pip not found' 오류가 발생하는 경우" 섹션을 참조하세요.

3. 가상 환경을 활성화합니다:

   # On Mac/Linux:
   source .venv/bin/activate
   
   # On Windows:
   .venv\Scripts\activate

4. 필수 종속성을 설치합니다:

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

   "pip not found" 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 활성화된 것이며, 시스템 Python 설치에 영향을 주지 않고 종속성이 설치됩니다.

5. AI 클라이언트를 Google Search Console에 연결

아래 구성은 Claude Desktop을 예로 사용합니다. 다른 클라이언트(Cursor, Codex, Gemini CLI, Antigravity)의 경우 JSON 구조는 동일합니다. 클라이언트 설명서에서 구성 파일 위치를 확인하세요.

1. 아직 설치하지 않았다면 Claude Desktop을 다운로드하여 설치합니다.

2. Google 자격 증명 파일이 컴퓨터 어딘가에 저장되어 있는지 확인합니다.

3. 컴퓨터의 터미널(Mac) 또는 명령 프롬프트(Windows)를 열고 다음을 입력합니다:

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

4. 다음 구성 텍스트를 추가합니다(AI 클라이언트에게 GSC 연결 방법을 알려줍니다):

OAuth 인증 (본인 계정 사용)

{
  "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"
      }
    }
  }
}

서비스 계정 인증

{
  "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"
      }
    }
  }
}

환경 변수 참조

중요: 모든 경로를 컴퓨터의 실제 위치로 바꾸세요:

• 첫 번째 경로는 가상 환경 내부의 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.

예시:

• Mac:

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

  • 스크립트 경로: /Users/yourname/Documents/mcp-gsc/gsc_server.py

• Windows:

  • 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 Enter, Ctrl+X를 눌러 종료

   • Windows: 파일 > 저장 클릭 후 메모장 닫기

6. AI 클라이언트를 다시 시작합니다.

7. 열리면 도구 섹션에서 GSC 도구를 사용할 수 있습니다.

6. SEO 데이터 분석 시작!

이제 AI 어시스턴트에게 GSC 데이터에 대해 질문할 수 있습니다! 데이터를 검색할 뿐만 아니라 분석하고, 추세를 설명하며, SEO 성과를 더 잘 이해할 수 있도록 시각화를 생성할 수 있습니다.

각 도구와 함께 사용할 수 있는 강력한 프롬프트는 다음과 같습니다: