Google Analytics MCP-Server (Experimentell)

Dieses Repository enthält den Quellcode für den Betrieb eines lokalen MCP-Servers, der mit APIs für Google Analytics interagiert.

Nehmen Sie an der Diskussion teil und stellen Sie Fragen im 🤖-analytics-mcp-Kanal auf Discord.

Tools 🛠️

Der Server verwendet die Google Analytics Admin API und die Google Analytics Data API, um verschiedene Tools für die Verwendung mit LLMs bereitzustellen.

Konten- und Property-Informationen abrufen 🟠

• get_account_summaries: Ruft Informationen über die Google Analytics-Konten und -Properties des Nutzers ab.

• get_property_details: Gibt Details zu einer Property zurück.

• list_google_ads_links: Gibt eine Liste der Verknüpfungen zu Google Ads-Konten für eine Property zurück.

Kernberichte ausführen 📙

• run_report: Führt einen Google Analytics-Bericht mithilfe der Data API aus.

• run_funnel_report: Führt einen Google Analytics-Trichterbericht mithilfe der Data API aus.

• get_custom_dimensions_and_metrics: Ruft die benutzerdefinierten Dimensionen und Messwerte für eine bestimmte Property ab.

Echtzeitberichte ausführen ⏳

• run_realtime_report: Führt einen Google Analytics-Echtzeitbericht mithilfe der Data API aus.

Related MCP server: Google Analytics MCP Server

Einrichtungsanleitung 🔧

✨ Sehen Sie sich das Google Analytics MCP-Einrichtungs-Tutorial auf YouTube an, um eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zu erhalten.

Die Einrichtung umfasst die folgenden Schritte:

1. Python konfigurieren.

2. Anmeldedaten für Google Analytics konfigurieren.

3. Gemini konfigurieren.

Python konfigurieren 🐍

Installieren Sie pipx.

APIs in Ihrem Projekt aktivieren ✅

Folgen Sie den Anweisungen, um die folgenden APIs in Ihrem Google Cloud-Projekt zu aktivieren:

• Google Analytics Admin API

• Google Analytics Data API

Anmeldedaten konfigurieren 🔑

Konfigurieren Sie Ihre Application Default Credentials (ADC). Stellen Sie sicher, dass die Anmeldedaten für einen Nutzer mit Zugriff auf Ihre Google Analytics-Konten oder -Properties gelten.

Die Anmeldedaten müssen den schreibgeschützten Google Analytics-Bereich enthalten:

https://www.googleapis.com/auth/analytics.readonly

Lesen Sie OAuth-Clients verwalten, um zu erfahren, wie Sie einen OAuth-Client erstellen.

Hier sind einige gcloud-Beispielbefehle, die nützlich sein könnten:

• Richten Sie ADC mithilfe von Nutzeranmeldedaten und einem OAuth-Desktop- oder Web-Client ein, nachdem Sie das Client-JSON in YOUR_CLIENT_JSON_FILE heruntergeladen haben.

  gcloud auth application-default login \
    --scopes https://www.googleapis.com/auth/analytics.readonly,https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform \
    --client-id-file=YOUR_CLIENT_JSON_FILE

• Richten Sie ADC mithilfe der Identitätswechsel-Funktion für Dienstkonten ein.

  gcloud auth application-default login \
    --impersonate-service-account=SERVICE_ACCOUNT_EMAIL \
    --scopes=https://www.googleapis.com/auth/analytics.readonly,https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform

Wenn der Befehl gcloud auth application-default abgeschlossen ist, kopieren Sie den Speicherort der Datei PATH_TO_CREDENTIALS_JSON, der in der folgenden Meldung in der Konsole ausgegeben wird. Sie benötigen diesen für den nächsten Schritt!

Credentials saved to file: [PATH_TO_CREDENTIALS_JSON]

Gemini konfigurieren

1. Installieren Sie die Gemini CLI oder Gemini Code Assist.

2. Erstellen oder bearbeiten Sie die Datei unter ~/.gemini/settings.json und fügen Sie Ihren Server zur Liste mcpServers hinzu.

   Ersetzen Sie PATH_TO_CREDENTIALS_JSON durch den Pfad, den Sie im vorherigen Schritt kopiert haben.

   Wir empfehlen außerdem, dem env-Objekt ein GOOGLE_CLOUD_PROJECT-Attribut hinzuzufügen. Ersetzen Sie YOUR_PROJECT_ID im folgenden Beispiel durch die Projekt-ID Ihres Google Cloud-Projekts.

   {
     "mcpServers": {
       "analytics-mcp": {
         "command": "pipx",
         "args": ["run", "analytics-mcp"],
         "env": {
           "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS": "PATH_TO_CREDENTIALS_JSON",
           "GOOGLE_PROJECT_ID": "YOUR_PROJECT_ID"
         }
       }
     }
   }

Ausprobieren 🥼

Starten Sie Gemini Code Assist oder die Gemini CLI und geben Sie /mcp ein. Sie sollten analytics-mcp in den Ergebnissen sehen.

Hier sind einige Beispiel-Prompts für den Einstieg:

• Fragen Sie, was der Server tun kann:

  what can the analytics-mcp server do?

• Fragen Sie nach einer Google Analytics-Property:

  Give me details about my Google Analytics property with 'xyz' in the name

• Fordern Sie eine Analyse an:

  what are the most popular events in my Google Analytics property in the last 180 days?

• Fragen Sie nach angemeldeten Nutzern:

  were most of my users in the last 6 months logged in?

• Fragen Sie nach der Property-Konfiguration:

  what are the custom dimensions and custom metrics in my property?

Mitwirken ✨

Beiträge sind willkommen! Siehe den Leitfaden für Mitwirkende.