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flin-shopify-analytics-mcp

flin-shopify-analytics-mcp

by flin-agency

flin-shopify-analytics-mcp

Read-only MCP server for Shopify analytics.

Der Server ist dafür gedacht, Shopify-Shop-Daten in Claude oder anderen MCP-Clients lesend abzufragen, zum Beispiel:

  • Welche Kunden haben bestellt?

  • Welche Produkte wurden gekauft?

  • Wie viele Einheiten wurden gekauft?

  • Wie viel Umsatz hat ein Kunde erzeugt?

Was dieser MCP kann

Der Server stellt diese Tools bereit:

  • Basisdaten:

  • shopify_list_orders

  • shopify_list_customers

  • shopify_list_products

  • shopify_customer_purchase_summary

  • shopify_sales_by_customer_product

  • Reporting Core (v2, auf main):

  • shopify_sales_overview

  • shopify_sales_timeseries

  • shopify_top_products

  • shopify_top_customers

  • shopify_discount_analysis

  • Retention / CRM Health (v3, auf main):

  • shopify_retention_overview

  • shopify_repeat_purchase_windows

  • shopify_time_to_second_order

  • shopify_inactive_customer_summary

  • Attribution (v4, auf main):

  • shopify_attribution_quality_summary

  • shopify_sales_by_source

  • shopify_sales_by_utm

  • shopify_new_customers_by_attribution

  • shopify_landing_page_analysis

Write-Operationen sind nicht erlaubt. GraphQL-Mutationen werden blockiert.

Related MCP server: Shopify Partner Agent

Wichtig: Ohne Shopify-App funktioniert dieser MCP nicht

Du brauchst für den Ziel-Shop immer eine installierte Shopify-App mit Admin-API-Rechten.

Je nach App-Typ bekommst du unterschiedliche Credentials:

  • Neue Apps ab 2026: Client ID + Client Secret

  • Bestehende Legacy-Custom-Apps: Admin API access token (shpat_...)

Ohne installierte App und passende Scopes kann der MCP keine Orders, Kunden oder Produkte lesen.

Voraussetzungen

  • Python 3.10+

  • uv oder uvx

  • Zugriff auf den Shopify-Store

  • Berechtigung, eine App für den Store zu erstellen und zu installieren

Shopify-App erstellen

Empfohlen: Dev Dashboard App mit Client Credentials

Das ist der richtige Weg für neue Shopify-Apps.

  1. Öffne den Shopify Dev Dashboard Bereich für deine App.

  2. Erstelle eine App für den Ziel-Store.

  3. Konfiguriere die Admin-API-Scopes.

  4. Release die App-Version mit diesen Scopes.

  5. Installiere die App auf dem Store.

  6. Öffne in der App Settings und kopiere:

    • Client ID

    • Client secret

Für diesen MCP brauchst du mindestens diese Scopes:

  • read_products

  • read_customers

  • read_orders

Optional:

  • read_all_orders

read_all_orders ist sinnvoll, wenn du nicht nur die normalen Standard-Zeiträume von Shopify auslesen willst. Für v3 Retention-KPIs ist read_all_orders faktisch empfohlen, weil Wiederkauf- und Inaktivitätskennzahlen sonst auf unvollständiger Historie basieren können. Für v4 Neukunden-Attribution ist read_all_orders ebenfalls empfohlen, weil der MCP dafür die erste bekannte Bestellung eines Kunden bis dateTo korrekt erkennen muss.

Legacy: Bestehende Custom App im Shopify Admin

Nur für bereits existierende Admin-Custom-Apps.

  1. Öffne die bestehende Custom App im Shopify Admin.

  2. Stelle sicher, dass die App installiert ist.

  3. Prüfe die Admin-API-Scopes.

  4. Kopiere den Admin API access token.

Auch hier brauchst du mindestens:

  • read_products

  • read_customers

  • read_orders

Welche Credentials du eintragen musst

Option A: Dev Dashboard App

Verwende diese Variablen:

SHOPIFY_STORE_DOMAIN="your-store.myshopify.com"
SHOPIFY_CLIENT_ID="your_client_id"
SHOPIFY_CLIENT_SECRET="your_client_secret"
SHOPIFY_API_VERSION="2026-04"

Der MCP holt das Access Token automatisch über den Client-Credentials-Flow und erneuert es selbst.

Option B: Legacy Custom App

Verwende diese Variablen:

SHOPIFY_STORE_DOMAIN="your-store.myshopify.com"
SHOPIFY_ADMIN_ACCESS_TOKEN="shpat_xxx"
SHOPIFY_API_VERSION="2026-04"

Wenn SHOPIFY_ADMIN_ACCESS_TOKEN gesetzt ist, verwendet der MCP den statischen Token-Modus.

Claude Desktop Konfiguration

Empfohlener Skill fuer Analysen

Wenn du diesen MCP in Claude oder Codex fuer schnelle Shop-Analysen nutzt, ist es empfohlen, zusaetzlich den repo-lokalen Skill zu verwenden:

Der Skill ist kein Ersatz fuer den MCP. Er ist ein Analyse-Playbook, das Claude hilft:

  • die richtigen Tools in der richtigen Reihenfolge zu nutzen

  • Antworten kurz und entscheidungsorientiert zu halten

  • Attribution und Retention nicht zu ueberinterpretieren

Empfohlene Kombination:

  1. MCP verbinden

  2. Skill laden bzw. referenzieren

  3. Dann Fragen stellen wie:

    • "Give me a 30-day executive sales snapshot"

    • "Why did revenue drop vs the previous period?"

    • "Is retention healthy?"

    • "Can we trust the attribution data?"

Variante 1: Über PyPI mit uvx

Die Beispiele unten sind auf die letzte veröffentlichte PyPI-Version gepinnt. main kann bereits zusätzliche, noch nicht veröffentlichte Tools enthalten.

{
  "mcpServers": {
    "flin-shopify-analytics-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--refresh",
        "-q",
        "flin-shopify-analytics-mcp@0.3.0"
      ],
      "env": {
        "SHOPIFY_STORE_DOMAIN": "your-store.myshopify.com",
        "SHOPIFY_CLIENT_ID": "your_client_id",
        "SHOPIFY_CLIENT_SECRET": "your_client_secret",
        "SHOPIFY_API_VERSION": "2026-04"
      }
    }
  }
}

Variante 2: Lokal aus dem Repo

Das ist die stabilste Variante für Entwicklung und Debugging.

{
  "mcpServers": {
    "flin-shopify-analytics-mcp": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "run",
        "--quiet",
        "--directory",
        "/Users/nicolasg/Antigravity/flin-shopify-analytics-mcp",
        "flin-shopify-analytics-mcp"
      ],
      "env": {
        "SHOPIFY_STORE_DOMAIN": "your-store.myshopify.com",
        "SHOPIFY_CLIENT_ID": "your_client_id",
        "SHOPIFY_CLIENT_SECRET": "your_client_secret",
        "SHOPIFY_API_VERSION": "2026-04"
      }
    }
  }
}

Lokaler Start ohne Claude

Mit Client ID / Client Secret

uvx --refresh -q flin-shopify-analytics-mcp@0.3.0 \
  --domain your-store.myshopify.com \
  --clientId your_client_id \
  --clientSecret your_client_secret \
  --apiVersion 2026-04

Mit statischem Admin-Token

uvx --refresh -q flin-shopify-analytics-mcp@0.3.0 \
  --domain your-store.myshopify.com \
  --accessToken shpat_xxx \
  --apiVersion 2026-04

TLS / SSL

Der MCP verwendet standardmäßig das certifi-CA-Bundle.

Falls deine Umgebung einen Firmen-Proxy oder eigene Root-Zertifikate benutzt, kannst du zusätzlich setzen:

SHOPIFY_CA_BUNDLE="/path/to/ca-bundle.pem"

Alternativ funktioniert auch:

SSL_CERT_FILE="/path/to/ca-bundle.pem"

Troubleshooting

Attribution-Daten sind leer oder unvollständig

Die v4 Attribution-Tools basieren auf Shopify-Order-Attribution und Customer Journey Daten.

Wichtig:

  1. Shopify-Attribution ist nicht für jede Order vollständig vorhanden.

  2. shopify_attribution_quality_summary zeigt dir zuerst, wie viele Orders überhaupt Source-, Landing-Page- oder UTM-Daten haben.

  3. shopify_sales_by_source und shopify_sales_by_utm reporten fehlende Daten bewusst als unattributed oder <none>, statt Werte zu raten.

  4. shopify_new_customers_by_attribution und shopify_landing_page_analysis mit newCustomers sind am belastbarsten, wenn die App read_all_orders hat.

SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED

Dann kann die Python-Umgebung die Zertifikatskette nicht verifizieren.

Prüfe in dieser Reihenfolge:

  1. Ob du auf 0.3.0 oder neuer bist

  2. Ob ein Firmen-Proxy oder eigenes Root-CA im Spiel ist

  3. Ob SHOPIFY_CA_BUNDLE oder SSL_CERT_FILE gesetzt werden muss

no version of flin-shopify-analytics-mcp == ...

Dann hängt uvx meistens noch auf einem alten Index-Stand.

Hilfreich:

uv cache clean flin-shopify-analytics-mcp

Und in der Claude-Konfiguration:

"args": ["--refresh", "-q", "flin-shopify-analytics-mcp@0.3.0"]

Entwicklung

Tests:

python -m unittest discover -s py_tests -v

Build:

uv build

Release

  1. Version in pyproject.toml, flin_shopify_analytics_mcp/__init__.py und flin_shopify_analytics_mcp/mcp_server.py anheben

  2. Commit erstellen

  3. Tag vX.Y.Z pushen

  4. GitHub Actions Workflow .github/workflows/release.yml veröffentlicht auf PyPI

Offizielle Shopify-Doku

Available Tools

19 tools
shopify_attribution_quality_summaryC

Coverage summary for source, landing page, and UTM attribution data.

Inputs: dateFrom (required), dateTo (required), query, limit.

shopify_customer_purchase_summaryB

Purchase summary for one customer: total orders, total spent, products and quantities.

Inputs: customerId, email, limit.

shopify_discount_analysisC

Discount totals, discounted order rate, and top discount codes for a date range.

Inputs: dateFrom (required), dateTo (required), query, limit.

shopify_inactive_customer_summaryC

Customer inactivity summary for fixed 30/60/90/180-day windows.

Inputs: asOfDate (required), limit.

shopify_landing_page_analysisC

Landing-page performance by sales, orders, and accurately counted new customers.

Inputs: dateFrom (required), dateTo (required), query, limit, +1 more.

shopify_list_customersB

List Shopify customers (read-only) with orders count and amount spent.

Inputs: limit, query.

shopify_list_ordersB

List read-only Shopify orders with customer, amount and line items.

Inputs: limit, query, createdAfter, createdBefore.

shopify_list_productsB

List Shopify products (read-only), variants, SKU, price and inventory quantity.

Inputs: limit, query.

shopify_new_customers_by_attributionC

New customers grouped by source, UTM campaign, or landing page.

Inputs: dateFrom (required), dateTo (required), query, limit, +1 more.

shopify_repeat_purchase_windowsC

Repeat purchase rates for fixed 30/60/90/180-day windows.

Inputs: dateFrom (required), dateTo (required), asOfDate, limit.

shopify_retention_overviewC

Retention KPIs for customers whose first order happened in the selected cohort window.

Inputs: dateFrom (required), dateTo (required), asOfDate, limit.

shopify_sales_by_customer_productC

Aggregate orders to answer who bought what and how much.

Inputs: limit, query, createdAfter, createdBefore.

shopify_sales_by_sourceC

Sales grouped by normalized source or referrer.

Inputs: dateFrom (required), dateTo (required), query, limit.

shopify_sales_by_utmC

Sales grouped by UTM dimension such as source, medium, or campaign.

Inputs: dateFrom (required), dateTo (required), query, limit, +1 more.

shopify_sales_overviewC

Sales KPIs for a date range, optionally compared to the previous period.

Inputs: dateFrom (required), dateTo (required), query, limit, +1 more.

shopify_sales_timeseriesC

Sales time series grouped by day, week, or month.

Inputs: dateFrom (required), dateTo (required), query, limit, +2 more.

shopify_time_to_second_orderC

Distribution and summary stats for days between first and second order.

Inputs: dateFrom (required), dateTo (required), asOfDate, limit.

shopify_top_customersB

Top customers by sales or volume with optional new/returning filter.

Inputs: dateFrom (required), dateTo (required), query, limit, +2 more.

shopify_top_productsC

Top products or variants by net sales, gross sales, units sold, or orders.

Inputs: dateFrom (required), dateTo (required), query, limit, +2 more.

Tool Schema Changelog

Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.

Loading tool schema changelog…

    TDQS

    B3/5.0

    Scored across 19 tools

    Disambiguation5/5

    All 19 tools target distinct analytics aspects (e.g., sales, customers, products, discounts, attribution) with no overlapping purposes. Each tool's description clearly differentiates its focus, ensuring an agent can select the correct tool without ambiguity.

    Naming Consistency4/5

    All tools use the consistent prefix 'shopify_' and snake_case, but not all follow a strict verb+noun pattern (e.g., 'shopify_sales_overview' vs. 'shopify_list_customers'). Despite this, the naming is predictable and readable.

    Tool Count4/5

    With 19 tools, the count is slightly above the typical well-scoped range (3-15), but it is appropriate for a comprehensive analytics server covering multiple dimensions (sales, customers, products, etc.). Each tool serves a clear function without redundancy.

    Completeness4/5

    The tool set covers major Shopify analytics areas: sales KPIs, customer behavior (retention, repeat purchase, inactivity), product performance, discounts, and attribution. Minor gaps like inventory analytics or deeper cohort segmentation exist, but core workflows are well-supported.

    Maintenance

    ActivityInactive
    ResponsivenessNo recent community issues

    Related MCP Connectors

    Related MCP Servers

    • A
      license
      Not graded
      quality
      D
      maintenance
      Read-only Shopify Admin API MCP server for business reporting, exposing tools like get_shop_summary, list_recent_orders, and search_products.
      2,952 npm
      MIT
    • A
      license
      A
      quality
      D
      maintenance
      Free, open-source MCP server that connects Claude to the Shopify Partner API. 25 tools for revenue analytics, churn analysis, retention cohorts, merchant health scoring, conversion funnels, revenue forecasting, and growth velocity.
      25
      14
      MIT
    • F
      license
      Not graded
      quality
      D
      maintenance
      An MCP server providing six scoped tools for Shopify's Admin API, enabling natural-language querying of chargebacks, orders, refunds, customers, and revenue.
      -
    • F
      license
      Not graded
      quality
      D
      maintenance
      Hosted MCP server connecting Shopify, Klaviyo, GA4, Meta Ads, Google Ads, Xero, Gorgias and 20+ e-commerce data sources so AI assistants can answer merchant questions that span every source at once.
      -