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Google Analytics MCP Server

Google Analytics MCP Server

ローカル
ga4mcp.comデータ・分析243今日更新

Google Analytics MCP Server について

Google Analytics MCP Server は、Google Analytics 4 (GA4) 向けの MCP サーバーで、AI エージェントがWebサイトのトラフィック、ユーザー行動、パフォーマンスデータを利用できるようにします。スキーマ検出やサーバー側の集計を備え、GA4 データを素早く分析したいチームや開発者に向けたものです。

主な機能

  1. 01GA4 の多次元レポートの取得
  2. 02サーバー側でのメトリクス集計
  3. 03アカウントとプロパティの一覧取得
  4. 04ディメンションとメトリクスのスキーマ検出
  5. 05直近30分のリアルタイムレポート
  6. 06GitHub から読み込むオンデマンドの分析スキル

活用シーン

  1. 01トラフィックの急減原因の診断
  2. 02チャネル獲得と貢献度の分析
  3. 03EC の売上とコンバージョンファネルの確認

MCP 対応

本プロジェクトは MCP サーバーであり、get_ga4_data、list_accounts、run_realtime_report などのツールと、スキルの一覧取得・読み込み機能を MCP クライアントに公開します。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

mcp.json · 共通設定
{
"mcpServers": {
"google-analytics": {
"command": "uvx",
"args": [
"google-analytics-mcp"
],
"env": {
"GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS": "<GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS>",
"GA4_PROPERTY_ID": "<GA4_PROPERTY_ID>"
}
}
}
}
起動コマンドuvx google-analytics-mcp
設定が必要な環境変数
GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALSシークレットAbsolute path to your Google Cloud service account JSON key with GA4 property access.
GA4_PROPERTY_IDNumeric GA4 Property ID to query, for example 123456789.

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境(Node.js 18 以上など)が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
pypigoogle-analytics-mcp2.11.7

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

Google Analytics MCP ロゴ

Google Analytics 4 (GA4) MCP サーバー 📊

Google Analytics 4 用の Model Context Protocol(MCP)サーバーです。AI エージェント向けに、リアルタイムのクエリ探索、スキーマの検出、指標の集計、オーディエンス分析を提供します。

CI PyPI version npm version OpenSSF Scorecard License: MIT

🌐 ドキュメントとウェブポータル:https://ga4.builditwithai.xyz


⚡ クイックスタート

# 1-Line Universal Installer (Auto-configures Claude Desktop, Cursor, Claude Code, Antigravity, VS Code, Zed, Windsurf)
curl -fsSL "https://ga4.builditwithai.xyz/install" | bash

# Or run directly via your preferred runtime:
uvx google-analytics-mcp
uvx --from google-analytics-mcp ga4-mcp-server
python -m ga4_mcp
npx -y @surendranb/google-analytics-mcp


🤖 クライアントのセットアップ

A. Claude Code(CLI)
claude mcp add google-analytics -- uvx google-analytics-mcp
B. Cursor と Google Antigravity(mcp.json)
{
  "mcpServers": {
    "google-analytics": {
      "command": "uvx",
      "args": ["google-analytics-mcp"]
    }
  }
}
C. Claude Desktop(claude_desktop_config.json)
{
  "mcpServers": {
    "google-analytics": {
      "command": "uvx",
      "args": ["google-analytics-mcp"],
      "env": {
        "GA4_PROPERTY_ID": "your_ga4_property_id",
        "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS": "/path/to/service_account.json"
      }
    }
  }
}
D. VS Code(Cline / Roo Code / Continue)
{
  "mcpServers": {
    "google-analytics": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@surendranb/google-analytics-mcp"]
    }
  }
}

🛠️ ツールと機能

ツール名パラメーター説明戻り値の型
get_ga4_datadimensions(リスト)、metrics(リスト)、date_ranges(リスト)、limit(整数)複数のディメンションを使った GA4 レポートを実行し、指標の合計を自動計算してサーバー側で集計します。JSON / Markdown
list_accounts(なし)アクセス可能なすべての Google Analytics アカウントと権限レベルを一覧表示します。JSON
list_propertiesaccount_id(任意)アカウントに関連付けられたすべての GA4 プロパティを一覧表示します。JSON
get_property_metadataproperty_id(任意)ディメンションと指標の完全なスキーマ、カスタム定義、互換性ルールを取得します。JSON
run_realtime_reportmetrics(リスト)、dimensions(リスト)過去 30 分間のリアルタイムのアクティブユーザー数とイベント数を取得します。JSON
search_skillsquery(文字列)組み込みの GA4 分析プレイブック(eコマース、チャネルアトリビューション、ボットフィルタリング)を検索します。Markdown
skill_readskill_name(文字列)手順をまとめたスキルと分析ガイドを GitHub から動的に読み込みます。Markdown
skills_list(なし)利用可能なすべての GA4 分析スキルを一覧表示します。JSON

🧠 動的スキルとガイド付きプレイブック

このサーバーには、GitHub から動的に読み込まれる分析レシピが組み込まれています。

  • traffic-diagnosis:トラフィックが急減した原因を段階的に分析します。
  • channel-acquisition:ベストプラクティスに基づくチャネルのグループ化とアトリビューションモデルを提供します。
  • ecommerce-analysis:収益、商品購入率、コンバージョンファネルを分析します。
  • ai-referral-analysis:ChatGPT、Claude、Perplexity、Gemini からのリファラルトラフィックを追跡し、切り分けます。

🔒 テレメトリとプライバシー

このパッケージは、ツールの信頼性向上のため、個人を特定できる情報を含まない匿名の診断テレメトリ(コマンドの実行、遅延、エラーコード)を収集します。クエリ、ユーザー認証情報、個人データ、ソースコード、環境変数を収集または保存することはありません。

次の環境変数のいずれかを設定すれば、いつでもオプトアウトできます。

export DO_NOT_TRACK=1
# or
export MCP_TELEMETRY_OPT_OUT=1

📄 ライセンス

MIT ライセンスです。詳細は LICENSE をご覧ください。

コメント

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。