MCP Search Analytics Server

MCP Search Analytics Server

Google Analytics と Search Console のデータ分析に対応する Model Context Protocol（MCP）サーバーです。

🚀 機能

• Google Analytics 4 と Google Search Console のデータに統合的にアクセスできます
• MCP インターフェースを通じてリアルタイムで分析クエリを実行できます
• 環境変数を使って認証情報を安全に管理できます

🔧 セットアップ

前提条件

• Python 3.8+
• Analytics API と Search Console API を有効にした Google Cloud プロジェクト
• 適切な権限を持つ Google サービスアカウント

インストール

1. このリポジトリをクローンします。

git clone https://github.com/vesivanov/mcp-search-analytics.git
cd mcp-search-analytics

2. 仮想環境を作成します。

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # On Windows: venv\Scripts\activate

3. 依存関係をインストールします。

pip install -r requirements.txt

設定

1. 環境ファイルを作成します。

   cp environment.example .env
   

2. Google サービスアカウントを設定します。

   • Google Cloud Console でサービスアカウントを作成します
   • JSON 認証情報ファイルをダウンロードします
   • Google Analytics Reporting API と Search Console API を有効にします
   • サービスアカウントに必要な権限を付与します

3. 環境変数を設定します。 .env ファイルを実際の値で編集します。

   ANALYTICS_CREDENTIALS_PATH=/path/to/your/credentials.json
   GSC_SITE_URL=https://your-website.com
   GA4_PROPERTY_ID=your-property-id
   

使用方法

1. 認証情報をテストします。

python test_credentials.py

2. MCP サーバーを実行します。

python unified_analytics_server.py

🔐 セキュリティに関する注意事項

• 認証情報ファイル（.json、.env）をバージョン管理に絶対にコミットしないでください
• 認証情報は安全に保管し、環境変数を使用してください
• サービスアカウントキーを定期的にローテーションしてください
• API アクセスには最小権限の原則を適用してください

📋 要件

Python の依存関係については requirements.txt を参照してください。

🤝 コントリビューション

1. リポジトリをフォークします
2. 機能ブランチを作成します
3. 変更を加えます
4. 十分にテストします
5. プルリクエストを送信します

📄 ライセンス

このプロジェクトは MIT License の下でライセンスされています。詳細は LICENSE ファイルを参照してください。