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Google Analytics 4 MCP

Google Analytics 4 MCP

本地服务
scalably.io数据与分析07 周前更新

关于 Google Analytics 4 MCP

Google Analytics 4 MCP 是面向分析团队的只读 MCP 服务,覆盖 Data API 与 Admin API 的读取能力。它提供 17 种工具,支持报告、元数据和管理列表查询。

主要功能

  1. 01标准、批量与透视报告
  2. 02实时与漏斗报告
  3. 03维度和指标元数据查询
  4. 04属性、数据流等管理列表
  5. 05报告访问记录审计

适用场景

  1. 01汇总 GA4 属性的关键指标
  2. 02查看最近 30 分钟的实时数据
  3. 03分析漏斗步骤的流失情况
  4. 04检查属性配置与访问记录

MCP 相关

作为 MCP 服务,它向 MCP 客户端提供 Google Analytics 4 Data API 和 Admin API 的只读查询工具。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库
安装包
pypiscalably-ga4-mcp1.0.1
mcpbga4-mcp.mcpb

工具

17

收录的工具列表 · 更新于 2 周前

此工具无需参数。

详细介绍

Google Analytics 4 MCP

适用于 Google Analytics 4 的只读 MCP 服务。17 个工具涵盖 Data API 和 Admin API 的所有读取功能:标准、批量、透视、实时和漏斗报告;元数据目录和兼容性检查;以及属性、数据流、自定义维度和指标、关键事件、受众群体、Google Ads 链接、注释和访问报告的管理列表。我们在生产环境中为所有分析客户端运行此服务。

安装

Claude Code:

claude mcp add ga4 -e GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=/path/to/service-account.json -- uvx scalably-ga4-mcp

Codex:

codex mcp add ga4 --env GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=/path/to/service-account.json -- uvx scalably-ga4-mcp

Claude Desktop:从最新的 GitHub 发布版本下载 ga4-mcp.mcpb 并打开。

设置

  1. 在 Google Cloud 中创建或选择一个项目,并在其中启用 Google Analytics Data API 和 Google Analytics Admin API(“API 和服务”中的“库”)。
  2. 在该项目中创建一个服务账号,并下载其 JSON 密钥。
  3. 在每个要查询的 GA4 属性中,将服务账号的电子邮件地址添加为 Viewer(“管理”中的“属性访问权限管理”)。

无需 OAuth 同意屏幕;此服务使用 analytics.readonly 范围,以服务账号身份进行身份验证。一个服务账号可以读取授予其访问权限的任何属性,因此除上述第 3 步外,无需针对每个客户端单独配置。

首先调用 ga4_list_account_summaries,以发现服务账号可访问的 property_id 值,然后将其中一个传入报告或管理工具。

工具(17 个)

工具功能
ga4_list_account_summaries列出此服务账号可访问的所有 GA4 账号及其子属性
ga4_get_property_details获取单个 GA4 属性的完整元数据
ga4_list_data_streams列出 GA4 属性上的所有数据流(Web、iOS、Android)
ga4_list_custom_dimensions列出 GA4 属性上配置的自定义维度
ga4_list_custom_metrics列出 GA4 属性上配置的自定义指标
ga4_list_key_events列出 GA4 属性上的关键事件(以前称为转化)
ga4_list_audiences列出 GA4 属性上定义的受众群体
ga4_list_google_ads_links列出关联到 GA4 属性的 Google Ads 链接
ga4_list_property_annotations列出 GA4 属性上的报告注释
ga4_run_access_report审计日志:查看过去 12 个月内谁读取了 GA4 属性中的哪些内容
ga4_get_metadata获取某个属性完整的 GA4 维度和指标目录
ga4_run_report运行 GA4 标准报告,是核心工具
ga4_batch_run_reports在一次往返中最多运行 5 份 GA4 报告
ga4_run_pivot_report运行 GA4 透视报告
ga4_run_realtime_report运行涵盖过去 30 分钟的 GA4 实时报告
ga4_check_compatibility验证某个维度和指标组合能否一起查询
ga4_run_funnel_report运行 GA4 漏斗报告(v1alpha,流失分析)

配置

变量必需用途
GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS是Google 服务账号 JSON 文件的路径,该文件需具有 analytics.readonly 范围;将每个属性共享给服务账号电子邮件地址
GA4_LOG_LEVEL否INFO(默认值)或 DEBUG

过滤表达式格式

每个接受 dimension_filter / metric_filter 的工具都接收一个 dict:

{"filter": {"field_name": "country", "string_filter": {"value": "US"}}}

使用布尔组组合:

{"and_group": {"expressions": [
  {"filter": {"field_name": "country", "string_filter": {"value": "US"}}},
  {"filter": {"field_name": "deviceCategory", "string_filter": {"value": "mobile"}}}
]}}

原始 {"field_name": ..., "string_filter": ...} 会自动包装为 {"filter": {...}}。

回复格式

每个工具都会返回 JSON,其中包含 status(succeeded、partial、no_op)、operation、summary、target、result、proof、warnings、recovery。失败时会返回工具错误,错误文本为 ga4_request_failed: <message> <hint>。当状态为 partial 时,proof.nextOffset 表示应从该偏移量继续。proof.propertyQuota 包含该属性剩余的 Data API 配额,调用方可据此自行控制请求频率。当响应经过抽样、阈值处理,或将高基数行合并到 (other) 时,proof.dataQualityLimited 为 true;此类结果适合用于判断趋势,而非精确分析。

限制

每次 Data API 响应最多返回 250,000 行(服务器会限制客户端提供的更高上限)。批量报告:每次调用最多 5 个。漏斗报告:最多 10 个步骤。实时报告使用单独且规模较小的维度和指标目录,仅覆盖最近 30 分钟;非实时数据通常会延迟 24 到 48 小时。漏斗报告目前处于 v1alpha 阶段,其结构可能会在上游发生变化。每个配额桶(核心报告、实时报告、漏斗报告)每个项目、每个属性每小时约允许使用 14,000 个配额令牌(复杂查询可能消耗多个令牌);360 属性可获得 10 倍额度。在依据具体数字作出判断前,请重新查看 Google 当前的配额页面。

验证

每个版本都会在 CHANGELOG.md 中列出软件包版本、.mcpb 的 sha256,以及该版本所基于的生产提交。每次推送时,CI 都会运行测试,并对构建出的 wheel 执行全新安装。

隐私政策

此服务在你的机器上本地运行,并使用你自己的凭据。它不收集个人数据、不包含遥测、不持久存储任何内容,并且只与其封装的供应商 API 通信。包括 Scalably 在内的任何第三方都不会收到你的数据。联系邮箱:[email protected]。规范版本:https://scalably.io/connector-privacy.html

许可证

MIT。版权归 Scalably 所有。

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。