mcpField
G
Google_analytics

Google_analytics

远程服务
pipeworx.io数据与分析03 天前更新

关于 Google_analytics

Google_analytics 是用于查询 GA4 数据的 MCP 服务,面向需要查看汇总报告、实时活动和属性字段信息的用户。它既可经 Pipeworx 网关连接,也可本地以 stdio 运行。

主要功能

  1. 01按维度和指标运行报告
  2. 02列出可访问的 GA4 属性
  3. 03查看实时用户活动
  4. 04发现维度与指标元数据
  5. 05提供网关与本地 stdio 模式

适用场景

  1. 01按日期范围汇总网站分析数据
  2. 02确认可用于报告的属性 ID
  3. 03查看 GA4 属性当前活跃用户
  4. 04查找报告可用的字段名称和类型

MCP 相关

向 MCP 客户端提供 GA4 属性、报告、实时数据和元数据查询工具。可通过 Pipeworx 网关连接,或作为本地 stdio MCP 服务运行。

配置

远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端,复制配置或使用一键安装。

服务地址https://gateway.pipeworx.io/google_analytics/mcp
一键复制安装命令
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

命令在终端中运行;JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。

工具

详细介绍

mcp-google_analytics

Google Analytics MCP 工具包

属于 Pipeworx — 一个将 AI Agent 连接到 1879+ 个实时数据源的 MCP 网关。这是一个独立的非官方集成,与上游提供方无关联、未获其认可,也非由其发布。

工具

工具描述
ga_run_report按维度(例如,“city”、“pagePath”)和指标(例如,“activeUsers”、“sessions”)查询指定日期范围内的 GA4 分析数据。返回包含维度和指标值的汇总数据行。
ga_list_properties列出你可以访问的所有 GA4 属性。返回属性 ID、名称、创建日期和账号信息。可用于查找 ga_run_report 查询所需的属性 ID。
ga_get_realtime查看 GA4 属性中当前的实时用户活动。返回当前活跃用户数和实时互动指标。指定属性 ID(例如,“123456789”)。
ga_get_metadata查找 GA4 属性可用的维度和指标。返回字段名称、描述和数据类型,以便准确构建 ga_run_report 查询。

快速开始

添加到你的 MCP 客户端(Claude Desktop、Cursor、Windsurf 等):

{
  "mcpServers": {
    "google_analytics": {
      "url": "https://gateway.pipeworx.io/google_analytics/mcp"
    }
  }
}
此端点实际提供的内容

https://gateway.pipeworx.io/google_analytics/mcp 上的 tools/list 会返回上表中的工具,以及 Pipeworx 共享元工具 — ask_pipeworx、 discover_tools、search_within、remember/recall 及其他网关级工具。因此,你看到的工具数量会多于此表:目前,单个工具包端点除了该工具包自身的工具外,还会列出约 30 个共享工具。连接的 initialize 响应会说明其确切范围,是当天最权威的信息。

这是有意为之,并非意外地进行了多路复用。元工具可以让此连接范围内的连接回答此工具包未涵盖的问题 — 通过 ask_pipeworx 跨整个目录进行路由 — 无需你添加第二个 MCP 服务。目前无法在不包含这些工具的情况下挂载工具包端点;如果这些额外的架构占用的上下文比路由功能带来的价值更大,请连接一次完整网关,而不是连接多个工具包端点。

或者,连接完整的 Pipeworx 网关,直接列出每个工具包的工具,而不仅仅是当前工具包的工具:

{
  "mcpServers": {
    "pipeworx": {
      "url": "https://gateway.pipeworx.io/mcp"
    }
  }
}

两个 URL 都连接到同一个网关和相同的 1879+ 个数据源。唯一的区别是直接列出哪些工具包的工具;无论连接哪一个,ask_pipeworx 都可以访问所有工具。

没有 MCP 客户端?通过 HTTP 调用

此工具包需要连接 google_analytics 账号才能运行,因此需要 Pipeworx 密钥:在 https://pipeworx.io/account 登录,连接 google_analytics,然后使用 Authorization: Bearer <your Pipeworx key> 调用 POST https://gateway.pipeworx.io/v1/tools/ga_run_report。查看任意工具:GET https://gateway.pipeworx.io/v1/tools/ga_run_report。查找工具:使用 {"query":"..."} 调用 POST https://gateway.pipeworx.io/v1/tools/search_packs。

独立运行(无需网关账号)

此软件包也可以作为本地 stdio MCP 服务运行 — 无需 Pipeworx 账号,也无需与网关往返通信:

{
  "mcpServers": {
    "google_analytics": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@pipeworx/mcp-google_analytics"]
    }
  }
}

或者直接运行,确认它可以启动:

npx -y @pipeworx/mcp-google_analytics

它通过 stdin/stdout 使用 MCP 通信,并响应 initialize/tools/list/tools/call,但仅提供此工具包的工具 — 不包含上述网关连接额外提供的任何共享元工具。相同的源代码,相同的工具,不包含 ask_pipeworx 路由。

使用 ask_pipeworx

你可以用通俗语言提问,而不是直接调用工具 — 这既适用于上面的工具包端点,也适用于完整网关:

ask_pipeworx({ question: "your question about Google_analytics data" })

网关会自动选择合适的工具并填入参数。

更多信息

许可证

MIT

评论

支持 Markdown

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。