Google Analytics MCP 서버 (실험용)

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이 저장소에는 Google Analytics API와 상호작용하는 로컬 MCP 서버를 실행하기 위한 소스 코드가 포함되어 있습니다.

Discord의 🤖-analytics-mcp 채널에서 토론에 참여하고 질문하세요.

도구 🛠️

이 서버는 Google Analytics Admin API 및 Google Analytics Data API를 사용하여 LLM과 함께 사용할 수 있는 여러 도구를 제공합니다.

계정 및 속성 정보 검색 🟠

• get_account_summaries: 사용자의 Google Analytics 계정 및 속성에 대한 정보를 검색합니다.

• get_property_details: 속성에 대한 세부 정보를 반환합니다.

• list_google_ads_links: 속성에 대한 Google Ads 계정 링크 목록을 반환합니다.

핵심 보고서 실행 📙

• run_report: Data API를 사용하여 Google Analytics 보고서를 실행합니다.

• run_funnel_report: Data API를 사용하여 Google Analytics 퍼널 보고서를 실행합니다.

• get_custom_dimensions_and_metrics: 특정 속성에 대한 맞춤 측정기준 및 측정항목을 검색합니다.

실시간 보고서 실행 ⏳

• run_realtime_report: Data API를 사용하여 Google Analytics 실시간 보고서를 실행합니다.

Related MCP server: mcp-server-google-analytics

설정 지침 🔧

✨ YouTube에서 Google Analytics MCP 설정 튜토리얼을 시청하여 이 지침에 대한 단계별 설명을 확인하세요.

👁 Watch the video

설정에는 다음 단계가 포함됩니다:

1. Python 구성.

2. Google Analytics 자격 증명 구성.

3. Gemini 구성.

Python 구성 🐍

pipx 설치.

프로젝트에서 API 활성화 ✅

지침에 따라 Google Cloud 프로젝트에서 다음 API를 활성화하세요:

• Google Analytics Admin API

• Google Analytics Data API

자격 증명 구성 🔑

애플리케이션 기본 자격 증명(ADC)을 구성하세요. 자격 증명이 Google Analytics 계정 또는 속성에 액세스할 수 있는 사용자의 것인지 확인하세요.

자격 증명에는 Google Analytics 읽기 전용 범위가 포함되어야 합니다:

https://www.googleapis.com/auth/analytics.readonly

OAuth 클라이언트를 만드는 방법은 OAuth 클라이언트 관리를 확인하세요.

유용하게 사용할 수 있는 몇 가지 gcloud 명령 샘플은 다음과 같습니다:

• 클라이언트 JSON을 YOUR_CLIENT_JSON_FILE에 다운로드한 후 사용자 자격 증명과 OAuth 데스크톱 또는 웹 클라이언트를 사용하여 ADC를 설정합니다.

  gcloud auth application-default login \
   --scopes https://www.googleapis.com/auth/analytics.readonly,https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform \
   --client-id-file=YOUR_CLIENT_JSON_FILE

• 서비스 계정 가장(impersonation)을 사용하여 ADC를 설정합니다.

  gcloud auth application-default login \
   --impersonate-service-account=SERVICE_ACCOUNT_EMAIL \
   --scopes=https://www.googleapis.com/auth/analytics.readonly,https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform

gcloud auth application-default 명령이 완료되면 콘솔에 출력된 PATH_TO_CREDENTIALS_JSON 파일 위치를 복사하세요. 다음 단계에서 이 정보가 필요합니다!

Credentials saved to file: [PATH_TO_CREDENTIALS_JSON]

Gemini 구성

1. Gemini CLI 또는 Gemini Code Assist를 설치합니다.

2. ~/.gemini/settings.json 파일을 생성하거나 편집하여 mcpServers 목록에 서버를 추가합니다.

   PATH_TO_CREDENTIALS_JSON을 이전 단계에서 복사한 경로로 바꿉니다.

   또한 env 객체에 GOOGLE_CLOUD_PROJECT 속성을 추가하는 것을 권장합니다. 다음 예시에서 YOUR_PROJECT_ID를 Google Cloud 프로젝트의 프로젝트 ID로 바꿉니다.

   {
    "mcpServers": {
    "analytics-mcp": {
    "command": "pipx",
    "args": ["run", "analytics-mcp"],
    "env": {
    "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS": "PATH_TO_CREDENTIALS_JSON",
    "GOOGLE_PROJECT_ID": "YOUR_PROJECT_ID"
    }
    }
    }
   }

사용해 보기 🥼

Gemini Code Assist 또는 Gemini CLI를 실행하고 /mcp를 입력하세요. 결과 목록에 analytics-mcp가 표시되어야 합니다.

시작하는 데 도움이 되는 몇 가지 샘플 프롬프트는 다음과 같습니다:

• 서버가 무엇을 할 수 있는지 질문:

  what can the analytics-mcp server do?

• Google Analytics 속성에 대해 질문

  Give me details about my Google Analytics property with 'xyz' in the name

• 분석 요청:

  what are the most popular events in my Google Analytics property in the last 180 days?

• 로그인한 사용자에 대해 질문:

  were most of my users in the last 6 months logged in?

• 속성 구성에 대해 질문:

  what are the custom dimensions and custom metrics in my property?

기여하기 ✨

기여를 환영합니다! 기여 가이드를 참조하세요.

Maintenance

Resources

• GitHub Repository
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• Reddit Discussion
Related Servers

Tools

• get_account_summariesB
• get_custom_dimensions_and_metricsA
• get_property_detailsB
• list_google_ads_linksA
• list_property_annotationsA
• run_conversions_reportA
• run_funnel_reportA
• run_realtime_reportA