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Google アナリティクスの MCP サーバーを試す

Google アナリティクス Model Context Protocol（MCP）サーバーを使用すると、Google アナリティクスのデータを大規模言語モデル（LLM）や Gemini などの AI エージェントに接続できます。MCP サーバーを使用すると、自然言語でレポートをクエリしたり、プロパティ構成を検査したり、カスタム分析エージェントを構築したりできます。

MCP サーバーを設定する GitHub で表示設定チュートリアルを見る

前提条件

Google アナリティクス MCP サーバーを構成する前に、次の要件を満たしてください。

Python とパッケージランナーをインストールします。
- Python 3.10 以降をインストールします。
- pipx または uv（uvx）をインストールして、隔離された Python 環境で MCP サーバーを実行します。
で Google アナリティクス API を有効にします。
- プロジェクトを作成または選択します。
- プロジェクトで Google Analytics Admin API（analyticsadmin.googleapis.com）と Google Analytics Data API（analyticsdata.googleapis.com）の両方を有効にします。
```
gcloud services enable analyticsadmin.googleapis.com \
  analyticsdata.googleapis.com \
  --project=YOUR_PROJECT_ID
```
Google アナリティクスのプロパティへのアクセス権を付与する:
- Google アナリティクス UI で、ターゲットの Google アナリティクスのプロパティに対する閲覧者ロール（roles/analytics.viewer）をユーザーアカウントまたはサービスアカウントに付与します。手順については、アクセスとデータ制限の管理を管理するをご覧ください。

認証を設定する

Google アナリティクス MCP サーバーは、読み取り専用の Google アナリティクス OAuth 2.0 スコープでアプリケーションのデフォルト認証情報（ADC）を使用して認証します。

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

ADC は、Google ユーザーアカウントまたはサービスアカウントを使用して構成できます。

オプション 1: ユーザー認証情報で認証する

gcloud CLI をインストールして初期化する。

必要なスコープを指定して gcloud auth application-default login を実行します。

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

ダウンロードした OAuth 2.0 デスクトップまたはウェブクライアントの構成ファイルを使用する場合は（OAuth クライアントを管理するをご覧ください）、--client-id-file を渡します。

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

コマンドが完了したら、コンソールに出力された認証情報のパス（Credentials saved to file: [PATH_TO_CREDENTIALS_JSON]）をコピーします。このパスは、MCP クライアントを構成するときに GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS で使用します。

オプション 2: サービスアカウントで認証する

Google アナリティクスのプロパティに対する閲覧権限を持つサービスアカウントで認証するには:

サービスアカウントの JSON キーファイル: MCP クライアント構成の GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS を、サービスアカウントの JSON ファイルの絶対パスに設定します。

サービスアカウントの権限借用: gcloud CLI でサービスアカウントの権限を借用して、ADC 認証情報を生成します。

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"

MCP クライアントを構成する

サーバーは PyPI で analytics-mcp として公開され、analytics-mcp と google-analytics-mcp の両方のコンソールスクリプトを公開します。

次の構成では、次のように置き換えます。

PATH_TO_CREDENTIALS_JSON は、ADC またはサービスアカウントの JSON ファイルの絶対パスに置き換えます。
YOUR_PROJECT_ID は、Google アナリティクス API を有効にしたプロジェクト ID に置き換えます。

Antigravity CLI と Antigravity IDE

Antigravity CLI または Antigravity IDE をインストールします。

analytics-mcp サーバーを ~/.gemini/config/mcp_config.json（またはワークスペースの .agents/mcp_config.json）に追加します。

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

analytics-mcp が接続されていることを確認します。
- Antigravity CLI: agy を実行し、/mcp を入力して、構成済みの MCP サーバーを表示します。
- Antigravity IDE: [設定] > [カスタマイズ] > [インストール済みの MCP サーバー] を開き、[更新] をクリックします。

Claude Desktop と Claude Code

Claude Desktop の場合は、claude_desktop_config.json ファイル（macOS の場合は ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json、Windows の場合は %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json）にサーバーを追加します。

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

Claude Code の場合は、コマンドラインツールを使用してサーバーを登録します。

claude mcp add analytics-mcp \
  --scope user \
  -e GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="PATH_TO_CREDENTIALS_JSON" \
  -e GOOGLE_CLOUD_PROJECT="YOUR_PROJECT_ID" \
  -- pipx run analytics-mcp

Cursor

プロジェクトディレクトリの .cursor/mcp.json（グローバル構成の場合は ~/.cursor/mcp.json）にサーバーを追加します。google-analytics-mcp は、uvx または pipx を使用して呼び出すことができます。

{
  "mcpServers": {
    "google-analytics-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "analytics-mcp", "google-analytics-mcp"],
      "env": {
        "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS": "PATH_TO_CREDENTIALS_JSON",
        "GOOGLE_CLOUD_PROJECT": "YOUR_PROJECT_ID"
      }
    }
  }
}

uvx を使用して GitHub から最新の開発版を直接実行するには、"args" を更新します。

"args": [
  "--from",
  "git+https://github.com/googleanalytics/google-analytics-mcp.git",
  "google-analytics-mcp"
]

または、pipx を使用するには、"command" を "pipx" に変更し、"args" を次のように設定します。

"command": "pipx",
"args": [
  "run",
  "--spec",
  "git+https://github.com/googleanalytics/google-analytics-mcp.git",
  "google-analytics-mcp"
]

利用可能な MCP ツール

Google アナリティクス MCP サーバーは、Admin API と Data API v1 を使用して、読み取り専用ツールを MCP クライアントに公開します。

アカウントとプロパティの検出（Admin API）:
- get_account_summaries: 認証済みユーザー（accountSummaries.list）がアクセスできる Google アナリティクスのアカウントとプロパティを一覧表示します。
- get_property_details: 特定の Google アナリティクスのプロパティ（properties.get）の構成の詳細を返します。
- list_google_ads_links: プロパティの Google 広告アカウントへのリンクを一覧表示します（properties.googleAdsLinks.list）。
- list_property_annotations: プロパティ（properties.reportingDataAnnotations.list）に構成されたアノテーションを一覧表示します。
レポートとスキーマの検査（Data API v1）:
- get_custom_dimensions_and_metrics: プロパティに定義されているカスタムディメンションとカスタム指標を取得します（getMetadata）。
- run_report: 標準の Google アナリティクスレポート（runReport）を実行します。
- run_realtime_report: Google アナリティクスのリアルタイムレポート（runRealtimeReport）を実行します。
- run_funnel_report: Google アナリティクスのファネルデータ探索レポート（runFunnelReport）を実行します。
- run_conversions_report: コンバージョンパフォーマンスレポート（runConversionsReport）を実行します。

サンプルプロンプト

接続したら、AI アシスタントに次のような質問をしてみてください。

昨日のユーザー数は？
昨日のベストセラー商品は何ですか？
マーケティング予算は月額 5,000 ドルで、収益を増やす必要があります。データドリブンなマーケティングプランを作成して。
プロパティに設定されているカスタムディメンションとカスタム指標
過去 90 日間に Google アナリティクスプロパティで最も人気のあるイベントは何ですか？

トラブルシューティング

一般的な設定エラーとランタイムエラーを解決するには、次のチェックリストを使用します。

403 PERMISSION_DENIED（API が有効になっていないか、プロパティの権限が不十分）:
- GOOGLE_CLOUD_PROJECT で指定されたプロジェクトで、Google Analytics Admin API（analyticsadmin.googleapis.com）と Google Analytics Data API（analyticsdata.googleapis.com）の両方が有効になっていることを確認します。
- 認証するユーザーまたはサービスアカウントに、Google アナリティクス UI のターゲット Google アナリティクスプロパティに対する閲覧者ロール（roles/analytics.viewer）が少なくとも付与されていることを確認します。
- エラー状態に Request had insufficient authentication scopes と表示されている場合は、https://www.googleapis.com/auth/analytics.readonly スコープと https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform スコープを指定して gcloud auth application-default login を再実行します。
割り当てプロジェクト（GOOGLE_CLOUD_PROJECT）または 403 ACCESS_NOT_CONFIGURED がありません。
- ユーザーの ADC 認証情報で認証されたリクエストには、Google アナリティクス API が有効になっている割り当てプロジェクトが必要です。MCP サーバーの env 構成で "GOOGLE_CLOUD_PROJECT": "YOUR_PROJECT_ID" を設定するか、ADC ファイルで割り当てプロジェクトを設定します。
```
gcloud auth application-default set-quota-project YOUR_PROJECT_ID
```
401 UNAUTHENTICATED または認証情報ファイルが見つかりません。
- GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS には絶対パス（/Users/username/.config/gcloud/application_default_credentials.json など）を使用します。多くの MCP ホストは JSON 構成ファイル内のシェル変数を展開しないため、~ 変数や $HOME 変数は使用しないでください。
- ユーザー認証情報の有効期限が切れている場合は、gcloud auth application-default login を再実行します。
サーバーが起動しない（spawn pipx ENOENT、uvx: command not found、または Python のバージョンエラー）:
- Python 3.10 以降がインストールされていることを確認します（python3 --version）。
- デスクトップ GUI アプリケーション（Claude Desktop や Cursor など）は、多くの場合、インタラクティブシェル PATH を継承しません。"command" の "pipx" または "uvx" を、which pipx または which uvx から返された絶対バイナリパス（/opt/homebrew/bin/pipx や /Users/username/.local/bin/pipx など）に置き換えます。