Google Analytics के लिए, एमसीपी सर्वर आज़माएं. इसे GitHub से इंस्टॉल करें. साथ ही, ज़्यादा जानकारी के लिए सूचना देखें.

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Google Analytics MCP सर्वर आज़माएं

Google Analytics मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (एमसीपी) सर्वर की मदद से, Google Analytics डेटा को Gemini जैसे लार्ज लैंग्वेज मॉडल (एलएलएम) और एआई एजेंट से कनेक्ट किया जा सकता है. एमसीपी सर्वर का इस्तेमाल करके, नैचुरल लैंग्वेज में रिपोर्ट के बारे में क्वेरी की जा सकती है. साथ ही, प्रॉपर्टी के कॉन्फ़िगरेशन की जांच की जा सकती है और कस्टम Analytics एजेंट बनाए जा सकते हैं.

एमसीपी सर्वर सेट अप करना GitHub पर देखें सेटअप ट्यूटोरियल देखें

ज़रूरी शर्तें

Google Analytics एमसीपी सर्वर को कॉन्फ़िगर करने से पहले, ये ज़रूरी शर्तें पूरी करें:

Python और पैकेज रनर इंस्टॉल करें:
- Python 3.10 या इसके बाद का वर्शन इंस्टॉल करें.
- एमसीपी सर्वर को आइसोलेटेड Python एनवायरमेंट में चलाने के लिए, pipx या uv (uvx) इंस्टॉल करें.
Google Analytics API को में चालू करें:
- कोई प्रोजेक्ट बनाएं या चुनें.
- अपने प्रोजेक्ट में, Google Analytics Admin API (analyticsadmin.googleapis.com) और Google Analytics Data API (analyticsdata.googleapis.com), दोनों को चालू करें:
```
gcloud services enable analyticsadmin.googleapis.com \
  analyticsdata.googleapis.com \
  --project=YOUR_PROJECT_ID
```
Google Analytics प्रॉपर्टी का ऐक्सेस देना:
- Google Analytics के यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) में, अपने उपयोगकर्ता खाते या सेवा खाते को टारगेट Google Analytics प्रॉपर्टी पर, कम से कम दर्शक की भूमिका (roles/analytics.viewer) दें. निर्देशों के लिए, ऐक्सेस और डेटा के इस्तेमाल से जुड़ी पाबंदियों को मैनेज करना लेख पढ़ें.

पुष्टि करने की सुविधा सेट अप करना

Google Analytics का एमसीपी सर्वर, ऐप्लिकेशन डिफ़ॉल्ट क्रेडेंशियल (एडीसी) का इस्तेमाल करके पुष्टि करता है. इसके लिए, वह Google Analytics OAuth 2.0 के रीड-ओनली स्कोप का इस्तेमाल करता है:

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

एडीसी को कॉन्फ़िगर करने के लिए, अपने Google उपयोगकर्ता खाते या सेवा खाते का इस्तेमाल किया जा सकता है.

पहला विकल्प: उपयोगकर्ता के क्रेडेंशियल से पुष्टि करना

gcloud सीएलआई को इंस्टॉल करें और शुरू करें.
ज़रूरी स्कोप के साथ gcloud auth application-default login को चलाएं:
```
gcloud auth application-default login \
  --scopes="https://www.googleapis.com/auth/analytics.readonly,https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform"
```
अगर आपने OAuth 2.0 डेस्कटॉप या वेब क्लाइंट की कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल डाउनलोड की है, तो --client-id-file पास करें. इसके बारे में ज़्यादा जानने के लिए, OAuth क्लाइंट मैनेज करना लेख पढ़ें:
```
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
```
कमांड पूरा होने के बाद, कंसोल (Credentials saved to file: [PATH_TO_CREDENTIALS_JSON]) पर प्रिंट किए गए क्रेडेंशियल पाथ को कॉपी करें. एमसीपी क्लाइंट को कॉन्फ़िगर करते समय, GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS में इस पाथ का इस्तेमाल किया जाता है.

दूसरा विकल्प: सेवा खाते से पुष्टि करना

ऐसे सेवा खाते से पुष्टि करने के लिए जिसके पास आपकी Google Analytics प्रॉपर्टी का देखने का ऐक्सेस है:

सेवा खाते की JSON कुंजी वाली फ़ाइल: अपने एमसीपी क्लाइंट कॉन्फ़िगरेशन में, GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS को अपने सेवा खाते की JSON फ़ाइल के ऐब्सलूट पाथ पर सेट करें.
सेवा खाते का इस्तेमाल करके: gcloud सीएलआई की मदद से, सेवा खाते का इस्तेमाल करके एडीसी क्रेडेंशियल जनरेट करें:
```
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"
```

एमसीपी क्लाइंट को कॉन्फ़िगर करना

सर्वर को PyPI पर analytics-mcp के तौर पर पब्लिश किया गया है. साथ ही, यह analytics-mcp और google-analytics-mcp, दोनों कंसोल स्क्रिप्ट को एक्सपोज़ करता है.

इन कॉन्फ़िगरेशन में, इन्हें बदलें:

PATH_TO_CREDENTIALS_JSON को अपने एडीसी या सेवा खाते की JSON फ़ाइल के ऐब्सलूट पाथ से बदलें.
YOUR_PROJECT_ID को उस प्रोजेक्ट आईडी से बदलें जिसमें आपने Google Analytics API चालू किए हैं.

Antigravity CLI और Antigravity IDE

Antigravity CLI या Antigravity IDE इंस्टॉल करें.

analytics-mcp सर्वर को ~/.gemini/config/mcp_config.json में जोड़ें (या अपने फ़ाइल फ़ोल्डर में .agents/mcp_config.json):

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

पुष्टि करें कि analytics-mcp कनेक्ट है:
- Antigravity CLI: agy चलाएं. इसके बाद, कॉन्फ़िगर किए गए एमसीपी सर्वर देखने के लिए, /mcp डालें.
- Antigravity IDE: Settings > Customizations > Installed MCP Servers पर जाएं और Refresh पर क्लिक करें.

Claude Desktop और Claude Code

Claude Desktop के लिए, सर्वर को अपनी claude_desktop_config.json फ़ाइल में जोड़ें (macOS पर ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json या Windows पर %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json):

{
  "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 के लिए, कमांड-लाइन टूल का इस्तेमाल करके सर्वर को रजिस्टर करें:

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

कर्सर

सर्वर को अपनी प्रोजेक्ट डायरेक्ट्री में .cursor/mcp.json में जोड़ें (या ग्लोबल कॉन्फ़िगरेशन के लिए ~/.cursor/mcp.json में जोड़ें). google-analytics-mcp को uvx या pipx का इस्तेमाल करके शुरू किया जा सकता है:

{
  "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 का इस्तेमाल करके, GitHub से सीधे तौर पर सबसे नए डेवलपमेंट वर्शन को चलाने के लिए, "args" को अपडेट करें:

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

इसके अलावा, pipx का इस्तेमाल करने के लिए, "command" को "pipx" में बदलें और "args" को इस पर सेट करें:

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

उपलब्ध एमसीपी टूल

Google Analytics का एमसीपी सर्वर, Admin API और Data API v1 का इस्तेमाल करके, आपके एमसीपी क्लाइंट को सिर्फ़ पढ़ने के लिए उपलब्ध टूल दिखाता है:

खाते और प्रॉपर्टी को खोजना (Admin API):
- get_account_summaries: यह उन Google Analytics खातों और प्रॉपर्टी की सूची दिखाता है जिन्हें ऐक्सेस करने की अनुमति, पुष्टि किए गए उपयोगकर्ता (accountSummaries.list) के पास है.
- get_property_details: यह किसी Google Analytics प्रॉपर्टी (properties.get) के कॉन्फ़िगरेशन की जानकारी दिखाती है.
- list_google_ads_links: किसी प्रॉपर्टी (properties.googleAdsLinks.list) के लिए, Google Ads खातों के लिंक की सूची दिखाता है.
- list_property_annotations: किसी प्रॉपर्टी (properties.reportingDataAnnotations.list) के लिए कॉन्फ़िगर किए गए एनोटेशन की सूची दिखाता है.
रिपोर्टिंग और स्कीमा की जांच (Data API v1):
- get_custom_dimensions_and_metrics: किसी प्रॉपर्टी (getMetadata) के लिए तय किए गए कस्टम डाइमेंशन और कस्टम मेट्रिक को वापस लाता है.
- run_report: यह स्टैंडर्ड Google Analytics रिपोर्ट चलाता है (runReport).
- run_realtime_report: यह Google Analytics की रीयलटाइम रिपोर्ट चलाता है (runRealtimeReport).
- run_funnel_report: Google Analytics की फ़नल एक्सप्लोरेशन रिपोर्ट चलाता है (runFunnelReport).
- run_conversions_report: कन्वर्ज़न की परफ़ॉर्मेंस रिपोर्ट (runConversionsReport) जनरेट करता है.

प्रॉम्प्ट के सैंपल

कनेक्ट होने के बाद, अपने एआई असिस्टेंट से इस तरह के सवाल पूछें:

कल मुझे कितने उपयोगकर्ता मिले?
कल मेरे सबसे ज़्यादा बिकने वाले प्रॉडक्ट कौनसे थे?
मेरा मार्केटिंग बजट हर महीने 5,000 डॉलर है और मुझे ज़्यादा रेवेन्यू जनरेट करना है. डेटा पर आधारित मार्केटिंग प्लान बनाने में मेरी मदद करो.
मेरी प्रॉपर्टी में कौनसे कस्टम डाइमेंशन और कस्टम मेट्रिक कॉन्फ़िगर की गई हैं?
पिछले 90 दिनों में, मेरी Google Analytics प्रॉपर्टी में सबसे लोकप्रिय इवेंट कौनसे हैं?

समस्या का हल

सेटअप और रनटाइम से जुड़ी सामान्य गड़बड़ियों को ठीक करने के लिए, यहां दी गई चेकलिस्ट का इस्तेमाल करें:

403 PERMISSION_DENIED (एपीआई चालू नहीं है या प्रॉपर्टी के लिए ज़रूरी अनुमतियां नहीं हैं):
- पुष्टि करें कि Google Analytics Admin API (analyticsadmin.googleapis.com) और Google Analytics Data API (analyticsdata.googleapis.com), दोनों ही GOOGLE_CLOUD_PROJECT के बताए गए प्रोजेक्ट में चालू हैं.
- पुष्टि करें कि पुष्टि करने वाले उपयोगकर्ता या सेवा खाते के पास, Google Analytics के यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) में टारगेट Google Analytics प्रॉपर्टी पर कम से कम दर्शक की भूमिका (roles/analytics.viewer) हो.
- अगर गड़बड़ी वाले पेज की स्थिति में Request had insufficient authentication scopes लिखा है, तो gcloud auth application-default login को https://www.googleapis.com/auth/analytics.readonly और https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform स्कोप के साथ फिर से चलाएं.
कोटा प्रोजेक्ट (GOOGLE_CLOUD_PROJECT) मौजूद नहीं है या 403 ACCESS_NOT_CONFIGURED:
- उपयोगकर्ता के एडीसी क्रेडेंशियल से पुष्टि किए गए अनुरोधों के लिए, एक कोटा प्रोजेक्ट की ज़रूरत होती है. इसमें Google Analytics API चालू होने चाहिए. अपने एमसीपी सर्वर के env कॉन्फ़िगरेशन में "GOOGLE_CLOUD_PROJECT": "YOUR_PROJECT_ID" सेट करें या अपनी एडीसी फ़ाइल में कोटा प्रोजेक्ट सेट करें:
```
gcloud auth application-default set-quota-project YOUR_PROJECT_ID
```
401 UNAUTHENTICATED या क्रेडेंशियल फ़ाइल नहीं मिली:
- GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS के लिए ऐब्सलूट पाथ का इस्तेमाल करें (उदाहरण के लिए, /Users/username/.config/gcloud/application_default_credentials.json). ~ या $HOME वैरिएबल का इस्तेमाल करने से बचें, क्योंकि कई एमसीपी होस्ट, JSON कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइलों में शेल वैरिएबल को एक्सपैंड नहीं करते.
- अगर आपके उपयोगकर्ता क्रेडेंशियल की समयसीमा खत्म हो गई है, तो gcloud auth application-default login को फिर से चलाएं.
सर्वर लॉन्च नहीं हो पा रहा है (spawn pipx ENOENT, uvx: command not found या Python वर्शन से जुड़ी गड़बड़ियां):
- पुष्टि करें कि Python 3.10 या इसके बाद का वर्शन इंस्टॉल हो (python3 --version).
- डेस्कटॉप जीयूआई ऐप्लिकेशन (जैसे, Claude Desktop और Cursor) अक्सर आपके इंटरैक्टिव शेल PATH को इनहेरिट नहीं करते. "command" में "pipx" या "uvx" को which pipx या which uvx से मिले ऐब्सलूट बाइनरी पाथ से बदलें. उदाहरण के लिए, /opt/homebrew/bin/pipx या /Users/username/.local/bin/pipx.