이 저장소에는 로컬 실행을 위한 소스 코드가 포함되어 있습니다 다음 API와 상호작용하는 MCP 서버 구글 애널리틱스.

토론에 참여하고 질문을 하세요. 🤖 -Analytics-MCP 채널 디스코드에서.

도구 🛠️

서버는 구글 애널리틱스 관리 API 그리고 구글 애널리틱스 데이터 API 여러 명을 제공하기 위해 LLM과 함께 사용할 수 있는 도구들.

계정 및 부동산 정보 🟠 조회

• get_account_summaries: 사용자의 구글 정보 조회함 분석 계정과 부동산.
• get_property_details: 속성에 대한 세부 정보를 반환합니다.
• list_google_ads_links: 구글 광고 계정으로 가는 링크 목록을 반환합니다. 부동산.
• list_property_annotations: 속성에 대한 주석을 반환합니다.
• create_property_annotation: 속성에 대한 주석 생성 (필요 --allow-write 플래그와 analytics.edit 스코프를 통과합니다).

핵심 보고서 📙 실행

• run_report: 데이터 API를 사용하여 구글 애널리틱스 보고서를 실행합니다.
• run_funnel_report: 데이터 API를 사용하여 구글 애널리틱스 퍼널 보고서를 실행합니다.
• get_custom_dimensions_and_metrics: 사용자 지정 치수를 가져오고 특정 부동산에 대한 지표입니다.

실시간 보고서 ⏳ 실행

Google Analytics MCP Server (Experimental)

This repo contains the source code for running a local MCP server that interacts with APIs for Google Analytics.

Join the discussion and ask questions in the 🤖-analytics-mcp channel on Discord.

Tools 🛠️

The server uses the Google Analytics Admin API and Google Analytics Data API to provide several Tools for use with LLMs.

Retrieve account and property information 🟠

• get_account_summaries: Retrieves information about the user’s Google Analytics accounts and properties.
• get_property_details: Returns details about a property.
• list_google_ads_links: Returns a list of links to Google Ads accounts for a property.
• list_property_annotations: Returns annotations for a property.
• create_property_annotation: Creates an annotation for a property (requires passing the --allow-write flag and the analytics.edit scope).

Run core reports 📙

• run_report: Runs a Google Analytics report using the Data API.
• run_funnel_report: Runs a Google Analytics funnel report using the Data API.
• get_custom_dimensions_and_metrics: Retrieves the custom dimensions and metrics for a specific property.

Run realtime reports ⏳

• run_realtime_report: Runs a Google Analytics realtime report using the Data API.

Setup instructions 🔧

✨ Watch the Google Analytics MCP Setup Tutorial on YouTube for a step-by-step walkthrough of these instructions.

Setup involves the following steps:

1. Configure Python.