Claude의 기능을 향상시킨 Model Context Protocol (MCP) 서버는 Umami의 웹 사이트 분석 데이터에 액세스 할 수 있습니다. 이 서버는 Claude가 사용자 행동, 트랙 웹 사이트 성능을 분석하고 데이터 중심 통찰력을 제공합니다.

Codebase는 Claude Sonnet 3.5 및 Cursor를 사용하여 처음부터 끝까지 생성되었습니다.

그것은 무엇을

이 서버는 Umami 분석 플랫폼에 Claude를 연결하여 다음을 수행할 수 있습니다.

• Analyze 사용자 여행 및 행동 패턴
• 웹 사이트 성능 통계
• 실시간 방문자 활동 모니터링
• 캡처 및 웹 분석
• 과거의 분석 데이터에 대한 통찰력

그것이 작동하는 방법

서버는 Claude에 다음 도구를 제공하여 웹 사이트 데이터를 분석합니다.

사용 가능한 도구

• get websites: 웹 사이트의 목록을 검색하고 Umami 계정의 ID
• get website stats: 페이지뷰, 방문자, 웹 사이트의 반송률과 같은 주요 지표를 가져옵니다.
• get website metrics: URL, 참조, 브라우저, 국가와 같은 특정 미터 분석
• get pageview series: customizable 간격을 가진 time-series pageview 자료를 얻으십시오
• get active visitors: 웹 사이트의 활성 방문자 수 모니터링

Umami Analytics MCP Server

A Model Context Protocol (MCP) server that enhances Claude’s capabilities by providing access to website analytics data from Umami. This server allows Claude to analyze user behavior, track website performance, and provide data-driven insights.

The codebase has been generated from start to finish using Claude Sonnet 3.5 and Cursor.

What It Does

This server connects Claude to your Umami analytics platform, enabling it to:

• Analyze user journeys and behavior patterns
• Track website performance metrics
• Monitor real-time visitor activity
• Capture and analyze webpage content
• Generate insights from historical analytics data

How It Works

The server provides the following tools to Claude to analyze website data:

Available Tools

• get_websites: Retrieve a list of websites and their IDs in your Umami account
• get_website_stats: Get key metrics like pageviews, visitors, bounce rate for a website
• get_website_metrics: Analyze specific metrics like URLs, referrers, browsers, countries
• get_pageview_series: Get time-series pageview data with customizable intervals
• get_active_visitors: Monitor current number of active visitors on a website
• get_session_ids: Retrieve session IDs for specific events or time periods
• get_tracking_data: Get detailed activity data for a specific session ID
• get_docs: Perform semantic search on many user journeys, returning the most relevant chunks for a given question
• get_screenshot: Capture visual snapshots of webpages
• get_html: Retrieve and analyze webpage HTML source code

Each tool has a description and a list of arguments that can be passed to it. These are used to provide context and information to allow Claude to effectively select the right tool/s for the job, and provide the correct paremeters.

Most of these tools pull data directly from the Umami API into Claude Desktop, however get_docs adds in a semantic search step to avoid context window issues with Claude as well as saving on token usage. All of the user journeys for a given event are retrieved using the Umami API and then these are chunked into smaller sections and embedded using an open soruce sentence transformer model from hugging face. Then, based on the question, the most relevant chunks are retrieved and returned to Claude, allowing for analysis of specific actions and behaviours performed by users on the website, something hard to replicate with traditional data visualisation tools. The implementation of this embedding and semantic search is in the src/analytics_service/embeddings.py file.