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项目简介

Google Analytics 4 (GA4) MCP 服务器是一个后端应用，它使得大型语言模型（LLM）客户端（如 Claude、Cursor 等兼容 MCP 的应用）能够直接访问和查询您的 GA4 网站或应用分析数据。通过这个服务器，您可以让 LLM 理解并操作复杂的 GA4 数据，例如查询访客来源、用户行为、电商交易等。

主要功能点

  • 数据查询: 允许 LLM 通过结构化或自然语言指令，按指定的维度（例如日期、城市、设备）和指标（例如总用户数、会话数、转化率）从 GA4 拉取数据。
  • 维度和指标探索: 提供工具让 LLM 发现 GA4 中可用的所有分析维度和指标，并按类别浏览。
  • 灵活的数据筛选: 支持在查询时应用过滤器，以便专注于特定用户群、页面或事件。
  • 连接 LLM 客户端: 通过标准的 Model Context Protocol (MCP) 与兼容的客户端进行通信。

安装步骤

  1. 确保 Python 3.10+ 已安装。 您可以通过 'python --version' 或 'python3 --version' 检查。
  2. 设置 Google Analytics 凭据。
    • 在 Google Cloud Console 中创建或选择一个项目。
    • 启用 "Google Analytics Reporting API" 和 "Google Analytics Data API"。
    • 创建一个服务帐号，下载其 JSON 私钥文件，并记下文件路径。
    • 将该服务帐号添加到您的 GA4 媒体资源的用户管理中，并赋予“查看者”角色。
  3. 获取您的 GA4 媒体资源 ID。 在 Google Analytics 后台，“管理”-> 媒体资源设置中找到形如 '123456789' 的数字 ID。
  4. 安装 GA4 MCP 服务器。 推荐使用 pip 安装： 
    pip install google-analytics-mcp
    如果遇到权限问题，可以尝试 'pip install --user google-analytics-mcp'。

服务器配置

MCP 服务器由 MCP 客户端负责启动和管理。您需要在您的 MCP 客户端（如 Claude 或 Cursor）的设置中添加对该 GA4 MCP 服务器的配置。配置信息通常以 JSON 格式提供，至少需要以下关键信息：

  • 服务器名称: 您为该 MCP 服务器起的一个识别名称 (例如: 'ga4-analytics')。
  • 启动命令 (command): 告诉客户端如何启动这个服务器程序的可执行文件路径。通常是您的 Python 解释器路径。例如，如果 'python3' 命令可用，可能是 'python3'。
  • 启动参数 (args): 告诉 Python 解释器运行哪个模块或脚本。对于 pip 安装，通常是 '["-m", "ga4_mcp_server"]'。如果您从 GitHub 克隆并使用了虚拟环境，这可能是指向 'ga4_mcp_server.py' 文件的完整路径。
  • 环境变量 (env): 用于向服务器进程传递配置信息。您需要在这里指定 Google 凭据文件的路径和您的 GA4 媒体资源 ID：
    • 'GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS': 对应您下载的服务帐号 JSON 文件的完整路径。
    • 'GA4_PROPERTY_ID': 对应您的 GA4 媒体资源 ID（数字 ID，例如 '123456789'）。

例如，对于 pip 安装的用户，您的 MCP 客户端配置中需要包含类似以下结构（具体格式取决于您的 MCP 客户端，以下仅为概念说明）：

{
  "mcpServers": {
    "您自定义的服务器名称": {
      "command": "您的python命令，例如 python 或 python3",
      "args": ["-m", "ga4_mcp_server"],
      "env": {
        "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS": "/您/服务帐号/key.json 的/完整/路径",
        "GA4_PROPERTY_ID": "您的GA4数字媒体资源ID"
      }
    }
    // ... 其他 MCP 服务器配置 ...
  }
}

请参考您的 MCP 客户端文档，将上述信息填入其相应的 MCP 服务器配置界面或文件中。

基本使用方法

配置完成后，您可以在兼容的 LLM 客户端中通过对话的方式使用该服务器。尝试提出以下类型的问题：

  • 查询可用维度和指标：
    • "列出所有用户相关的指标。"
    • "有哪些维度可以用来分析地理位置？"
  • 获取分析数据：
    • "我的网站上周有多少总用户和新用户？"
    • "按城市和设备类型分析过去一个月的会话数和跳出率。"
    • "对比过去 30 天和再往前 30 天的总收入和交易次数。"

LLM 客户端会识别您的意图，并调用 GA4 MCP 服务器提供的工具来获取相应数据并呈现给您。

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