GA4 - Google Analytics MCP Server

Qu'est-ce que le serveur GA4 - Google Analytics MCP ?

Le serveur GA4 - Google Analytics MCP est un serveur autonome qui expose les capacités de reporting de Google Analytics 4 via le Protocole de Modèle de Contexte standardisé. Il agit comme un pont sécurisé entre votre propriété GA4 et tout outil d'IA compatible MCP, permettant une recherche rapide d'analyses, des rapports et une intégration dans les flux de travail d'IA à l'aide de fonctions prédéfinies.

Comment configurer

1. Configuration Google

   • Activez l'API de données Google Analytics dans votre projet Google Cloud.
   • Créez un compte de service dans "IAM & Admin > Comptes de service" et générez une clé d'identification JSON.
   • Accordez au compte de service un accès de type "Visualiseur" à votre propriété GA4 dans Google Analytics.

2. Environnement du serveur

   • Configurez les variables d'environnement :
     • GOOGLE_CLIENT_EMAIL : adresse e-mail du compte de service à partir du JSON de crédential
     • GOOGLE_PRIVATE_KEY : clé privée du compte de service à partir du JSON de crédential
     • GA_PROPERTY_ID : Votre ID de propriété GA4

3. Installation

   • Installez globalement : npm install -g mcp-server-google-analytics
   • Ou utilisez avec npx : npx mcp-server-google-analytics
   • Ou installez via Smithery pour l'intégration de Claude Desktop.

4. Configuration pour les outils d'IA (par exemple, Claude Desktop)

   • Ajoutez la commande appropriée et les variables d'environnement à la configuration de votre outil sous les serveurs MCP.

Comment utiliser

1. Démarrer le serveur

   • Exécutez pnpm start, npx mcp-server-google-analytics, ou lancez depuis votre intégration d'outil.

2. Appeler des fonctions/outils

   • Les outils d'IA ou les agents LLM peuvent invoquer des fonctions telles que runReport, getPageViews, getActiveUsers, getEvents ou getUserBehavior via l'interface MCP.
   • Passez les champs requis (par exemple, plages de dates, dimensions, métriques) comme arguments de fonction.

3. Exemple : Interroger les pages vues

   • Utilisez l'outil getPageViews en fournissant une plage de dates et des dimensions optionnelles pour obtenir des métriques de pages vues.

4. Intégration

   • Intégrez le serveur avec tout client AI ou système d'automatisation qui prend en charge MCP pour un accès analytique dynamique.

Fonctionnalités clés

• Accès aux données d'analyse GA4 en temps réel via des appels de fonction MCP standard.
• Reporting personnalisable : choisissez des métriques, dimensions, filtres et périodes spécifiques.
• Plusieurs outils prédéfinis : pages vues, métriques utilisateur, métriques d'événements et analyse du comportement.
• Authentification sécurisée par compte de service, avec des permissions minimales requises.
• Installation et configuration faciles pour un usage autonome et intégré (par exemple, dans Claude Desktop).
• Conçu pour être extensible pour les besoins analytiques futurs.

Cas d'utilisation

• Intégrer les métriques GA4 directement dans des tableaux de bord pilotés par IA, des outils de reporting ou des flux de travail d'assistance.
• Permettre aux chatbots ou agents IA de répondre aux questions sur l'utilisation du site/app, les tendances de trafic ou l'engagement des utilisateurs.
• Automatiser la génération de résumés analytiques, l'analyse de cohortes ou les rapports basés sur des événements.
• Surveiller la performance des campagnes et le comportement des utilisateurs en temps réel depuis des produits activés par IA.

FAQ

Q1 : Quelles sont les permissions GA4 requises pour le compte de service ?
R : Le compte de service a seulement besoin d'un accès de type "Visualiseur" à la propriété GA4 cible, ce qui permet un accès en lecture seule aux données analytiques.

Q2 : Ma clé privée est-elle sécurisée pendant l'opération ?
R : Oui, votre clé privée et vos crédentials sont conservés uniquement dans des variables d'environnement côté serveur ; ne jamais exposer les clés au client ou dans des dépôts publics.

Q3 : Puis-je utiliser cela avec n'importe quel outil ou flux de travail AI ?
R : Oui, tant que l'outil prend en charge l'intégration MCP, vous pouvez connecter le serveur et accéder aux fonctions analytiques.

Q4 : Que se passe-t-il si mes crédentials sont invalides ou mal configurés ?
R : Le serveur échouera à s'authentifier avec Google Analytics, et les appels de fonction renverront des erreurs indiquant des problèmes de crédentials ; assurez-vous de suivre les instructions de configuration de près.

Q5 : Puis-je étendre ou personnaliser les outils disponibles ?
R : Oui, le projet est open-source, et vous pouvez contribuer ou adapter le serveur pour prendre en charge des requêtes GA4 supplémentaires ou une logique de reporting personnalisée.