MCP Search Analytics

🚀 MCP Search Analytics Server

このサーバーは、Google AnalyticsとSearch Consoleのデータ分析を行うためのModel Context Protocol (MCP) サーバーです。Google Analytics 4とSearch Consoleのデータを統合的に利用し、MCPインターフェースを通じてリアルタイムの分析クエリを実行できます。

🚀 クイックスタート

✨ 主な機能

• Google Analytics 4とGoogle Search Consoleのデータへの統一アクセス
• MCPインターフェースを通じたリアルタイム分析クエリ
• 環境変数を用いた安全な認証情報管理

📦 インストール

前提条件

• Python 3.8以上
• AnalyticsとSearch Console APIが有効化されたGoogle Cloud Project
• 適切な権限を持つGoogle Service Account

インストール手順

1. このリポジトリをクローンします。

git clone <your-repo-url>
cd mcp-search-analytics

2. 仮想環境を作成します。

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Windowsの場合: venv\Scripts\activate

3. 依存関係をインストールします。

pip install -r requirements.txt

設定

1. 環境ファイルを作成します。

cp environment.example .env

2. Google Service Accountを設定します。
   • Google Cloud Consoleでサービスアカウントを作成します。
   • JSON認証情報ファイルをダウンロードします。
   • Google Analytics Reporting APIとSearch Console APIを有効化します。
   • サービスアカウントに必要な権限を付与します。
3. 環境変数を設定します。 .envファイルを実際の値で編集します。

ANALYTICS_CREDENTIALS_PATH=/path/to/your/credentials.json
GSC_SITE_URL=https://your-website.com
GA4_PROPERTY_ID=your-property-id

使用方法

1. 認証情報をテストします。

python test_credentials.py

2. MCPサーバーを起動します。

python unified_analytics_server.py

🔧 技術詳細

🔐 セキュリティに関する注意事項

• 認証情報ファイル (.json, .env) をバージョン管理にコミットしないでください。
• 認証情報を安全に保管し、環境変数を使用します。
• 定期的にサービスアカウントのキーを更新します。
• APIアクセスには最小限の権限の原則に従ってください。

📋 必要条件

Pythonの依存関係についてはrequirements.txtを参照してください。

🤝 コントリビューション

1. リポジトリをフォークします。
2. 機能ブランチを作成します。
3. 変更を加えます。
4. 十分にテストします。
5. プルリクエストを送信します。

📄 ライセンス

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