Google Analytics, verificato

Server MCP di Google · Verificato

Run GA4 core, funnel and realtime reports and read Google Analytics account, property and Ads link details.

Gira in locale (Gira sul tuo computer: la sua pagina riporta il comando di installazione)Gira con pipx

Installa Google Analytics

Gira sul tuo computer. Il tuo client lo avvia con questo comando:

pipx run analytics-mcp

Richiede pipx (Python) sul tuo computer. I passaggi qui sotto mostrano dove va il comando in ogni client.

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Apre questa pagina, con il comando di installazione e i passaggi di configurazione.

mcp.tc/i/google-analytics

Descrizione

Connects to the Google Analytics Admin API and Data API. You can list accounts and properties, read property details, see linked Google Ads accounts, check custom dimensions and metrics, and run core, funnel and realtime reports. The project is labeled experimental and uses read-only access.

It runs locally over stdio from the analytics-mcp PyPI package, started with pipx. Access uses Google Application Default Credentials with the analytics.readonly scope. The Google Analytics Admin API and Data API must be enabled in your Google Cloud project.

Cosa puoi fare

  • List Google Analytics accounts and properties
  • Read property details and configuration
  • List Google Ads links for a property
  • Run core GA4 reports
  • Run funnel reports
  • Run realtime reports
  • Retrieve custom dimensions and metrics

Tool

Google Analytics mostra i suoi tool solo dopo l’accesso, quindi non possiamo elencarli qui. Il tuo client li mostra una volta collegato.

Prompt di esempio

  • What are the most popular events in my Google Analytics property in the last 180 days?

  • Give me details about my Google Analytics property with 'shop' in the name.

  • What are the custom dimensions and custom metrics in my property?

  • Show realtime active users by country for my main property.

Configurazione

Ogni client avvia Google Analytics sul tuo computer con lo stesso comando. Scegli il tuo; la pagina ricorda la tua scelta.

Claude Code

  1. Eseguilo in un terminale, nella cartella del tuo progetto:
claude mcp add --transport stdio google-analytics -- pipx run analytics-mcp
  1. Avvia Claude Code e digita /mcp. google-analytics dovrebbe risultare collegato.

Aggiungi --scope user per renderlo disponibile in tutti i progetti.

Claude Desktop

  1. Apri Settings → Developer → Edit Config. Si apre claude_desktop_config.json. Aggiungi:
claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "google-analytics": {
      "command": "pipx",
      "args": [
        "run",
        "analytics-mcp"
      ]
    }
  }
}
  1. Salva il file e riavvia Claude Desktop.

Richiede pipx (Python) sul tuo computer. Il file si trova in ~/Library/Application Support/Claude/ su macOS e in %APPDATA%\Claude\ su Windows.

Cursor

Oppure aggiungilo a mano in ~/.cursor/mcp.json (tutti i progetti) o in .cursor/mcp.json (questo progetto):

mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "google-analytics": {
      "command": "pipx",
      "args": [
        "run",
        "analytics-mcp"
      ]
    }
  }
}

Richiede pipx (Python) sul tuo computer.

VS Code

Oppure da un terminale:

code --add-mcp '{"name":"google-analytics","type":"stdio","command":"pipx","args":["run","analytics-mcp"]}'

Oppure fai commit nel repository in .vscode/mcp.json:

.vscode/mcp.json
{
  "servers": {
    "google-analytics": {
      "type": "stdio",
      "command": "pipx",
      "args": [
        "run",
        "analytics-mcp"
      ]
    }
  }
}

Richiede pipx (Python) sul tuo computer.

Devin Desktop

  1. Aggiungilo a ~/.config/devin/mcp_config.json (macOS e Linux) o a %APPDATA%\devin\mcp_config.json (Windows):
mcp_config.json
{
  "mcpServers": {
    "google-analytics": {
      "command": "pipx",
      "args": [
        "run",
        "analytics-mcp"
      ]
    }
  }
}
  1. Aggiorna l’elenco dei server MCP in Cascade.

Devin Desktop è il nuovo nome di Windsurf.

Codex

codex mcp add google-analytics -- pipx run analytics-mcp

Oppure modifica direttamente ~/.codex/config.toml:

config.toml
[mcp_servers.google-analytics]
command = "pipx"
args = ["run", "analytics-mcp"]

Richiede pipx (Python) sul tuo computer.

Gemini CLI

gemini mcp add google-analytics pipx run analytics-mcp

Così lo aggiungi al progetto corrente. Aggiungi -s user per usarlo ovunque.

Qualsiasi client

La maggior parte dei client che avviano server locali accetta questa forma:

{
  "mcpServers": {
    "google-analytics": {
      "command": "pipx",
      "args": [
        "run",
        "analytics-mcp"
      ]
    }
  }
}

Zed mette i server sotto context_servers nelle sue impostazioni, con gli stessi campi command, args ed env.

Richiede pipx (Python) sul tuo computer.

Domande frequenti

Posso incollare mcp.tc/i/google-analytics nel mio client MCP?

No. Google Analytics gira sul tuo computer, avviato dal tuo client, quindi non ha un indirizzo web a cui collegarsi. Il link rapido è la pagina da condividere; il comando di installazione è pipx run analytics-mcp.

Google Analytics richiede una chiave API?

No. Non dichiara chiavi né variabili d’ambiente. Gira con i permessi del tuo account utente, quindi controlla cosa possono raggiungere i suoi tool.

Google Analytics è un server remoto o locale?

Locale. Il tuo client lo avvia come processo sul tuo computer con pipx run analytics-mcp, che richiede pipx (Python).

Cosa può fare Google Analytics?

Puoi list Google Analytics accounts and properties, read property details and configuration e list Google Ads links for a property.

Quali client possono usarlo?

Qualsiasi client che avvia server locali: Claude Code, Claude Desktop, Cursor, VS Code, Devin Desktop, Codex, Gemini CLI, Zed e altri. claude.ai e ChatGPT si collegano solo a server remoti.

Chi ha scritto questa pagina?

Il robot di mcp.tc ha letto i metadati pubblici di Google Analytics (le pagine del suo pacchetto e del repository), e un modello di AI ne ha ricavato il testo. Una persona esamina tutto ciò che i controlli non riescono a confermare. Il testo può comunque contenere errori, quindi se ne trovi uno usa Segnala questa scheda su questa pagina.

Embed

Mostra Google Analytics in un README o sul tuo sito. Ogni embed rimanda a questa pagina, usa il comando di installazione del server e non imposta cookie. Come funzionano gli embed

Badge per il README

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Markdown
[![Google Analytics on mcp.tc](https://mcp.tc/i/google-analytics/badge.svg)](https://mcp.tc/i/google-analytics)
HTML
<a href="https://mcp.tc/i/google-analytics"><img src="https://mcp.tc/i/google-analytics/badge.svg" alt="Google Analytics on mcp.tc" height="20"></a>

Segue la modalità chiara o scura di chi legge. Aggiungi ?theme=light o ?theme=dark per fissarla, oppure ?style=compact per mostrare il simbolo senza la scritta.

Scheda per il sito

HTML
<script src="https://mcp.tc/w/google-analytics.js" async></script>

La scheda compare dove si trova il tag. Aggiungi data-theme="dark" o data-size="compact" al tag per cambiarla. Il file contiene tutto ciò che serve, quindi non fa altre richieste e non imposta cookie.

iframe

HTML
<iframe src="https://mcp.tc/embed/google-analytics" title="Google Analytics on mcp.tc" width="420" height="200" loading="lazy" allow="clipboard-write" style="border:0;border-radius:8px;max-width:100%"></iframe>

Usalo nelle pagine che non consentono script. Aggiungi ?theme=light o ?theme=dark all’indirizzo per fissare i colori.

JSON

La scheda come dati per le tue pagine e i tuoi strumenti: nome, descrizione breve, comando di installazione, tool e i link «Aggiungi a». Qualsiasi sito può leggerla (CORS aperto).

https://mcp.tc/i/google-analytics.json

Cosa significa ogni campo

mcp.tc non è affiliato a Google. Questa pagina è stata costruita dai metadati pubblici di Google Analytics (ultimo controllo: 3 ott 2026), e la descrizione l’ha scritta un modello di AI, quindi può contenere errori. Nomi e marchi appartengono ai rispettivi titolari. Qualcosa non va? Segnala questa scheda.