MCP Search Analytics

🚀 MCP搜索分析服务器

这是一个用于谷歌分析（Google Analytics）和搜索控制台（Search Console）数据分析的模型上下文协议（MCP）服务器，能为用户提供统一、实时且安全的数据访问与分析服务。

🚀 快速开始

此MCP服务器的搭建需要完成一系列准备工作，随后进行安装、配置以及简单的使用测试。

🔧 准备工作

• Python 3.8及以上版本。
• 已启用分析和搜索控制台API的谷歌云项目。
• 具备适当权限的谷歌服务账户。

📦 安装指南

1. 克隆此仓库：

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

2. 创建虚拟环境：

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # 在Windows上使用：venv\Scripts\activate

3. 安装依赖项：

pip install -r requirements.txt

🛠️ 配置步骤

1. 创建环境文件：

cp environment.example .env

2. 设置谷歌服务账户：
   • 在谷歌云控制台创建一个服务账户。
   • 下载JSON凭证文件。
   • 启用谷歌分析报告API和搜索控制台API。
   • 为你的服务账户授予必要的权限。
3. 配置环境变量： 编辑.env文件，填入实际值：

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

💻 使用示例

1. 测试凭证：

python test_credentials.py

2. 运行MCP服务器：

python unified_analytics_server.py

✨ 主要特性

• 统一访问谷歌分析4（Google Analytics 4）和谷歌搜索控制台的数据。
• 通过MCP接口进行实时分析查询。
• 通过环境变量实现安全的凭证管理。

🔐 安全提示

⚠️ 重要提示

• 切勿将凭证文件（.json、.env）提交到版本控制系统。
• 安全存储凭证并使用环境变量。
• 定期轮换服务账户密钥。
• 遵循最小权限原则进行API访问。

📋 依赖要求

Python依赖项请参考requirements.txt文件。

🤝 贡献指南

1. 分叉（Fork）此仓库。
2. 创建一个功能分支。
3. 进行修改。
4. 全面测试。
5. 提交拉取请求（Pull Request）。

📄 许可证

[在此添加你的许可证信息]