工具概览
概览
analytics-mcp 是一个模型上下文协议服务器，把 GA4、Cloudflare Web Analytics、Vercel Analytics 和 Google Search Console 置于同一个规范化的工具界面之后。它的构建目的是让模型理解数字的含义，每个指标都带有通俗语言的含义，服务器也知道不同追踪器之间哪些差异是结构性的。它可以在 Vercel 上使用 StreamableHTTP 和 OAuth 2.1 远程部署，也可以为 Claude Code、Cursor 和 Claude Desktop 通过 stdio 在本地运行。服务器暴露只读工具，如 list_sites、list_sources、get_schema、query、query_raw、explain_discrepancy、validate_query、seo_opportunities、explain_ctr_gap、ai_referrals、inspect_page 和 page_changes。规范化指标包括 pageviews、sessions、visitors、clicks、impressions、ctr 和 position，每个指标都映射到各来源的原生名称。搜索分析根据用户自己的 Search Console 行计算点击率曲线，AI 可见性报告则按引擎统计来自 AI 助手的会话，同时声明到访不等于被引用。inspect_page 获取一个页面并报告机械性的发现，如标题长度、缺少描述、重复标题、canonical、noindex 和非 200 状态。page_changes 只在内容哈希发生变化时记录页面状态，存储是可选的。设置需要 Node 20+ 和 pnpm，用 SITES_CONFIG 描述站点，并按来源配置凭据。
功能特点
- AI 助手
- 自然语言界面
- 工作流自动化
相关标签
应用场景
团队用 analytics-mcp 提出一个问题，并从绑定到某个站点的每个追踪器获得答案。
团队用 explain_discrepancy 判断两个追踪器之间的差距是否正常。
团队用 seo_opportunities 按估计错失的点击数，对成本最低的搜索收益排序。
团队用 ai_referrals 按引擎查看来自 AI 助手的流量。
团队用 inspect_page 查看某个页面对自身的描述，包括标题、描述、canonical、标题层级和状态。
团队用 page_changes 查看页面上何时发生了什么变化，并附上前后的搜索数据。
团队用 validate_query 对不受支持的指标、被截断的范围和错误的比较进行试运行。
团队用 query_raw 作为逃生口，向某个来源发送原生载荷。