こんにちは。最近、Model Context Protocol（MCP）に関心を持っています。
LLMの進化には日々驚かされていますが、せっかくなら業務に役立つ形で活用したいと考えました。
そこで今回は、MCP（Model Context Protocol）を使って Google Analytics（GA4）と Googleサーチコンソール（GSC）のデータを取得し、サイト分析に活かせるかを検証してみました。

検証の目的

MCP（Model Context Protocol）を利用して、LLMから外部データへアクセスする方法を試す
Google Analytics とサーチコンソールのアクセスデータを取得する
これらを組み合わせてサイトのアクセス数やユーザー数を分析する

検証環境

項目	内容
OS	Windows 11
LLMクライアント	Claude Desktop
Node.js	v20.x

セットアップ手順

1. Claude Desktop のインストール

以下の公式ページよりダウンロード可能です。
https://claude.ai/download

2. Node.js のインストール

https://nodejs.org/ja/download/

インストール後、コマンドプロンプトを立ち上げ、以下のコマンドでパスが正しく通っているかを確認してください。

where node
where npx

出力がない場合は、環境変数へのパス追加が必要です。

MCP サーバの構成

Google Analytics（GA4）用 MCP サーバ

GitHub リポジトリ：
https://github.com/eno-graph/mcp-server-google-analytics

`config.json` の例

"google-analytics": {
  "command": "node",
  "args": ["C:\\Users\\ユーザー名\\mcp-server-google-analytics\\build\\index.js"],
  "env": {
    "GOOGLE_CLIENT_EMAIL": "xxx@xxx",
    "GOOGLE_PRIVATE_KEY": "-----BEGIN PRIVATE KEY-----\\nxxx\\n-----END PRIVATE KEY-----\\n",
    "GA_PROPERTY_ID": "xxxxxxxx"
  }
}

サーチコンソール（GSC）用 MCP サーバ

GitHub リポジトリ：
https://github.com/ahonn/mcp-server-gsc

"gsc": {
  "command": "npx",
  "args": ["-y", "mcp-server-gsc"],
  "env": {
    "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS": "C:\\Users\\ユーザー名\\intense-reactor-xxx.json"
  }
}

Claude Desktop 利用時の注意点

再起動は「タスクトレイのアイコン → メニューから終了 → 再起動」によって行う必要があります
no such file or directory, lstat 'C:\Users\ユーザー名\AppData\Local\AnthropicClaude\app-0.9.2${APPDATA}'というエラーが出る場合は、
　先ほどのjsonの設定ファイルのenvに"APPDATA": "C:\Users\ユーザー名\AppData\Roaming"を追加してみてください

実際に試してみた内容

今回は会社のサイトではなく個人で実験的に持ってるサイトで試してみました。
Claude Desktopには以下のように入力します

過去1か月でPVが減った原因って分かる？

これにより、

GA4 に問い合わせて、ページごとのPVや動向を取得
GSC に問い合わせて、検索キーワードやクリック数を取得

といった処理が自動で行われ、それらの情報をもとに 自然言語での分析結果 が返されます
結果は以下の画像の通りです

get_reportがGA4に問い合わせている部分
search_analyticsがGSCに問い合わせている部分になります

サイトが特定できそうな部分は白く塗りました
中は詳細なURLだったり、流入した検索キーワードだったりするので、
適当に置き換えて読んでみてください

所感と考察

MCP を経由して LLMが外部データへアクセス可能になる ことで、分析作業の自動化が大きく前進する
よく使う分析パターンはプロンプトをテンプレート化することで、さらに効率化が見込める
GSC 用の MCP サーバはやや不安定な気もするので今後の改善に期待
他のデータソース（ECサイト、広告、CRMなど）との連携を視野に入れると、さらに応用範囲が広がる

まとめ

今回は MCP を活用して、Google Analytics と Google サーチコンソールのデータを取得し、サイトアクセスの傾向分析を行うプロセスを検証しました。

業務への応用を前提とした実験でしたが、
十分な実用性と今後の可能性を感じる結果となりました。

他の BIツールとの統合や、広告パフォーマンスの分析への応用なども検討していきたいと考えています。