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Google Analytics 4 mit Gemini verbinden — über MCP

Frage Google Analytics 4 (Konto-/Property-Metadaten, benutzerdefinierte Dimensionen/Metriken, Kernberichte, Echtzeitberichte, Funnel-Berichte) von jedem AI-Agenten aus ab. 8 Tools, OAuth2-Benutzerauthentifizierung.

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Google Analytics 4

Google Analytics 4

Query Google Analytics 4 (account/property metadata, custom dimensions/metrics, core reports, realtime reports, funnel reports) from any AI agent. 8 tools, OAuth2 user auth.

Tools

8

Region

INTL

Kategorie

Analytics

Authentifizierung

OAuth 2.0

Benötigte Env-Vars

GOOGLE_CLIENT_IDGOOGLE_CLIENT_SECRET
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Zusammenfassung

Frage Google Analytics 4 (Konto-/Property-Metadaten, benutzerdefinierte Dimensionen/Metriken, Kernberichte, Echtzeitberichte, Funnel-Berichte) von jedem AI-Agenten aus ab. 8 Tools, OAuth2-Benutzerauthentifizierung.

Frag einfach

Beispiel-Prompts für Google Analytics 4

Klick auf einen Prompt, um ihn zu kopieren. In Claude, ChatGPT, Cursor, Gemini, Copilot oder OpenClaw einfügen — und gegen diesen Connector laufen lassen.

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Google Analytics 4 + Gemini

Frage Google Analytics 4 (Konto-/Property-Metadaten, benutzerdefinierte Dimensionen/Metriken, Kernberichte, Echtzeitberichte, Funnel-Berichte) von jedem AI-Agenten aus ab. 8 Tools, OAuth2-Benutzerauthentifizierung.

Voraussetzungen

Die vollständige Setup-Anleitung ist in den Connector eingebaut (im Store sichtbar, wenn du den Connector auswählst). Benötigte Umgebungsvariablen für diesen Connector:

GOOGLE_CLIENT_ID, GOOGLE_CLIENT_SECRET, GOOGLE_REFRESH_TOKEN

Schritt 1 — Zugangsdaten holen

This connector wraps the Google Analytics Data API v1beta (analyticsdata.googleapis.com) and Admin API v1beta (analyticsadmin.googleapis.com) — the same two APIs the official googleanalytics/google-analytics-mcp server uses.

Setup — OAuth2 user flow (one-time per account):

  1. Go to https://console.cloud.google.com → pick or create a project.
  2. APIs & Services → Library → enable both:
  3. …

Schritt 2 — Adapter installieren

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/HelpCode-ai/anythingmcp/main/docker-compose.quickstart.yml -o docker-compose.yml
printf 'JWT_SECRET=%s\nENCRYPTION_KEY=%s\n' "$(openssl rand -hex 32)" "$(openssl rand -hex 32)" > .env
docker compose up -d

Schritt 3 — Connector in Gemini hinzufügen

Deine Server-URL: Öffne in AnythingMCP MCP Servers → den Server, auf dem dieser Connector liegt, und kopiere seine URL (https://cloud.anythingmcp.com/mcp/…). Setze sie überall ein, wo diese Anleitung YOUR_SERVER_ID zeigt.

Gemini CLI liest MCP-Server aus ~/.gemini/settings.json (oder %APPDATA%\gemini\settings.json unter Windows). Hinzufügen:

{
  "mcpServers": {
    "anythingmcp": {
      "httpUrl": "https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID",
      "headers": { "X-API-Key": "YOUR_MCP_API_KEY" }
    }
  }
}
  1. Hole deinen MCP API Key aus AnythingMCP → MCP Servers → dein Server → API keys.
  2. Speichern und gemini neu starten.
  3. /mcp in Gemini CLI ausführen — Google Analytics 4 sollte als verfügbar gelistet sein.
  4. Vertex AI Studio: https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID im tools-Array der Anfrage mit demselben X-API-Key-Header übergeben.

Verfügbare Tools

ToolWhat it does
ga4_get_account_summariesList the user's GA4 accounts and their properties (account ID, account name, property IDs, display names)
ga4_get_property_detailsGet detailed info about one GA4 property: display name, create time, time zone, currency, parent account, industry category, service level,
ga4_list_google_ads_linksList Google Ads accounts linked to a GA4 property (useful to confirm conversion attribution wiring)
ga4_list_custom_dimensionsList custom dimensions defined on a property — use these parameterName values in dimensions of ga4_run_report
ga4_list_custom_metricsList custom metrics defined on a property — use these parameterName values in metrics of ga4_run_report
ga4_run_reportRun a core analytics report
ga4_run_realtime_reportRun a realtime report (last 30 minutes of activity)
ga4_run_funnel_reportRun a funnel report — measures conversion at each step of a user journey (e

FAQ

Unterstützen Gemini 1.5 Pro oder 2.x MCP? Ja — Gemini CLI ≥ 0.4 und die Vertex AI Tools API akzeptieren MCP httpUrl-Connectors mit eigenen Headern.

Nächste Schritte

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