Skip the install. Get this working in under 2 minutes.

Start a free trial on cloud.anythingmcp.com, add the Vercel Analytics in one click, then point your AI client (Claude, ChatGPT, Copilot or Cursor) at the generated MCP endpoint. No Docker, no git clone, zero engineering experience required.

Start free trial

Summary

Read Vercel Analytics / Speed Insights / Audience data via the Vercel API. 4 tools, Bearer auth.

Frag einfach

Beispiel-Prompts für Vercel Analytics

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

Vercel Analytics · live via MCP

Claude ist KI und kann Fehler machen. Bitte Antworten gegenprüfen.

💡 Keine Installation? Nutze cloud.anythingmcp.com direkt. Einloggen, Connectors → Vercel Analytics klicken, Zugangsdaten einfügen, MCP-API-Key erzeugen — fertig. Kein Docker, kein git clone, kein lokaler Server.

Vercel Analytics + Gemini

Read Vercel Analytics / Speed Insights / Audience data via the Vercel API. 4 tools, Bearer auth.

Voraussetzungen

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

VERCEL_ACCESS_TOKEN

Schritt 1 — Zugangsdaten holen

com/docs/rest-api).

Setup:

Sign in to https://vercel.com → top-right avatar → Settings → Tokens → Create Token.
Pick scope (account-level or team-level). Set VERCEL_ACCESS_TOKEN.
For team-scoped queries also set VERCEL_TEAM_ID (visible in Team Settings).

Authentication: Authorization: Bearer ${VERCEL_ACCESS_TOKEN}.

Note: Vercel's Web Analytics + Speed Insights data endpoints went through major changes in 2024-2025. Some endpoints are paywall/plan-gated. The adapter uses the stable public endpoints; some analytics queries require Pro+ plan.

Pagination: cursor-based via until Unix ms (return items older than this).

…(continued in the in-app connector instructions)

Schritt 2 — Adapter installieren

git clone https://github.com/HelpCode-ai/anythingmcp.git
cd anythingmcp && docker compose up -d

Schritt 3 — Connector in Gemini hinzufügen

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",
      "headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_MCP_API_KEY" }
    }
  }
}

Hole deinen MCP API Key aus AnythingMCP → Profil → MCP API Keys → Neuer Key.
Speichern und gemini neu starten.
/mcp in Gemini CLI ausführen — Vercel Analytics sollte als verfügbar gelistet sein.
Vertex AI Studio: https://cloud.anythingmcp.com/mcp im tools-Array der Anfrage mit demselben Bearer-Header übergeben.

Verfügbare Tools

Tool	What it does
`vercel_analytics_get_user`	Return the user the token belongs to
`vercel_analytics_list_projects`	List projects in the team / account
`vercel_analytics_get_deployments`	List deployments for a project
`vercel_analytics_get_speed_insights`	Get Speed Insights (Core Web Vitals) data for a project — requires Vercel Speed Insights enabled on the project + Pro plan

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 Bearer-Header.

Nächste Schritte

War dieser Guide hilfreich?

Vercel Analytics mit Gemini verbinden — über MCP