Sáltate la instalación. Funcionando en menos de 2 minutos.
Inicia una prueba gratuita en cloud.anythingmcp.com, añade Google Analytics 4 con un clic y apunta tu cliente de IA (Claude, ChatGPT, Copilot o Cursor) al endpoint MCP generado. Sin Docker, sin git clone, sin experiencia de desarrollo.
Resumen
Consulta Google Analytics 4 (metadatos de cuenta/propiedad, dimensiones/métricas personalizadas, informes principales, informes en tiempo real, informes de embudo) desde cualquier agente de IA. 8 herramientas, autenticación de usuario OAuth2.
Prueba a pedir
Prompts de ejemplo para Google Analytics 4
Haz clic en un prompt para copiarlo. Pégalo en Claude, ChatGPT, Cursor, Gemini, Copilot u OpenClaw para ejecutarlo contra este conector.
Claude es IA y puede equivocarse. Verifica siempre las respuestas.
💡 ¿Sin instalación? Usa cloud.anythingmcp.com directamente. Inicia sesión, pulsa Connectors → Google Analytics 4, pega tus credenciales, genera una MCP API key — listo. Sin Docker, sin
git clone, sin servidor local.
Google Analytics 4 + Gemini
Consulta Google Analytics 4 (metadatos de cuenta/propiedad, dimensiones/métricas personalizadas, informes principales, informes en tiempo real, informes de embudo) desde cualquier agente de IA. 8 herramientas, autenticación de usuario OAuth2.
Requisitos previos
Las instrucciones de configuración completas están incluidas en el conector (visibles en el store al seleccionarlo). Las variables de entorno requeridas:
GOOGLE_CLIENT_ID, GOOGLE_CLIENT_SECRET, GOOGLE_REFRESH_TOKEN
Paso 1 — Obtener credenciales
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):
- Go to https://console.cloud.google.com → pick or create a project.
- APIs & Services → Library → enable both:
- Google Analytics Admin API (https://console.cloud.google.com/apis/library/analyticsadmin.googleapis.com)
- Google Analytics Data API (https://console.cloud.google.com/apis/library/analyticsdata.googleapis.com)
- …
Paso 2 — Instalar el adapter
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
Paso 3 — Añadir el conector en Gemini
La URL de tu servidor: en AnythingMCP abre MCP Servers → el servidor donde está este conector y copia su URL (
https://cloud.anythingmcp.com/mcp/…). Úsala donde esta guía muestraYOUR_SERVER_ID.
Gemini CLI lee servidores MCP desde ~/.gemini/settings.json (o %APPDATA%\gemini\settings.json en Windows). Añade:
{
"mcpServers": {
"anythingmcp": {
"httpUrl": "https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID",
"headers": { "X-API-Key": "YOUR_MCP_API_KEY" }
}
}
}
- Obtén tu MCP API key desde AnythingMCP → MCP Servers → tu servidor → API keys.
- Guarda el archivo y reinicia
gemini. - Ejecuta
/mcpen la Gemini CLI —Google Analytics 4debería aparecer como disponible. - Vertex AI Studio: pasa
https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_IDal arraytoolsde tu petición con el mismo headerX-API-Key.
Herramientas disponibles
| Tool | What it does |
|---|---|
ga4_get_account_summaries | List the user's GA4 accounts and their properties (account ID, account name, property IDs, display names) |
ga4_get_property_details | Get detailed info about one GA4 property: display name, create time, time zone, currency, parent account, industry category, service level, |
ga4_list_google_ads_links | List Google Ads accounts linked to a GA4 property (useful to confirm conversion attribution wiring) |
ga4_list_custom_dimensions | List custom dimensions defined on a property — use these parameterName values in dimensions of ga4_run_report |
ga4_list_custom_metrics | List custom metrics defined on a property — use these parameterName values in metrics of ga4_run_report |
ga4_run_report | Run a core analytics report |
ga4_run_realtime_report | Run a realtime report (last 30 minutes of activity) |
ga4_run_funnel_report | Run a funnel report — measures conversion at each step of a user journey (e |
FAQ
¿Gemini 1.5 Pro o 2.x soportan MCP? Sí — Gemini CLI ≥ 0.4 y la API de tools de Vertex AI aceptan conectores MCP httpUrl con header personalizzati.
Siguientes pasos
¿Te ha sido útil esta guía?