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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.
Summary
Read Vercel Analytics / Speed Insights / Audience data via the Vercel API. 4 tools, Bearer auth.
Prueba a pedir
Prompts de ejemplo para Vercel Analytics
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 → Vercel Analytics, pega tus credenciales, genera una MCP API key — listo. Sin Docker, sin
git clone, sin servidor local.
Vercel Analytics + Gemini
Read Vercel Analytics / Speed Insights / Audience data via the Vercel API. 4 tools, Bearer auth.
Requisitos previos
Las instrucciones de configuración completas están incluidas en el conector (visibles en el store al seleccionarlo). Las variables de entorno requeridas:
VERCEL_ACCESS_TOKEN
Paso 1 — Obtener credenciales
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)
Paso 2 — Instalar el adapter
git clone https://github.com/HelpCode-ai/anythingmcp.git
cd anythingmcp && docker compose up -d
Paso 3 — Añadir el conector en Gemini
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",
"headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_MCP_API_KEY" }
}
}
}
- Obtén tu MCP API key desde AnythingMCP → Perfil → MCP API Keys → Nueva Key.
- Guarda el archivo y reinicia
gemini. - Ejecuta
/mcpen la Gemini CLI —Vercel Analyticsdebería aparecer como disponible. - Vertex AI Studio: pasa
https://cloud.anythingmcp.com/mcpal arraytoolsde tu petición con el mismo header Bearer.
Herramientas disponibles
| 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
¿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 Bearer.
Siguientes pasos
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