Der Installations- und Konfigurationsprozess kann in die folgenden Hauptschritte unterteilt werden:
1. die Vorbereitung der Umwelt
- Überprüfen Sie Python Version 3.10+: Führen Sie das
python --versionvalidieren (eine Theorie) - Pip-Paketmanager prüfen: Ausführen
pip --versionBestätigung der Verfügbarkeit
2. die Einführung des Projekts
- Klon-Lagerhaus:
git clone https://github.com/googleanalytics/google-analytics-mcp.git - Erstellen Sie eine virtuelle Umgebung:
python3 -m venv venv(Windows/Linux-Befehle sind unterschiedlich)
3. die Installation von Abhängigkeiten
- Aktivieren Sie die Umgebung und führen Sie sie aus:
pip install -r requirements.txt
4. die Konfiguration der Anmeldeinformationen
- Erstellen Sie ein Dienstkonto in der Google Cloud Console und laden Sie den JSON-Schlüssel herunter
- Setzen von Umgebungsvariablen:
export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="路径/密钥.json"
5. die Aktivierung des Dienstes
- passieren (eine Rechnung oder Inspektion etc.)
pipx runoder führen Sie einfachpython -m ga4_mcp_serverNeue Dienste
Sie können den Verbindungsstatus über das Testskript überprüfen, und eine erfolgreiche Eingabeaufforderung bedeutet, dass die Konfiguration abgeschlossen ist.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelGoogle Analytics MCP: Ein lokales Server-Tool zur Verbindung von GA4-Daten mit großen ModellenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie installiert und konfiguriert man eine lokale Serverumgebung für Google Analytics MCP?
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