インストールとコンフィギュレーションのプロセスは、以下の主要なステップに分けられる：
1.環境準備
- Pythonのバージョンが3.10以上であることを確認する。
python --version糺す - pip パッケージマネージャーをチェックする。
pip --version空き状況の確認
2.プロジェクトの展開
- クローン倉庫
git clone https://github.com/googleanalytics/google-analytics-mcp.git - 仮想環境を作る：
python3 -m venv venv(Windows/Linuxのコマンドは異なります）
3.依存関係のインストール
- 環境をアクティブにして実行する：
pip install -r requirements.txt
4.クレデンシャルの設定
- Google Cloud Consoleでサービスアカウントを作成し、JSONキーをダウンロードします。
- 環境変数の設定：
export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="路径/密钥.json"
5.サービス・アクティベーション
- とおす
pipx runまたはpython -m ga4_mcp_serverサービス開始
テストスクリプトで接続状態を確認でき、プロンプトが正常に表示された場合は、設定が完了したことを意味します。
この答えは記事から得たものである。GoogleアナリティクスMCP：GA4データをビッグモデルに接続するローカルサーバーツールについて
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