O processo de instalação e configuração pode ser dividido nas seguintes etapas principais:
1. preparação ambiental
- Verifique a versão 3.10+ do Python: execute o comando
python --versionvalidar (uma teoria) - Verifique o gerenciador de pacotes pip: execute
pip --versionConfirmação de disponibilidade
2. implantação do projeto
- Armazém de Clonagem:
git clone https://github.com/googleanalytics/google-analytics-mcp.git - Crie um ambiente virtual:
python3 -m venv venv(Os comandos do Windows/Linux são diferentes)
3. instalação de dependências
- Ative o ambiente e execute-o:
pip install -r requirements.txt
4. configuração de credenciais
- Crie uma conta de serviço no Google Cloud Console e faça o download da chave JSON
- Configuração de variáveis de ambiente:
export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="路径/密钥.json"
5. ativação do serviço
- aprovar (um projeto de lei ou inspeção etc.)
pipx runou simplesmente executepython -m ga4_mcp_serverInício dos serviços
Você pode verificar o status da conexão por meio do script de teste, e um prompt bem-sucedido significa que a configuração foi concluída.
Essa resposta foi extraída do artigoGoogle Analytics MCP: uma ferramenta de servidor local para conectar dados GA4 a grandes modelosO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como instalar e configurar um ambiente de servidor local para o Google Analytics MCP?
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