重要: 「G-XXXX…」で始まる測定IDではなく、数字のプロパティIDを使用してください。 :::。

Step 2: MCPサーバーのインストール#

pip install google-analytics-mcp

Step 3: 環境変数の設定#

方法A: 一時的な設定（コマンドプロンプト）#

set GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=C:\Users\<ユーザー名>\ga4-mcp-key.json
set GA4_PROPERTY_ID=123456789

方法B: MCPクライアント設定ファイル（推奨）#

Windsurfの場合 C:\Users\<ユーザー名>\.codeium\windsurf\mcp_config.jsonを作成します。

{
  "mcpServers": {
    "ga4-analytics": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "ga4_mcp_server"],
      "env": {
        "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS": "C:\\Users\\<ユーザー名>\\ga4-mcp-key.json",
        "GA4_PROPERTY_ID": "123456789"
      }
    }
  }
}

Claude Desktopの場合 %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.jsonを編集します。

{
  "mcpServers": {
    "ga4-analytics": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "ga4_mcp_server"],
      "env": {
        "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS": "C:\\Users\\<ユーザー名>\\ga4-mcp-key.json",
        "GA4_PROPERTY_ID": "123456789"
      }
    }
  }
}

:::message alert 注意: Windowsではバックスラッシュをエスケープしてください。 :::。

Step 4: MCPクライアントのセットアップ#

4-1. Windsurfの場合#

1. Windsurfを再起動して設定を読み込み
2. チャットウィンドウで「@ga4-analytics」と入力してMCPサーバーが認識されるか確認
3. 認識されていれば設定完了

4-2. Claude Desktopの場合#

1. Claude Desktopを再起動
2. 設定メニューからMCPサーバーが認識されているか確認
3. チャットでGA4関連の質問をして動作確認

4-3. VS Codeの場合#

1. ワークスペースルートに.vscode/mcp.jsonを作成
2. 上記と同様のMCPサーバー設定を追加
3. Copilot ChatでGA4データについて質問

GA4データを日本語で問い合わせる#

基本的な使い方#

MCP対応エディターのチャット機能を使って日本語で質問するだけです！

Windsurfの場合

昨日のユーザー数はどれくらいですか？ @ga4-analytics

Claude Desktopの場合

GA4の昨日のユーザー数を教えてください

初回実行時はMCPサーバーとの接続確認の画面が表示される場合があります。

質問例#

基本的な指標

> 昨日のユーザー数は何人ですか？
> 直近7日間のページビュー数を教えて
> 今月の新規ユーザー数は先月と比べて増えましたか？

詳細分析

> ユーザーの国別セッション数を教えてください
> 直近30日間の人気ページトップ5は？
> モバイルとデスクトップのユーザー数の比較を見せて

期間指定

> 2025年7月1日から7月31日までの売上を教えて
> 先週と今週でコンバージョン数に差はありますか？

質問を成功させるコツ#

具体的に質問する
「ユーザー数を教えて」より「昨日のユーザー数は何人ですか？」の方が効果的です。

期間を明示する
「昨日」「先週」「直近30日」など期間を指定しましょう。

段階的に質問する
一度に複数のことを聞くより、1つずつ順に質問します。

専門用語も使える
「直帰率」「セッション」「コンバージョン」など日本語でOKです。

ポイント & 注意#

ハマりどころと対処法#

よくあるエラー#

「No module named ga4_mcp_server」

# ユーザーモードで再インストール
pip install --user google-analytics-mcp

「executable file not found」

• 設定JSONの"command"を"python3"から"python"に変更
• またはPython実行ファイルのフルパスを指定

認証エラー

• JSONキーのパスを再確認
• サービスアカウントの権限を再確認
• プロパティIDが数字のみか確認

「MCPサーバーが認識されない」

• 設定ファイルのパスを再確認
• エディターを再起動して設定を読み込み直し
• JSONファイルの構文エラーがないか確認

ベストプラクティス#

セキュリティ

• サービスアカウントJSONファイルは安全な場所に保存
• 不要になったキーは削除

パフォーマンス

• 大量データの取得時は期間を区切る
• API制限に注意（1日1000リクエスト）

運用

• 定期的にGemini CLIとMCPサーバーを更新
• エラーログを確認して問題を早期発見

まとめ#

今回は、WindowsでGA4 MCPサーバーをローカル構築し、GA4データをAIに日本語で質問できる環境を構築しました。

学んだこと#

• MCPプロトコルを使ったAIとデータソースの連携
• Google Cloud APIの認証設定
• ローカル環境でのセキュアなデータ分析環境構築

構築できた環境の価値#

• 効率化: 複雑なGA4画面を操作せずに日本語で質問
• 安全性: データが外部に送信されないローカル環境
• コスト: 基本無料で運用可能
• 拡張性: 他のMCPサーバーとの組み合わせも可能

次のステップ#

ぜひ実際にGA4データをAIに質問してみてください。

試してみたいこと

• 定期レポートの自動化
• 他のMCPサーバー（GitHub、Slack等）との組み合わせ
• カスタムダッシュボードの作成

参考リンク

• Google Analytics MCP公式リポジトリ
• MCP Protocol仕様
• Gemini CLI公式ドキュメント