admin 
„Google“ išleido atvirojo kodo modelio konteksto protokolo (MCP) serverį, leidžiantį analizuoti „Google Analytics“ duomenis naudojant didelius kalbų modelius, tokius kaip „Gemini“.
Paskelbė Matt Landers, „Google Analytics“ kūrėjų ryšių vadovas, įrankis yra tiltas tarp LLMS ir analizės duomenų.
Užuot naršydami tradicines ataskaitų sąsajas, galite užduoti klausimus paprastu anglų kalba ir akimirksniu gauti atsakymus.
Perėjimas nuo tradicinių ataskaitų
MCP serveris siūlo alternatyvą kasti meniu arba rankiniu būdu konfigūruoti ataskaitas. Galite įvesti užklausas, tokias kaip „Kiek aš vakar turėjau vartotojų?“ Ir gaukite jums reikalingą atsakymą.
Ekrano kopija iš: youtube.com/googleanalytics, 2025 m. Liepos mėn.Demonstracinėje versijoje „Landers“ panaudojo „Dvynių CLI“, norėdami gauti analizės duomenis. „CLI“ arba „Command Line“ sąsaja yra paprastas teksto pagrindu sukurtas įrankis, kurį naudojate terminalo lange.
Užuot spustelėję meniu ar prietaisų skydelius, jūs pateikiate klausimus ar komandas, o sistema reaguoja paprasta kalba. Tai panašu į pokalbį su „Dvyniai“, bet iš jūsų darbalaukio ar nešiojamojo kompiuterio terminalo.
Paklausta apie ankstesnės dienos vartotojų skaičių, sistema grąžino teisingą sumą. Tai taip pat nagrinėjo tolesnius klausimus, parodydami, kaip ji gali patobulinti užklausas pagal kontekstą, nereikalaujant papildomos techninės sąrankos.
Žemiau esančiame vaizdo įraše galite žiūrėti visą demonstracinę versiją:
https://www.youtube.com/watch?v=pt4wgpxwirq
Ką tu gali su tuo padaryti
Serveris naudoja „Google Analytics“ administratoriaus API ir duomenų API, kad palaikytų įvairias galimybes.
Remiantis projekto dokumentacija, galite:
- Gauti sąskaitą ir informaciją apie turtą
- Vykdykite „Core“ ir „Real-Time“ ataskaitas
- Prieigos prie standartų ir pasirinktinių matmenų ir metrikos
- Gaukite nuorodas į prijungtas „Google Ads“ paskyras
- Gaukite užuominų apie datos diapazonų ir filtrų nustatymo nustatymo
Norėdami jį nustatyti, jums reikės „Python“, prieigos prie „Google Cloud“ projekto su įjungta konkrečia API ir programos numatytuosius kredencialus, kuriuose yra tik skaitymo prieiga prie jūsų „Google Analytics“ paskyros.
Realaus pasaulio naudojimo atvejai
Serveris ypač naudingas tobulesniuose scenarijuose.
Demonstracijoje Landersas per pastarąjį mėnesį paprašė pranešimo apie geriausiai parduodamus produktus. Sistema grąžino rezultatus, sutvarkytus pagal prekių pajamas, tada juos pakartotinai sureguliavo vienetai, parduodami po tolesnio raginimo.
Ekrano kopija iš: youtube.com/googleanalytics, 2025 m. Liepos mėn.Vėliau jis pateko į hipotetinį scenarijų: 5000 USD mėnesio rinkodaros biudžetą ir tikslą padidinti pajamas.
Sistema sukūrė kelias ataskaitas, kurios atskleidė, kad tiesioginė ir organinė paieška padidino daugiau nei 419 000 USD pajamų. Tada ji pasiūlė planą su konkrečiais biudžeto paskirstymais iš „Google“ skelbimų, mokamų socialinių ir el. Pašto rinkodaros, kiekvieno paremtas našumo duomenimis.
Ekrano kopija iš: youtube.com/googleanalytics, 2025 m. Liepos mėn.Kaip jį nustatyti
Galite įdiegti serverį iš „GitHub“ naudodami įrankį, pavadintą PIPX, kuris leidžia paleisti „Python“ pagrįstas programas izoliuotoje aplinkoje. Įdiegę, prijungsite jį prie „Gemini CLI“, pridėdami serverį prie „Gemini“ nustatymų failo.
Sąrankos veiksmai apima:
- Įgalinkite būtinas „Google“ API jūsų debesies projekte
- Programos numatytųjų kredencialų konfigūravimas naudojant tik skaitymo prieigą prie „Google Analytics“ paskyros
- (Pasirenkama) Aplinkos kintamųjų nustatymas, kad būtų galima nuosekliau valdyti įgaliojimus skirtingose aplinkose
Serveris dirba su bet kuriuo MCP suderinamu klientu, tačiau „Google“ pabrėžia visišką „Dvynių CLI“ palaikymą.
Norėdami padėti jums pradėti, dokumentacijoje yra imties raginimų atlikti užduotis, tokias kaip nuosavybės statistikos tikrinimas, vartotojo elgesio tyrimas arba našumo tendencijų analizė.
Žvilgsnis į priekį
„Google“ sako, kad ji ir toliau plėtoja projektą ir skatina atsiliepimus per „GitHub“ ir „Discord“.
Nors jis vis dar eksperimentuoja, MCP serveris suteikia jums praktinį būdą ištirti, kaip ateityje gali atrodyti natūralios kalbos analizė.
Jei esate rinkodaros komandoje, tai galėtų padėti greičiau gauti atsakymus, nereikalaujant prietaisų skydelių ar pasirinktinių ataskaitų. Ir jei esate kūrėjas, galite rasti būdų, kaip sukurti įrankius, kurie automatizuoja jūsų darbo eigos dalis, arba padaryti analizę prieinamesnę kitiems.
Visą sąrankos vadovą, šaltinio kodą ir atnaujinimus galite rasti „Google Analytics“ MCP GitHub saugykloje.
Pateiktas vaizdas: „Mijansk786“/„Shutterstock“
