Google Analytics MCP সার্ভার ব্যবহার করে দেখুন

Google Analytics Model Context Protocol (MCP) সার্ভার আপনাকে Google Analytics ডেটা লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল (LLM) এবং AI এজেন্টের সাথে কানেক্ট করতে দেয়, যেমন Gemini। আপনি MCP সার্ভার ব্যবহার করে ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজে রিপোর্ট কোয়েরি করতে, প্রপার্টি কনফিগারেশন চেক করতে এবং কাস্টম অ্যানালিটিক্স এজেন্ট তৈরি করতে পারবেন।

MCP সার্ভার সেট-আপ করুন GitHub-এ দেখুন সেট-আপ টিউটোরিয়াল দেখুন

পূর্বশর্ত

Google Analytics MCP সার্ভার কনফিগার করার আগে, নিম্নলিখিত প্রয়োজনীয়তাগুলি পূরণ করুন:

  1. Python ও প্যাকেজ রানার ইনস্টল করুন:

  2. এখানে Google Analytics API চালু করুন :

    • প্রোজেক্ট তৈরি করুন বা বেছে নিন।

    • আপনার প্রোজেক্টে Google Analytics Admin API (analyticsadmin.googleapis.com) এবং Google Analytics Data API (analyticsdata.googleapis.com) দুটিই চালু করুন:

      gcloud services enable analyticsadmin.googleapis.com \
  analyticsdata.googleapis.com \
  --project=YOUR_PROJECT_ID

  3. Google Analytics প্রপার্টি অ্যাক্সেস করার অনুমতি দিন:

যাচাইকরণ সেট-আপ করা

Google Analytics MCP সার্ভার, শুধুমাত্র-পড়ার-উপযোগী Google Analytics OAuth 2.0 স্কোপ সহ অ্যাপ্লিকেশন ডিফল্ট ক্রেডেনশিয়াল (ADC) ব্যবহার করে যাচাই করে:

https://www.googleapis.com/auth/analytics.readonly

আপনার Google ব্যবহারকারী অ্যাকাউন্ট বা পরিষেবা অ্যাকাউন্ট ব্যবহার করে ADC কনফিগার করতে পারবেন।

বিকল্প ১: ব্যবহারকারীর ক্রেডেনশিয়াল দিয়ে যাচাই করা

  1. gcloud CLI ইনস্টল ও ইনিশিয়ালাইজ করুন।

  2. প্রয়োজনীয় স্কোপ সহ gcloud auth application-default login রান করুন:

    gcloud auth application-default login \
  --scopes="https://www.googleapis.com/auth/analytics.readonly,https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform"

    আপনি ডাউনলোড করা OAuth 2.0 ডেস্কটপ বা ওয়েব ক্লায়েন্ট কনফিগারেশন ফাইল ব্যবহার করলে (OAuth ক্লায়েন্ট ম্যানেজ করুন দেখুন), --client-id-file পাস করুন:

    gcloud auth application-default login \
  --scopes="https://www.googleapis.com/auth/analytics.readonly,https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform" \
  --client-id-file=YOUR_CLIENT_JSON_FILE

  3. কমান্ড শেষ হলে, কনসোলে (Credentials saved to file: [PATH_TO_CREDENTIALS_JSON]) প্রিন্ট করা ক্রেডেনশিয়াল পাথ কপি করুন। আপনার MCP ক্লায়েন্ট কনফিগার করার সময় GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS-এ এই পাথ ব্যবহার করুন।

বিকল্প ২: কোনও পরিষেবা অ্যাকাউন্টের মাধ্যমে যাচাই করা

আপনার Google Analytics প্রপার্টিতে Viewer অ্যাক্সেস আছে এমন একটি পরিষেবা অ্যাকাউন্ট দিয়ে যাচাইকরণ করতে:

  • পরিষেবা অ্যাকাউন্ট JSON কী ফাইল: আপনার MCP ক্লায়েন্ট কনফিগারেশনে GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS-কে আপনার পরিষেবা অ্যাকাউন্ট JSON ফাইলের অ্যাবসোলিউট পাথে সেট করুন।

  • পরিষেবা অ্যাকাউন্ট ইমপার্সোনেশন: gcloud CLI-এর মাধ্যমে পরিষেবা অ্যাকাউন্ট ইমপার্সোনেট করে ADC ক্রেডেনশিয়াল জেনারেট করুন:

    gcloud auth application-default login \
  --impersonate-service-account=SERVICE_ACCOUNT_EMAIL \
  --scopes="https://www.googleapis.com/auth/analytics.readonly,https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform"

আপনার MCP ক্লায়েন্ট কনফিগার করুন

সার্ভারটি PyPI-তে analytics-mcp হিসেবে প্রকাশ করা হয়েছে এবং analytics-mcp ও google-analytics-mcp কনসোল স্ক্রিপ্ট, দুটিই এক্সপোজ করে।

নিম্নলিখিত কনফিগারেশনে, এগুলি পরিবর্তন করুন:

  • PATH_TO_CREDENTIALS_JSON-এর জায়গায় আপনার ADC বা পরিষেবা অ্যাকাউন্ট JSON ফাইলের অ্যাবসোলিউট পাথ লিখুন।
  • প্রোজেক্ট আইডি সহ YOUR_PROJECT_ID যেখানে আপনি Google Analytics API চালু করেছেন।

Antigravity CLI ও Antigravity IDE

  1. Antigravity CLI বা Antigravity IDE ইনস্টল করুন।

  2. analytics-mcp সার্ভারটি ~/.gemini/config/mcp_config.json-এ যোগ করুন (অথবা আপনার ওয়ার্কস্পেসে .agents/mcp_config.json):

    {
  "mcpServers": {
    "analytics-mcp": {
      "command": "pipx",
      "args": ["run", "analytics-mcp"],
      "env": {
        "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS": "PATH_TO_CREDENTIALS_JSON",
        "GOOGLE_CLOUD_PROJECT": "YOUR_PROJECT_ID"
      }
    }
  }
}

  3. analytics-mcp কানেক্ট করা আছে কিনা তা যাচাই করুন:

    • Antigravity CLI: agy রান করুন, তারপর আপনার কনফিগার করা MCP সার্ভার দেখতে /mcp লিখুন।
    • Antigravity IDE: সেটিংস > কাস্টমাইজেশন > ইনস্টল করা MCP সার্ভার বিকল্পে গিয়ে রিফ্রেশ করুন বিকল্পে ক্লিক করুন।

Claude Desktop এবং Claude Code

Claude Desktop-এর জন্য, আপনার claude_desktop_config.json ফাইলে সার্ভার যোগ করুন (macOS-এ ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json বা Windows-এ %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json):

{
  "mcpServers": {
    "analytics-mcp": {
      "command": "pipx",
      "args": ["run", "analytics-mcp"],
      "env": {
        "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS": "PATH_TO_CREDENTIALS_JSON",
        "GOOGLE_CLOUD_PROJECT": "YOUR_PROJECT_ID"
      }
    }
  }
}

Claude Code-এর জন্য, কমান্ড-লাইন টুল ব্যবহার করে সার্ভার রেজিস্টার করুন:

claude mcp add analytics-mcp \
  --scope user \
  -e GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="PATH_TO_CREDENTIALS_JSON" \
  -e GOOGLE_CLOUD_PROJECT="YOUR_PROJECT_ID" \
  -- pipx run analytics-mcp

কার্সর

আপনার প্রোজেক্ট ডিরেক্টরিতে .cursor/mcp.json-এ সার্ভার যোগ করুন (অথবা গ্লোবাল কনফিগারেশনের জন্য ~/.cursor/mcp.json)। আপনি uvx বা pipx ব্যবহার করে google-analytics-mcp চালু করতে পারবেন:

{
  "mcpServers": {
    "google-analytics-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "analytics-mcp", "google-analytics-mcp"],
      "env": {
        "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS": "PATH_TO_CREDENTIALS_JSON",
        "GOOGLE_CLOUD_PROJECT": "YOUR_PROJECT_ID"
      }
    }
  }
}

uvx ব্যবহার করে GitHub থেকে সরাসরি লেটেস্ট ডেভেলপমেন্ট ভার্সন রান করতে, "args" আপডেট করুন:

"args": [
  "--from",
  "git+https://github.com/googleanalytics/google-analytics-mcp.git",
  "google-analytics-mcp"
]

বিকল্প হিসেবে, pipx ব্যবহার করতে, "command" পরিবর্তন করে "pipx" করুন এবং "args"-কে এতে সেট করুন:

"command": "pipx",
"args": [
  "run",
  "--spec",
  "git+https://github.com/googleanalytics/google-analytics-mcp.git",
  "google-analytics-mcp"
]

ঐচ্ছিক: আপনার AI কোডিং এজেন্টকে দক্ষ করে তুলুন

আপনার AI কোডিং এজেন্টকে API কনফিগার করতে, ডাইমেনশন ও মেট্রিক মানানসই কিনা তা চেক করতে এবং ক্লায়েন্ট লাইব্রেরি কোড জেনারেট করতে সাহায্য করার জন্য, MCP সার্ভারকে Google Analytics AI এজেন্ট স্কিল-এর সাথে পেয়ার করুন। স্কিল স্যুটে Google Analytics Data API এবং Google Analytics Admin API-এর জন্য google-analytics-data-api-basics এবং google-analytics-admin-api-basics স্কিল অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।

npx কমান্ড ব্যবহার করে আপনার প্রোজেক্ট ডিরেক্টরিতে স্কিল ইনস্টল করুন (Node.js প্রয়োজন), অথবা Google Antigravity, Claude Code, Codex এবং Cursor বিকল্পের জন্য Google Analytics AI এজেন্ট স্কিল দেখুন:

npx skills add google/skills/skills/analytics

উপলভ্য MCP টুল

Google Analytics MCP সার্ভার Admin API এবং Data API v1 ব্যবহার করে আপনার MCP ক্লায়েন্টের কাছে শুধু-পড়ার-উপযোগী টুল প্রকাশ করে:

  • অ্যাকাউন্ট ও প্রপার্টি ডিসকভারি (Admin API):
    • get_account_summaries: যাচাই করা ব্যবহারকারীর (accountSummaries.list) অ্যাক্সেস আছে এমন Google Analytics অ্যাকাউন্ট ও প্রপার্টির তালিকা দেখায়।
    • get_property_details: নির্দিষ্ট Google Analytics প্রপার্টির (properties.get) জন্য কনফিগারেশন সংক্রান্ত বিবরণ প্রদান করে।
    • list_google_ads_links: কোনও প্রপার্টির (properties.googleAdsLinks.list) জন্য Google Ads অ্যাকাউন্টের লিঙ্ক তালিকাভুক্ত করে।
    • list_property_annotations: কোনও প্রপার্টির জন্য কনফিগার করা অ্যানোটেশন তালিকাভুক্ত করে (properties.reportingDataAnnotations.list)।
  • রিপোর্টিং ও স্কিমা ইন্সপেকশন (Data API v1):
    • get_custom_dimensions_and_metrics: কোনও প্রপার্টির (getMetadata) জন্য কাস্টম ডাইমেনশন এবং কাস্টম মেট্রিক পুনরুদ্ধার করে।
    • run_report: স্ট্যান্ডার্ড Google Analytics রিপোর্ট রান করে (runReport)।
    • run_realtime_report: Google Analytics রিয়েল-টাইম রিপোর্ট রান করে (runRealtimeReport)।
    • run_funnel_report: Google Analytics ফানেল এক্সপ্লোরেশন রিপোর্ট রান করে (runFunnelReport)।
    • run_conversions_report: কনভার্সন পারফর্ম্যান্স রিপোর্ট (runConversionsReport) রান করে।

নমুনা প্রম্পট

কানেক্ট করার পরে, আপনার AI অ্যাসিস্ট্যান্টকে এই ধরনের প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করে দেখুন:

  • গতকাল আমার কতজন ব্যবহারকারী ছিলেন?
  • গতকাল আমার কোন প্রোডাক্ট সবচেয়ে বেশি বিক্রি হয়েছে?
  • আমার মার্কেটিং বাজেট হল $৫,০০০/মাস এবং আমাকে আরও উপার্জন করতে হবে। ডেটা-চালিত মার্কেটিং প্ল্যান তৈরি করতে আমাকে সাহায্য করো।
  • আমার প্রপার্টিতে কোন কাস্টম ডাইমেনশন ও কাস্টম মেট্রিক কনফিগার করা আছে?
  • গত ৯০ দিনে আমার Google Analytics প্রপার্টিতে সবচেয়ে জনপ্রিয় ইভেন্টগুলি কী কী?

সমস্যার সমাধান

সাধারণ সেট-আপ ও রানটাইম সমস্যা সমাধান করতে নিম্নলিখিত চেকলিস্ট ব্যবহার করুন:

  • 403 PERMISSION_DENIED (API চালু করা নেই বা প্রপার্টিতে পর্যাপ্ত অনুমতি নেই):
    • GOOGLE_CLOUD_PROJECT-এর মাধ্যমে নির্দিষ্ট করা প্রজেক্টে Google Analytics Admin API (analyticsadmin.googleapis.com) এবং Google Analytics Data API (analyticsdata.googleapis.com) দুটিই চালু করা আছে কিনা তা কনফার্ম করুন।
    • যাচাই করুন যে যাচাইকরণকারী ব্যবহারকারী বা পরিষেবা অ্যাকাউন্টের কাছে Google Analytics UI-এ টার্গেট Google Analytics প্রপার্টিতে অন্তত Viewer ভূমিকা (roles/analytics.viewer) আছে।
    • সমস্যা সংক্রান্ত স্ট্যাটাসে Request had insufficient authentication scopes দেখালে, https://www.googleapis.com/auth/analytics.readonly এবং https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform স্কোপ সহ gcloud auth application-default login আবার রান করুন।

  • কোটা প্রোজেক্ট (GOOGLE_CLOUD_PROJECT) বা 403 ACCESS_NOT_CONFIGURED নেই:

    • ব্যবহারকারীর ADC ক্রেডেনশিয়াল দিয়ে যাচাই করা অনুরোধের জন্য Google Analytics API চালু করা আছে এমন কোটা প্রোজেক্ট প্রয়োজন। আপনার MCP সার্ভারের env কনফিগারেশনে "GOOGLE_CLOUD_PROJECT": "YOUR_PROJECT_ID" সেট করুন অথবা আপনার ADC ফাইলে কোটা প্রোজেক্ট সেট করুন:

      gcloud auth application-default set-quota-project YOUR_PROJECT_ID

  • 401 UNAUTHENTICATED বা ক্রেডেনশিয়াল ফাইল খুঁজে পাওয়া যায়নি:

    • GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS-এর জন্য অ্যাবসোলিউট পাথ ব্যবহার করুন (যেমন, /Users/username/.config/gcloud/application_default_credentials.json)। ~ বা $HOME ভেরিয়েবল ব্যবহার করবেন না, কারণ অনেক MCP হোস্ট JSON কনফিগারেশন ফাইলের মধ্যে শেল ভেরিয়েবল এক্সপ্যান্ড করে না।
    • আপনার ব্যবহারকারীর ক্রেডেনশিয়ালের মেয়াদ শেষ হয়ে গেলে gcloud auth application-default login আবার রান করুন।

  • সার্ভার লঞ্চ করতে পারেনি (spawn pipx ENOENT, uvx: command not found, অথবা Python ভার্সন সংক্রান্ত সমস্যা):

    • Python 3.10 বা তার পরবর্তী ভার্সন ইনস্টল করা আছে কিনা তা কনফার্ম করুন (python3 --version)।
    • ডেস্কটপ GUI অ্যাপ্লিকেশন (যেমন Claude Desktop এবং Cursor) প্রায়ই আপনার ইন্টার‍্যাক্টিভ শেল PATH ইনহেরিট করে না। "command"-এ "pipx" বা "uvx"-এর পরিবর্তে which pipx বা which uvx-এর মাধ্যমে পাওয়া অ্যাবসোলিউট বাইনারি পাথ ব্যবহার করুন (যেমন, /opt/homebrew/bin/pipx বা /Users/username/.local/bin/pipx)।

পরবর্তী ধাপ