MCP de Google Analytics: qué es y cómo conectarlo

El MCP de Google Analytics permite conectar tu propiedad de Google Analytics 4 con un asistente de IA y consultar informes en lenguaje natural. Si buscas cómo usar GA4 MCP, aquí encontrarás los requisitos, la autenticación y la conexión con clientes como Codex o Claude. El servidor oficial se distribuye como analytics-mcp. Documentación de Google.

¿Qué páginas atraen más sesiones desde buscadores y cuáles generan contactos? Esa es una de las preguntas que puedes investigar con esta conexión. La guía incluye un prompt para revisar tráfico orgánico y contrastar el resultado con el panel de GA4. Los ejemplos se basan en documentación pública revisada el 6 de noviembre de 2026.

Qué es el MCP de Google Analytics

El MCP de Google Analytics es el servidor oficial que conecta asistentes compatibles con las APIs de Google Analytics 4. El asistente convierte una pregunta en una llamada a una herramienta, el servidor consulta la propiedad con tus permisos y devuelve los datos para que el asistente los presente. Puedes consultar informes e inspeccionar ajustes de la propiedad. Guía oficial de Google Analytics.

MCP significa Model Context Protocol. En los ejemplos de esta guía, el cliente inicia el servidor como un proceso en tu equipo y se comunica con él mediante su entrada y salida estándar (stdio). Los datos devueltos quedan disponibles para el asistente, por lo que conviene revisar las condiciones de tratamiento de datos del cliente que uses antes de conectar una propiedad de un tercero. Qué es MCP y cómo funciona.

Cómo identificar el servidor oficial de Google Analytics

Comprueba el repositorio googleanalytics/google-analytics-mcp y el paquete analytics-mcp en PyPI. El paquete expone los comandos analytics-mcp y google-analytics-mcp, ambos pertenecientes al mismo proyecto. Las instrucciones de conexión de este artículo utilizan ese servidor. Repositorio oficial, paquete en PyPI.

Qué puedes consultar en GA4 con MCP

Las dos APIs cumplen funciones distintas. La API de administración permite descubrir propiedades y consultar su configuración. La API de datos devuelve informes. Estas son algunas de las herramientas que Google documenta para el servidor. Catálogo de herramientas del proyecto.

Si quieres saber…	Herramienta	Qué obtienes
A qué propiedades tiene acceso tu cuenta	get_account_summaries	Cuentas y propiedades visibles para la identidad autenticada
Qué zona horaria usa la propiedad	get_property_details	Detalles de configuración de una propiedad
Qué páginas de entrada reciben más sesiones orgánicas	run_report	Filas agrupadas por las dimensiones que pidas, como página de entrada
Cuántos usuarios están activos en tiempo real	run_realtime_report	Métricas disponibles en el informe en tiempo real
En qué paso abandonan un proceso	run_funnel_report	Resultados de un embudo cuyos pasos puedes definir en la consulta
Qué métricas personalizadas puedes usar	get_custom_dimensions_and_metrics	Metadatos de dimensiones y métricas personalizadas

Para una revisión SEO, Search Console te muestra qué pasó en la búsqueda de Google y GA4 registra qué pasó después en tu sitio, siempre que la visita se haya medido. Si caen los contactos desde el canal orgánico, puedes revisar en GA4 qué páginas de entrada perdieron sesiones o eventos clave y después consultar en Search Console si esas páginas también perdieron clics. Los clics y las sesiones son métricas distintas. Cómo consultar Search Console con Claude Desktop.

Cómo preparar el MCP de Google Analytics

Para la conexión local necesitas Python, pipx, la CLI de Google Cloud (gcloud) y un cliente compatible con servidores MCP por stdio. Los siguientes pasos usan una cuenta de Google con acceso a GA4 y sirven para ambos ejemplos. Si tu organización usa una cuenta de servicio, Google también documenta ese flujo. Requisitos y autenticación de Google.

Antes de continuar, comprueba las herramientas que ejecutará tu equipo.

python3 --version
pipx --version
gcloud --version

El servidor admite Python 3.10 o posterior, pero la versión actual de pipx requiere Python 3.11 o posterior. Para preparar esta conexión desde cero, instala una versión de Python compatible con ambas herramientas. Si falta algún ejecutable, completa su instalación antes de registrar el servidor. Descarga de Python, instalación de pipx, Google Cloud CLI.

1. Habilita las APIs y comprueba el acceso a la propiedad

Selecciona un proyecto de Google Cloud en el que puedas habilitar servicios. Activa Google Analytics Admin API y Google Analytics Data API en la consola o ejecuta este comando con el ID de tu proyecto.

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

En Administrar → Gestión de accesos a la propiedad de GA4, comprueba que la cuenta que vas a autorizar tenga al menos el rol Visualizador. Conserva por separado el ID del proyecto de Google Cloud y el ID numérico de la propiedad de GA4. El primero se usa para configurar el servidor y el segundo para elegir qué propiedad consultar. Gestión de accesos en Google Analytics.

2. Genera las credenciales de lectura

En Google Auth Platform, configura el consentimiento OAuth. Si la audiencia es externa y la aplicación está en modo de prueba, añade como usuario de prueba el correo que tiene acceso a GA4. Después, en Clientes, crea uno de tipo Aplicación de escritorio y descarga su JSON. Configuración del consentimiento OAuth.

Usa ese JSON con gcloud para generar las credenciales predeterminadas de la aplicación, conocidas como ADC. Cuando se abra el navegador, inicia sesión con la cuenta que tiene acceso a GA4. Referencia de autenticación de Google Cloud.

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

Copia la ruta de credenciales que imprime el comando al terminar. El JSON que descargaste identifica al cliente OAuth. El JSON que genera el comando contiene las credenciales que usará el servidor. Guarda ambos fuera del repositorio y utiliza solo la ruta del segundo al configurar tu asistente.

Cómo registrar el servidor en tu cliente MCP

En ambos ejemplos, el cliente ejecuta pipx run analytics-mcp y le pasa al servidor dos variables de entorno. GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS apunta a la ruta absoluta del JSON generado en el paso anterior y GOOGLE_CLOUD_PROJECT identifica el proyecto donde habilitaste las APIs. Sustituye los valores de ejemplo por los tuyos y sigue la sección del cliente que uses.

Codex

Si usas Codex en la terminal, registra el servidor con este comando. Documentación de MCP en Codex.

codex mcp add analytics-mcp \
  --env "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=/ruta/absoluta/credenciales-adc.json" \
  --env "GOOGLE_CLOUD_PROJECT=ID_DEL_PROYECTO" \
  -- pipx run analytics-mcp

Ejecuta codex mcp list para confirmar que el servidor quedó registrado. Abre una sesión nueva de Codex y escribe /mcp para comprobar si está activo. La app de escritorio y la CLI comparten la configuración cuando usan el mismo entorno local. Si tienes abierta la app, reiníciala y revisa Configuración → Servidores MCP. Configuración de MCP en la app de escritorio.

Claude Desktop

Abre claude_desktop_config.json. En macOS está en ~/Library/Application Support/Claude/ y en Windows, en %APPDATA%\Claude\. Si ya tienes otros servidores, añade la entrada analytics-mcp al objeto mcpServers existente. Configuración de Claude Desktop en la guía oficial.

{
  "mcpServers": {
    "analytics-mcp": {
      "command": "pipx",
      "args": ["run", "analytics-mcp"],
      "env": {
        "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS": "/ruta/absoluta/credenciales-adc.json",
        "GOOGLE_CLOUD_PROJECT": "ID_DEL_PROYECTO"
      }
    }
  }
}

Si usas barras invertidas en una ruta de Windows, escríbelas dobles dentro del JSON. Cierra Claude Desktop por completo y vuelve a abrirlo para cargar el servidor.

Claude Code, Cursor y Antigravity

Google también documenta cómo registrar el servidor en estos clientes. En Claude Code se agrega con claude mcp add. En Cursor y Antigravity se registra en el archivo de configuración MCP del cliente. Los tres pueden arrancar el mismo paquete con las credenciales que preparaste. Configuración de clientes en la guía de Google.

Cómo comprobar la conexión

En el cliente que hayas configurado, pide una consulta sencilla para verificar el acceso a la propiedad.

Usa get_account_summaries para listar las propiedades de GA4 disponibles y sus IDs.

Selecciona la propiedad por su ID y pide sus detalles con get_property_details. Comprueba el nombre y la zona horaria antes de solicitar un informe. La lista de servidores configurados confirma el registro en el cliente. Esta consulta adicional permite verificar que la conexión puede acceder a la propiedad que necesitas.

Si la conexión falla, el mensaje ayuda a ubicar el problema. Solución de problemas en la documentación de Google.

• spawn pipx ENOENT. Indica la ruta absoluta del ejecutable de pipx en command. La aplicación puede tener un PATH distinto al de tu terminal.
• 401 UNAUTHENTICATED. Comprueba que GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS apunta al archivo ADC generado y vuelve a autenticarte si las credenciales ya no son válidas.
• 403 PERMISSION_DENIED. Revisa el acceso de la cuenta a esa propiedad, los permisos de OAuth y que ambas APIs estén habilitadas en el proyecto indicado en GOOGLE_CLOUD_PROJECT. El detalle del error suele indicar cuál de esas comprobaciones corresponde.

Un ejemplo SEO con datos de GA4

Empieza con una consulta que puedas reproducir en la interfaz. Este ejemplo usa la página de entrada de cada sesión y el grupo de canales de la sesión. Así puedes revisar el tráfico orgánico por la página donde empezó la visita. Dimensiones y métricas de la API de datos de GA4.

Usa el MCP para consultar la propiedad de GA4 [ID]. Compara los últimos 28 días completos con los 28 anteriores, según la zona horaria de la propiedad. Filtra el grupo de canales de la sesión por Organic Search. Agrupa por página de entrada y muestra las 10 páginas con más sesiones en el periodo reciente. Incluye sesiones y eventos clave para ambos periodos. Indica los rangos exactos, el filtro aplicado y cualquier dato que la API no haya devuelto.

En GA4, abre el informe de páginas de destino y aplica los mismos rangos y el mismo filtro de sesión. Contrasta primero las cifras de una o dos páginas. Si te interesan los formularios, pide el evento concreto que representa un envío confirmado. El total de eventos clave puede incluir otras acciones, como compras o clics.

Una página con más sesiones y menos contactos merece una segunda consulta. Revisa si el cambio se concentra en un dispositivo o si coincide con una modificación del formulario o de su medición. El informe sirve para localizar la diferencia. Para atribuirla a una causa necesitas comprobar qué cambió.

Para empezar con el MCP de Google Analytics, elige una propiedad y una pregunta cuyo resultado puedas comprobar. Conserva los rangos de fechas, el filtro y los nombres de las métricas junto con la respuesta. Cuando esa primera comparación coincida con GA4, podrás reutilizar la consulta en tus revisiones SEO.

Preguntas frecuentes

La conexión puede variar según el cliente de IA y los permisos con que arranque el servidor.

¿Puedo usar GA4 MCP con Codex y Claude?

Sí. Codex y Claude Desktop admiten la conexión local descrita en esta guía. En Codex registras el comando con codex mcp add. En Claude Desktop lo agregas a claude_desktop_config.json. Ambos utilizan el paquete analytics-mcp, el proyecto de Google Cloud y las credenciales con acceso a tu propiedad. MCP en Codex, configuración documentada por Google.

¿El MCP de Google Analytics es de solo lectura?

Sí, por defecto. La configuración de esta guía usa el permiso analytics.readonly. El paquete oficial también ofrece escritura opcional con --allow-write, el permiso analytics.edit y un rol adecuado en GA4. La versión 1.1.0 añadió herramientas para crear dimensiones personalizadas y marcar eventos clave. Notas de la versión 1.1.0.

¿Puedo conectar GA4 desde un cliente que requiere un servidor remoto?

El proyecto admite un despliegue remoto mediante Streamable HTTP y documenta opciones de autenticación OAuth. Para usarlo, necesitas una URL de un servidor desplegado y un cliente compatible con ese transporte y su autenticación. La configuración local de Codex y Claude Desktop usa un comando que inicia el servidor en tu equipo. Modos de conexión del servidor.

¿Qué ID debo pasarle al asistente para pedir un informe?

Dale el ID numérico de la propiedad de GA4. Puedes obtenerlo al listar las propiedades con get_account_summaries o en los detalles de la propiedad en Analytics. El identificador de medición que empieza con G- corresponde al flujo web. El ID del proyecto de Google Cloud pertenece a la configuración del servidor.