Google Search Console MCP 服务器

🚀 简介：设置 MCP 服务器

在本教程中，我们将引导您完成设置您自己的 MCP 模型上下文协议 服务器、将其添加到 Claude Desktop 以及将其与 Google Search Console (GSC) 数据集成的过程。这将允许您比较时间段以识别 SEO 改进、生成条形图和折线图等可视化报告，并通过分析点击率、展示次数和排名变化来发现优化机会。

让我们开始吧！🚀

🔹 我们将涵盖的内容：

1. 生成 Google Cloud 凭据 – 创建并下载服务帐户 JSON 密钥以验证 API 访问。
2. 安装所需工具 – 确保您的系统上安装了 Python、pip、uv 和 Git（可选）。
3. 设置 MCP 服务器 – 克隆存储库、配置您的环境并安装 MCP 服务器。
4. 启用 Search Console Insights – 验证 MCP 服务器是否在 Claude Desktop 中正确运行，并开始使用高级搜索分析工具。

在本指南结束时，Claude 将自动连接到 MCP 服务器，您将能够轻松运行查询、可视化数据并优化您网站的搜索性能。让我们开始吧！🚀

🔹 您需要了解的内容

本教程旨在对初学者友好，您不需要任何高级技术技能。但是，您应该能够熟练地在命令行（也称为终端或命令提示符）中运行命令。

在本指南中，您将输入如下命令：

python --version
git clone <repository-url>

如果您以前从未使用过命令行，请不要担心！只需逐步按照说明进行操作，您就可以开始了。

这就是您所需要的一切——让我们开始吧！🚀

🎯 第 1 部分 - 生成 JSON 凭据文件

按照以下步骤从 Google Cloud Console 创建并下载服务帐户 JSON 密钥。如果您已经有 JSON 凭据文件，则可以跳过此部分。

📌 1. 转到 Google Cloud Console

🔗 访问 Google Cloud Console

📌 2. 选择您的项目

• 点击顶部的项目选择器。

• 选择一个现有项目或创建一个新项目。

如果您要创建一个新项目：

启用 Search Console API

• 确保已选择您的新项目

• 点击 API 和服务：

• 找到 Google Search Console API（您可能需要在顶部搜索）

• 点击**“启用”**

• 返回仪表板（点击**“Google Cloud”**图标）

📌 3. 打开 IAM 和管理部分

• 在左侧菜单中，转到**“IAM 和管理”>“服务帐户”**。

📌 4. 创建新的服务帐户

1. 点击**“创建服务帐户”**。
2. 输入一个名称（例如，my-app-service-account）。
3. 点击**“创建并继续”**。

📌 5. 分配权限

• 选择一个角色（例如，Editor，Owner）。
• 点击**“继续”**。

📌 6. 跳过授予用户访问权限（可选）

• 点击**“完成”**（无需添加用户）。

📌 7. 生成 JSON 密钥

1. 在列表中找到您的服务帐户。
2. 点击右侧的3 个点 (⋮)，然后选择**“管理密钥”**。
3. 点击**“添加密钥”>“创建新密钥”**。
4. 选择**“JSON”格式，然后点击“创建”**。
5. ✅ JSON 文件将自动下载。
6. 复制 JSON 文件的路径（右键单击 +“复制为路径”）

📌 8. 将服务帐户添加到 Google Search Console

1. 打开 Google Search Console。
2. 选择网站资源。
3. 点击设置（左下角）。
4. 在用户和权限下，点击添加用户。
5. 输入服务帐户电子邮件（来自步骤 4）。
6. 分配权限：
   • 受限（仅查看数据）。
   • 完整（查看和管理资源）。
7. 点击添加。

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🎯 第 2 部分 - 安装所需工具

在开始使用该项目之前，请确保已安装必要的工具。按照以下步骤检查是否一切就绪。

📌 1. 检查是否安装了 Python

通过运行以下命令检查您的系统上是否安装了 Python：

在 Windows 上：

python --version

在 Linux/macOS 上：

python3 --version

如果安装了 Python，您将看到版本号。如果未安装，请从 🔗 下载 Python 下载并安装它

📌 2. 检查是否安装了 pip

pip 是 Python 的包管理器。要检查是否已安装，请运行以下命令：

在 Windows 上：

pip --version

在 Linux/macOS 上：

pip3 --version

如果未安装 pip，请按照官方安装指南 🔗 下载 pip

📌 3. 检查是否安装了 uv

uv 是一个 Python 包和项目管理器。要检查是否已安装，请运行以下命令：

在 Linux/macOS/Windows 上：

uv --version

如果未安装 uv，请按照官方安装指南 🔗 下载 uv

📌 4. 检查是否安装了 Claude Desktop

如果未安装 Claude Desktop，请按照官方安装指南 🔗 下载 Claude Desktop 。

📌 5. 检查是否安装了 Git（可选）

通过运行以下命令检查您的系统上是否安装了 Git：

在 Linux/macOS/Windows 上：

git --version

如果安装了 Git，您将看到版本号。如果未安装，您仍然可以下载程序文件，或者您可以从 🔗 下载 Git 下载并安装 Git

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🎯 第 3 部分 - 将 MCP 服务器添加到 Claude Desktop

设置说明

1. 克隆存储库

在要将文件下载到的文件夹中打开一个新终端。运行以下命令：

git clone https://github.com/seotesting-com/gsc-mcp-server.git
cd gsc-mcp-server

如果您没有安装 Git：

• 下载 ZIP 文件：

2. 创建并激活虚拟环境

# Windows
uv venv
.venv\Scripts\activate

# macOS/Linux
uv venv
source .venv/bin/activate

3. 安装依赖项

# Windows/macOS/Linux
uv sync

4. 安装 MCP 服务器

添加 JSON 凭据文件的路径并运行以下命令：

mcp install server.py -v GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=<凭据文件路径>

确保将 <凭据文件路径> 替换为 JSON 凭据文件的路径，例如 C:\Users\Me\Downloads\credentials.json。

5. 重新启动 Claude Desktop

您可能需要在任务管理器中结束 Claude 任务。

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🎯 第 4 部分 - 获取 Search Console Insights

打开 Claude Desktop。如果 MCP 服务器已正确配置，您应该能够在聊天框中看到 5 个额外的可用工具：

您可以通过要求 Claude 执行各种搜索控制台分析任务来使用这些工具。在调用工具之前，Claude 会请求权限。您应该点击其中一个“允许”选项以使用 MCP 服务器：

入门提示

• “列出我在 Google Search Console 中所有已验证的网站”
• “显示我 example.com 从 2025 年 1 月 1 日到 1 月 31 日的搜索分析”
• “比较 example.com 上个月和前一个月的搜索效果”
• “过去 30 天内点击次数最多的前 10 个页面是什么？”
• “显示我过去 3 个月的每周搜索趋势”

数据可视化提示

• “为我过去一个月点击次数最多的前 5 个表现最佳的页面生成条形图”
• “创建一个折线图，显示过去 90 天的展示次数趋势”
• “可视化我的网站移动和桌面流量之间的点击率比较”
• “绘制 example.com 按国家/地区的搜索效果热图”
• “创建一个饼图，显示按设备类型划分的流量分布”
• “生成一个散点图，比较我的前 50 个查询的点击率与位置”
• “向我显示按搜索类型（网页、图片、视频）划分的流量来源的可视化细分”
• “创建一个堆积面积图，显示一段时间内的点击次数和展示次数”
• “使用比较图可视化每周搜索效果变化”
• “生成一份包含多个图表的网站 SEO 效果的可视化报告”

Search Console 分析提示

• “识别展示次数高但点击率低的关键字，我可以优化它们”
• “显示我过去一个月排名下降的页面”
• “查找我的网站在过去 30 天内开始排名的新关键字”
• “分析哪些移动页面与桌面相比存在最大的性能差距”
• “显示我排名在第 2 页（位置 11-20）的查询，我可以将其推到第 1 页”
• “识别我过去一年搜索流量的季节性趋势”
• “比较 3 月 1 日网站重新设计前后的自然流量”
• “根据展示次数与点击次数，显示哪些国家/地区具有最高的增长潜力”
• “分析我的前 100 个查询的平均位置和点击率之间的相关性”
• “根据潜在的流量增长，生成一个优化机会的优先级列表”

可用工具

list_sites

列出您 Google Search Console 帐户中的所有已验证网站。

query_search_analytics

参数：
- site_url：您网站的完整 URL（例如，https://www.example.com/）
- start_date：YYYY-MM-DD 格式的开始日期
- end_date：YYYY-MM-DD 格式的结束日期
- dimensions：维度列表（查询、页面、设备、国家/地区、日期）
- search_type：搜索结果类型（网页、图片、视频、新闻、发现、googleNews）
- row_limit：要返回的行数（最多 25000）

compare_time_periods

参数：
- site_url：您网站的完整 URL
- current_start_date：当前期间的开始日期，格式为 YYYY-MM-DD
- current_end_date：当前期间的结束日期，格式为 YYYY-MM-DD
- previous_start_date：上一期间的开始日期，格式为 YYYY-MM-DD
- previous_end_date：上一期间的结束日期，格式为 YYYY-MM-DD
- dimensions：维度列表（查询、页面、设备、国家/地区、日期）
- search_type：搜索结果类型
- row_limit：要返回的行数

get_top_performing_content

参数：
- site_url：您网站的完整 URL
- start_date：YYYY-MM-DD 格式的开始日期
- end_date：YYYY-MM-DD 格式的结束日期
- metric：要排序的指标（点击次数、展示次数、点击率、位置）
- limit：要返回的结果数

get_search_trends

参数：
- site_url：您网站的完整 URL
- start_date：YYYY-MM-DD 格式的开始日期
- end_date：YYYY-MM-DD 格式的结束日期
- interval：分组的时间间隔（天、周、月）

🛠 故障排除

如果您在设置或使用 MCP 服务器时遇到任何问题，请尝试以下解决方案：

1️⃣ 重新启动 Claude Desktop

有时，工具不会立即出现。重新启动 Claude Desktop 并重试。 您可能需要在重新启动之前结束任务管理器（Windows）或活动监视器（Mac）中的 Claude 进程。

2️⃣ 等待几分钟

设置 MCP 服务器后，新工具可能需要几分钟才能加载。 如果它们没有立即出现，请等待几分钟然后重试。

3️⃣ 检查 JSON 凭据文件

确保服务帐户 JSON 文件位于可访问的文件夹中。 避免将其放置在受限制或仅限管理员的文件夹中（例如，Windows 上的 C:\Program Files\ 或 macOS 上的 ~/Library/）。 如有必要，将其移动到更易于访问的位置，例如您的文档或桌面文件夹。

:four: 检查 Claude 配置

转到文件 => 设置，然后单击开发者选项卡。当您单击Search Console Analytics时，它应显示“正在运行”的状态。如果不是，则可能有一条错误消息提供导致连接问题的详细信息。如果您看不到如下图所示的设置，请确保您拥有最新版本的 Claude Desktop：🔗 下载 Claude Desktop。

单击编辑配置并在文本编辑器中打开**“claude_desktop_config.json”**。它应该包含：

{
  "mcpServers": {
    "Search Console Analytics": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "run",
        "--with",
        "google-api-python-client",
        "--with",
        "google-auth",
        "--with",
        "mcp[cli]",
        "--with",
        "pandas",
        "mcp",
        "run",
        "C:\\Documents\\gsc-mcp-server\\server.py"
      ],
      "env": {
        "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS": "C:\\Users\\Path\\To\\Credentials\\gscaccess-credentials.json"
      }
    }
  }
}

如果它包含其他内容，请将此数据粘贴到文件中，并确保更新 server.py 文件和凭据文件的文件路径。确保转义反斜杠字符（如图所示）。重新启动 Claude。

Mac 用户：修复“spawn uv ENOENT”错误

如果您在打开 Claude Desktop 时看到错误 “spawn uv ENOENT”，则表示 uv 未安装或未在系统路径中找到。如果已安装 uv，您可以尝试将完整路径添加到 claude 配置。

1️⃣ 更新 Claude Desktop 配置

打开 Claude Desktop 并转到 文件 > 设置 > 开发者。 单击 “Search Console Analytics”，然后选择 编辑配置。 在 claude_desktop_config.json 中找到 "command": "uv" 条目。 将“uv”替换为 uv 的完整路径，通常为：/Users/YOURUSERPROFILENAME/.local/bin/uv

运行此命令以获取 uv 的安装路径：

which -a uv

此命令将显示您拥有的 uv 安装的所有路径。如果您只能看到路径 /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.**/bin/uv，则需要 🔗 下载 uv 并返回到第 3 部分。

保存文件并重新启动 Claude Desktop。

2️⃣ 尝试另一种 uv 安装方法

如果上述方法不起作用，则 uv 可能未正确安装。尝试使用 Homebrew 安装它：

brew install uv

如果您仍然遇到问题，请重新检查您的步骤并确保一切都已正确设置。🚀