ClaudeにGA4とSearch Consoleを直接つなぐ方法【MCP完全セットアップガイド】

「Googleアナリティクスを見ても、結局どのページを改善すればいいかわからない」

そんな悩みを抱えているWordPress運営者は多いはずです。
データはあるのに、次のアクションに結びつかない。
その原因のひとつは、データの読み取りと分析をすべて人間がやっていることにあります。

この記事では、Claude（AI）にGA4とSearch Consoleを直接つなぐ方法を解説します。

設定が完了すると、こんなことができるようになります。

• 「先月のアクセスを分析して改善提案して」と話しかけるだけでレポートが完成
• 「リライトすべき記事を優先度順に教えて」で改善候補を自動抽出
• 複数サイトのデータを一括取得して比較分析

逆にこれは出来ません。

• ChatGPTやGeminiなど、Claude以外のAIとの連携（応用すればある程度可能）

使うのはMCP（Model Context Protocol）という仕組みです。
専門知識がなくても、この記事の手順通りに進めれば構築できます。

そもそもMCPとは？

MCPを一言で言うと

MCPとは、AIに外部ツールを持たせるための仕組みです。

通常のClaude（AI）は、チャットでやり取りするだけです。
しかしMCPを使うと、ClaudeがGA4やSearch ConsoleのAPIを「道具」として使えるようになります。

従来の方法との違い

Before（MCP導入前）

GA4からCSVエクスポート
　↓
Claudeにファイルをアップロード
　↓
「このデータを分析して」と依頼
　↓（手動・毎回必要）

---

After（MCP導入後）

Claudeに話しかけるだけ
　↓（自動・リアルタイム）
GA4 / Search Console からデータ取得
　↓
分析・提案まで一気に完了

WordPress運営者にとって何が嬉しいのか

• 時短： 毎月のレポート作成が会話1回で完了
• 発見： 自分では気づかなかった改善点をAIが指摘
• 複数サイト対応： 管理サイトが多くても一括分析が可能

事前準備

必要なもの一覧

作業を始める前に以下を用意してください。

サービスアカウントとは？

本記事では「サービスアカウント」というものを作成します。
既存のGmailアドレスとは全く別物なので混乱しないようにしてください。

種類	例	用途
通常のGoogleアカウント	yourname@gmail.com	人間が使う
サービスアカウント	wordpress-analytics@project-id.iam.gserviceaccount.com	プログラムが使う

サービスアカウントは、プログラムがGoogleのAPIにアクセスするための「ロボット専用アカウント」です。
パスワードの代わりにJSONキーファイルで認証します。

所要時間の目安

初心者向けの場合の目安時間は以下の通りです。
Google系の各種ツールやClaudeの知識がある方なら、もっと早く対応可能です！

ステップ	内容	時間
STEP1	Google Cloud設定	約20分
STEP2	MCPサーバー構築	約20分
STEP3	動作テスト	約10分
STEP4	Claude Desktop組み込み	約5分
合計		約55分

STEP1｜Google Cloud設定

所要時間：約20分

1-1. サービスアカウントの作成

まずは、プログラムがGoogleのAPIにアクセスするための「ロボット専用アカウント」であるサービスアカウントを作ります。

1. Google Cloud Console にアクセス
2. 新しいプロジェクトを作成（例：wordpress-analytics）
3. 左メニュー「IAMと管理」→「サービスアカウント」
4. 「サービスアカウントを作成」をクリック
5. 名前を入力（例：wordpress-analytics）して作成

1-2. 鍵作成とJSONキーのダウンロード

1. 作成したサービスアカウントの右側にある操作の縦三点リーダーをクリック
2. 「鍵を管理」→「鍵」タブ→「鍵を追加」→「新しい鍵を作成」
3. 形式「JSON」を選択してダウンロード
4. ダウンロードしたファイルを service-account.json にリネーム

 重要
このJSONファイルは秘密鍵です。
GitHubなど公開の場所にアップロードしないでください。

1-3. APIの有効化

Google Cloud ConsoleでAPIを2つ有効化します。

1. 「APIとサービス」→「ライブラリ」
2. 「Google Analytics Data API」を検索して有効化
3. 「Google Search Console API」を検索して有効化

1-4. GA4への権限付与

JSONファイルの中の client_email の値をコピーして、GA4に追加します。
この章はGoogle Analyticsで作業します！

ロール（直接の役割とデータ制限）はセキュリティ観点などもあり、基本的に閲覧者としてください。

GA4管理画面
  └── 左下「管理（歯車アイコン）」
        └──「プロパティのアクセス管理」
              └── 右上「＋」→「ユーザーを追加」
                    ├── メール：client_emailの値を貼り付け
                    └── ロール：「閲覧者」を選択

念のため、「アカウントのアクセス管理」ではなく「プロパティのアクセス管理」から追加してください。

複数サイトを扱う場合は、全サイトのアナリティクスに対して権限付与をしてください。

1-5. Search Consoleへの権限付与

この章はGoogle Search Consoleで作業します！

Search Console
  └── 左サイドバー下部「設定」
        └──「ユーザーと権限」
              └──「ユーザーを追加」
                    ├── メール：client_emailの値を貼り付け
                    └── 権限：「制限付き」を選択

ロールは「閲覧者」「制限付き」で十分です。
知識があって高度なことを使用としていない限り、より強い権限は不要です。

複数サイトを扱う場合は、全サイトのサーチコンソールに対して権限付与をしてください。

ここまでのチェックリスト

ここまでの作業が出来ているかを振り返ってみましょう！
ここが何気に一番大変だったりします…普段触らない部分だからね…

STEP2｜MCPサーバー構築

所要時間：約20分

次からの作業は、コマンドプロンプトを立ち上げて、1行ずつコピペして実行してください！
複数行まとめてコピペすると、失敗することがあります。

2-1. プロジェクトフォルダの作成

この章はコマンドプロンプトでなくても良いですが…
次項でどうせコマンドプロンプトを使うので…

mkdir D:\wordpress-analytics-mcp
cd D:\wordpress-analytics-mcp

Cドライブ以外に移動するときは、cdコマンドを付けずに
C:\Users>D:
としないといけません。

2-2. uvのインストールと初期化

uvのインストールと初期化、必要ライブラリをインストールします。

pip install uv
uv init .
uv add "mcp[cli]" google-analytics-data google-api-python-client google-auth

2-3. ファイルの配置

以下の構成になるように、ファイルを作成・配置します。
自動生成されていないファイルは、中身を空のままでファイルだけ手動で作ります。

D:\wordpress-analytics-mcp\     ← 2-1で作成した場所に読み替えてください
  ├── .venv\                    ← 自動生成（触らない）
  ├── service-account.json      ← STEP1でダウンロード
  ├── sites_config.json         ← サイト設定ファイル
  ├── server.py                 ← MCPサーバー本体
  └── manifest.json             ← Claude Desktop用設定

2-4. sites_config.json の作成

管理するサイトを登録します。
sites_config.jsonに、以下の内容を一旦コピペし、その後内容を適宜変更してください。

サイトを追加するときはブロックを追記するだけです。

{
  "sites": {
    "mysite1": {
      "ga4_property_id": "properties/あなたのプロパティID",
      "search_console_url": "https://yoursite1.com/",
      "display_name": "サイト1の名前"
    },
    "mysite2": {
      "ga4_property_id": "properties/あなたのプロパティID",
      "search_console_url": "https://yoursite2.com/",
      "display_name": "サイト2の名前"
    }
  }
}

2-6. server.py の作成

MCPサーバーの本体です。
以下のコードを、そのままserver.pyの中身として貼り付けてください。

import json
import os
from datetime import datetime, timedelta
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
from google.analytics.data_v1beta import BetaAnalyticsDataClient
from google.analytics.data_v1beta.types import (
    RunReportRequest, DateRange, Metric, Dimension
)
from googleapiclient.discovery import build
from google.oauth2 import service_account

SERVICE_ACCOUNT_FILE = os.environ.get(
    "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS", "service-account.json"
)
SITES_CONFIG_FILE = os.environ.get(
    "SITES_CONFIG_FILE", "sites_config.json"
)

with open(SITES_CONFIG_FILE, "r", encoding="utf-8") as f:
    SITES_CONFIG = json.load(f)["sites"]

SCOPES = [
    "https://www.googleapis.com/auth/analytics.readonly",
    "https://www.googleapis.com/auth/webmasters.readonly",
]

mcp = FastMCP("wordpress-analytics")


def get_credentials():
    return service_account.Credentials.from_service_account_file(
        SERVICE_ACCOUNT_FILE, scopes=SCOPES
    )


def get_site_config(site_name: str) -> dict:
    if site_name not in SITES_CONFIG:
        available = list(SITES_CONFIG.keys())
        raise ValueError(
            f"サイト '{site_name}' が見つかりません。利用可能: {available}"
        )
    return SITES_CONFIG[site_name]


@mcp.tool()
def list_sites() -> str:
    """登録されているサイト一覧を表示する"""
    sites = []
    for key, config in SITES_CONFIG.items():
        sites.append({
            "site_name": key,
            "display_name": config.get("display_name", key),
            "url": config["search_console_url"],
        })
    return json.dumps({"sites": sites}, ensure_ascii=False, indent=2)


@mcp.tool()
def get_ga4_overview(site_name: str, days: int = 30) -> str:
    """GA4のサイト概要を取得する"""
    try:
        config = get_site_config(site_name)
        client = BetaAnalyticsDataClient(credentials=get_credentials())
        request = RunReportRequest(
            property=config["ga4_property_id"],
            dimensions=[Dimension(name="date")],
            metrics=[
                Metric(name="sessions"),
                Metric(name="totalUsers"),
                Metric(name="newUsers"),
                Metric(name="bounceRate"),
                Metric(name="averageSessionDuration"),
                Metric(name="screenPageViews"),
            ],
            date_ranges=[DateRange(
                start_date=f"{days}daysAgo", end_date="today"
            )],
        )
        response = client.run_report(request)
        rows = []
        for row in response.rows:
            rows.append({
                "date": row.dimension_values[0].value,
                "sessions": int(row.metric_values[0].value),
                "users": int(row.metric_values[1].value),
                "new_users": int(row.metric_values[2].value),
                "bounce_rate": round(float(row.metric_values[3].value) * 100, 1),
                "avg_duration_sec": round(float(row.metric_values[4].value), 0),
                "pageviews": int(row.metric_values[5].value),
            })
        return json.dumps({
            "site": config.get("display_name", site_name),
            "period_days": days, "data": rows
        }, ensure_ascii=False, indent=2)
    except Exception as e:
        return json.dumps({"error": str(e)})


@mcp.tool()
def get_ga4_top_pages(site_name: str, days: int = 30, limit: int = 20) -> str:
    """GA4のページ別パフォーマンスを取得する"""
    try:
        config = get_site_config(site_name)
        client = BetaAnalyticsDataClient(credentials=get_credentials())
        request = RunReportRequest(
            property=config["ga4_property_id"],
            dimensions=[Dimension(name="pagePath"), Dimension(name="pageTitle")],
            metrics=[
                Metric(name="screenPageViews"),
                Metric(name="sessions"),
                Metric(name="bounceRate"),
                Metric(name="averageSessionDuration"),
            ],
            date_ranges=[DateRange(
                start_date=f"{days}daysAgo", end_date="today"
            )],
            limit=limit,
            order_bys=[{"metric": {"metric_name": "screenPageViews"}, "desc": True}],
        )
        response = client.run_report(request)
        pages = []
        for row in response.rows:
            pages.append({
                "path": row.dimension_values[0].value,
                "title": row.dimension_values[1].value,
                "pageviews": int(row.metric_values[0].value),
                "sessions": int(row.metric_values[1].value),
                "bounce_rate": round(float(row.metric_values[2].value) * 100, 1),
                "avg_duration_sec": round(float(row.metric_values[3].value), 0),
            })
        return json.dumps({
            "site": config.get("display_name", site_name),
            "period_days": days, "pages": pages
        }, ensure_ascii=False, indent=2)
    except Exception as e:
        return json.dumps({"error": str(e)})


@mcp.tool()
def get_search_console_queries(
    site_name: str, days: int = 28, limit: int = 50
) -> str:
    """Search Consoleの検索クエリデータを取得する"""
    try:
        config = get_site_config(site_name)
        service = build("searchconsole", "v1", credentials=get_credentials())
        end_date = datetime.today().strftime("%Y-%m-%d")
        start_date = (datetime.today() - timedelta(days=days)).strftime("%Y-%m-%d")
        response = service.searchanalytics().query(
            siteUrl=config["search_console_url"],
            body={
                "startDate": start_date,
                "endDate": end_date,
                "dimensions": ["query"],
                "rowLimit": limit,
                "orderBy": [{"fieldName": "clicks", "sortOrder": "DESCENDING"}],
            }
        ).execute()
        queries = []
        for row in response.get("rows", []):
            queries.append({
                "query": row["keys"][0],
                "clicks": row["clicks"],
                "impressions": row["impressions"],
                "ctr": round(row["ctr"] * 100, 2),
                "position": round(row["position"], 1),
            })
        return json.dumps({
            "site": config.get("display_name", site_name),
            "period": f"{start_date} ~ {end_date}",
            "queries": queries
        }, ensure_ascii=False, indent=2)
    except Exception as e:
        return json.dumps({"error": str(e)})


@mcp.tool()
def get_all_sites_summary(days: int = 30) -> str:
    """全サイトのアクセス概要を一括取得して比較する"""
    try:
        client = BetaAnalyticsDataClient(credentials=get_credentials())
        results = []
        for site_name, config in SITES_CONFIG.items():
            try:
                request = RunReportRequest(
                    property=config["ga4_property_id"],
                    metrics=[
                        Metric(name="sessions"),
                        Metric(name="totalUsers"),
                        Metric(name="screenPageViews"),
                        Metric(name="bounceRate"),
                    ],
                    date_ranges=[DateRange(
                        start_date=f"{days}daysAgo", end_date="today"
                    )],
                )
                response = client.run_report(request)
                if response.rows:
                    row = response.rows[0]
                    results.append({
                        "site_name": site_name,
                        "display_name": config.get("display_name", site_name),
                        "sessions": int(row.metric_values[0].value),
                        "users": int(row.metric_values[1].value),
                        "pageviews": int(row.metric_values[2].value),
                        "bounce_rate": round(
                            float(row.metric_values[3].value) * 100, 1
                        ),
                    })
            except Exception as e:
                results.append({"site_name": site_name, "error": str(e)})
        return json.dumps({
            "period_days": days, "sites": results
        }, ensure_ascii=False, indent=2)
    except Exception as e:
        return json.dumps({"error": str(e)})


@mcp.tool()
def get_rewrite_candidates(site_name: str, days: int = 90) -> str:
    """リライト優先度の高い記事を自動抽出する"""
    try:
        config = get_site_config(site_name)
        service = build("searchconsole", "v1", credentials=get_credentials())
        end_date = datetime.today().strftime("%Y-%m-%d")
        start_date = (
            datetime.today() - timedelta(days=days)
        ).strftime("%Y-%m-%d")
        response = service.searchanalytics().query(
            siteUrl=config["search_console_url"],
            body={
                "startDate": start_date,
                "endDate": end_date,
                "dimensions": ["page"],
                "rowLimit": 100,
                "orderBy": [{"fieldName": "impressions", "sortOrder": "DESCENDING"}],
            }
        ).execute()
        candidates = []
        for row in response.get("rows", []):
            page = row["keys"][0]
            clicks = row["clicks"]
            impressions = row["impressions"]
            ctr = row["ctr"] * 100
            position = row["position"]
            priority_score = 0
            reasons = []
            if 11 <= position <= 30:
                priority_score += 40
                reasons.append(f"検索順位{position:.1f}位（1ページ目まであと少し）")
            if impressions >= 100 and ctr < 3.0:
                priority_score += 30
                reasons.append(f"表示回数{impressions}回なのにCTR{ctr:.1f}%")
            if clicks == 0 and impressions >= 50:
                priority_score += 20
                reasons.append(f"表示{impressions}回あるがクリック0")
            if priority_score > 0:
                candidates.append({
                    "page": page,
                    "clicks": clicks,
                    "impressions": impressions,
                    "ctr": round(ctr, 2),
                    "position": round(position, 1),
                    "priority_score": priority_score,
                    "reasons": reasons,
                })
        candidates.sort(key=lambda x: x["priority_score"], reverse=True)
        return json.dumps({
            "site": config.get("display_name", site_name),
            "period": f"{start_date} ~ {end_date}",
            "rewrite_candidates": candidates[:30]
        }, ensure_ascii=False, indent=2)
    except Exception as e:
        return json.dumps({"error": str(e)})


@mcp.tool()
def get_new_article_ideas(site_name: str, days: int = 90) -> str:
    """新規記事作成のキーワードアイデアを抽出する"""
    try:
        config = get_site_config(site_name)
        service = build("searchconsole", "v1", credentials=get_credentials())
        end_date = datetime.today().strftime("%Y-%m-%d")
        start_date = (
            datetime.today() - timedelta(days=days)
        ).strftime("%Y-%m-%d")
        response = service.searchanalytics().query(
            siteUrl=config["search_console_url"],
            body={
                "startDate": start_date,
                "endDate": end_date,
                "dimensions": ["query"],
                "rowLimit": 200,
                "orderBy": [{"fieldName": "impressions", "sortOrder": "DESCENDING"}],
            }
        ).execute()
        question_patterns = [
            "とは", "方法", "やり方", "おすすめ", "比較",
            "違い", "使い方", "設定", "原因", "解決",
            "できない", "料金", "無料", "how", "best",
        ]
        high_impression = []
        question_queries = []
        untapped = []
        for row in response.get("rows", []):
            query = row["keys"][0]
            clicks = row["clicks"]
            impressions = row["impressions"]
            ctr = row["ctr"] * 100
            position = row["position"]
            if impressions >= 100 and clicks <= 5 and position > 10:
                high_impression.append({
                    "query": query,
                    "impressions": impressions,
                    "clicks": clicks,
                    "position": round(position, 1),
                })
            if any(p in query for p in question_patterns) and impressions >= 50:
                question_queries.append({
                    "query": query,
                    "impressions": impressions,
                    "ctr": round(ctr, 2),
                    "position": round(position, 1),
                })
            if position >= 50 and impressions >= 100:
                untapped.append({
                    "query": query,
                    "impressions": impressions,
                    "position": round(position, 1),
                })
        return json.dumps({
            "site": config.get("display_name", site_name),
            "new_article_ideas": {
                "high_impression_low_click": sorted(
                    high_impression,
                    key=lambda x: x["impressions"], reverse=True
                )[:20],
                "question_format_queries": sorted(
                    question_queries,
                    key=lambda x: x["impressions"], reverse=True
                )[:20],
                "untapped_queries": sorted(
                    untapped,
                    key=lambda x: x["impressions"], reverse=True
                )[:20],
            }
        }, ensure_ascii=False, indent=2)
    except Exception as e:
        return json.dumps({"error": str(e)})


if __name__ == "__main__":
    mcp.run(transport="stdio")

STEP3｜動作テスト

所要時間：約10分

3-1. MCP Inspectorでテスト

コンソールで以下を1行ずつ実行します。

cd D:\wordpress-analytics-mcp
uv run mcp dev server.py

Cドライブ以外に移動するときは、cdコマンドを付けずに
C:\Users>D:
としないといけません。

ブラウザが自動で開き、MCP Inspectorの画面が表示されます。

3-2. 実際にツールを実行してみる

1. list_sites をクリック
2. 「Run Tool」ボタンを押す
3. sites_config.json に登録したサイト一覧が返ってくればOK

3-3. よくあるエラーと対処法

エラー文	原因	対処法
uv: command not found	uvが未インストール	pip install uv を実行
JSONDecodeError	sites_config.jsonの末尾カンマ	最後の }, を } に修正
FileNotFoundError	service-account.jsonの場所が違う	フォルダ直下に配置されているか確認
403 Permission denied	GA4／SCへの権限付与が未完了	STEP1-4・1-5を再確認

ここまでのチェックリスト

STEP4｜Claude Desktopへの組み込み

所要時間：約5分

最後に、Claude Desktopへデータを渡す部分を作成します。

4-1. manifest.json の作成

manifest.json の中身を作成します。
基本的には以下をコピペするだけで良いです。

{
  "dxt_version": "0.1",
  "name": "wordpress-analytics",
  "version": "1.0.0",
  "description": "WordPress Analytics MCP Server",
  "author": {
    "name": "Your Name"
  },
  "server": {
    "type": "python",
    "entry_point": "server.py",
    "mcp_config": {
      "command": "D:\\wordpress-analytics-mcp\\.venv\\Scripts\\python.exe",
      "args": [
        "D:\\wordpress-analytics-mcp\\server.py"
      ],
      "env": {
        "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS": "D:\\wordpress-analytics-mcp\\service-account.json",
        "SITES_CONFIG_FILE": "D:\\wordpress-analytics-mcp\\sites_config.json"
      }
    }
  }
}

“D:\\wordpress-analytics-mcp”のパス部分は実際のフォルダに合わせて変更してください。
バックスラッシュは \\ と二重にする必要があります。

4-2. 拡張機能としてインストール

Claude Desktop
  └── 設定 → 拡張機能
        └──「展開済み拡張機能をインストール」
              └── D:\wordpress-analytics-mcp\ を選択

4-3. 動作確認

チャット画面の「+」ボタンをクリックしたときに wordpress-analytics がトグル付きで表示されていれば成功です。

実践活用例

ここからが本番です。
実際にClaudeに話しかけてみましょう。

リライト記事を自動発見する

「mysite1のリライト候補を抽出して、優先度の高い順に理由とともに教えて」

Claudeは検索順位・CTR・表示回数などを総合的に判断し、リライト優先度の高いページを自動でリストアップします。
「検索順位15位でCTRが1.2%しかない」「表示回数500回なのにクリック0」など、具体的な理由とともに提示してくれます。

新規記事アイデアを発掘する

「mysite1で新規記事を書くべきキーワードを教えて。疑問形クエリを優先して」

Search Consoleのデータから「需要はあるのに記事が存在しないキーワード」を抽出します。
すでに検索されているのに攻略できていないテーマが見つかります。

全サイトを一括比較する

「全サイトの先月のアクセスを比較して、最も改善が必要なサイトを教えて」

複数サイトのデータを横断的に取得し、セッション数・直帰率・PV数などを比較したうえで、優先的に手を入れるべきサイトを提案します。

月次レポートを自動生成する

「mysite1の先月の総括レポートを作成して。数字の変化と改善アクション案も含めて」

毎月の定例作業をClaudeに任せることができます。

よくある質問

無料で使えますか？

Claude Desktopは無料プランでも利用できます。
ただしメッセージ数に制限があるため、頻繁に使う場合はProプラン（月20ドル）がおすすめです。
Google APIの利用料は通常の使い方であれば無料枠内に収まります。

データはClaudeに学習されますか？

Claude Desktopのデータは原則学習に使用されません。
チャット履歴として参照されることはあります。
Anthropicの利用規約を確認のうえ、センシティブなデータの扱いには注意してください。

ChatGPTやGeminiでも同じことができますか？

ChatGPTやGeminiもMCP対応を進めているようですが、2026年3月時点ではClaude Desktopのほうがセットアップが整っています。
本記事の構成はClaude Desktop専用です。

サービスアカウントのJSONを紛失したらどうなりますか？

Google Cloud Consoleから新しいキーを再発行できます。
古いキーは無効化してください。

WordPressのプラグインは必要ですか？

不要です。
GA4とSearch ConsoleのAPIに直接アクセスするため、WordPress側の設定は一切必要ありません。

まとめ

本記事では、ClaudeにGA4とSearch Consoleを直接つなぐMCPサーバーの構築方法を解説しました。

できるようになること

• チャットで話しかけるだけでリアルタイムにデータ取得・分析
• リライト候補と新規記事アイデアをAIが自動抽出
• 複数サイトを一括で比較・管理

手順の振り返り

STEP1：Google Cloudでサービスアカウントを作成し権限を付与
STEP2：Pythonでサーバーを構築しsites_config.jsonにサイトを登録
STEP3：MCP Inspectorで動作確認
STEP4：Claude Desktopに拡張機能としてインストール

まずは手持ちの1サイトで試してみてください。
最初のデータ取得に成功したときの感動は、セットアップの手間を十分に上回るはずです。