MCP Google Analytics : connecter GA4 à une IA avec le serveur officiel

Pour connecter Google Analytics 4 à une IA, la voie la plus sûre est le serveur MCP officiel publié par Google (dépôt googleanalytics/google-analytics-mcp, paquet analytics-mcp). Il fonctionne en local, en lecture seule, s'appuie sur les API Admin et Data de GA4 et reste marqué « expérimental » par Google¹. Il faut Python 3.10 ou plus récent, pipx, un projet Google Cloud où ces deux API sont activées, et des identifiants disposant du droit analytics.readonly.

Que permet le serveur Google Analytics MCP ?

Le serveur ne peut rien modifier dans GA4 : ni configuration, ni envoi d'événements¹.

Quelles questions peut-on poser ?

• « Quelles sont les 10 pages qui ont généré le plus de sessions sur les 28 derniers jours ? »
• « Donne le taux d'engagement par canal d'acquisition, comparé au mois précédent. »
• « Quelles étapes de mon entonnoir de demande de devis perdent le plus d'utilisateurs ? »
• « Quels événements clés ont été enregistrés depuis ce matin ? »

Rappel utile pour lire les réponses : dans GA4, le taux de rebond est le pourcentage de sessions non engagées, c'est-à-dire l'inverse du taux d'engagement. Une session est engagée si elle dure plus de 10 secondes, contient un événement clé ou compte au moins deux pages vues². Vérifiez toujours les chiffres importants dans l'interface GA4 : un modèle peut mal choisir une dimension ou une période.

Comment l'installer ?

1. Installez pipx.
2. Dans votre projet Google Cloud, activez la Google Analytics Admin API et la Google Analytics Data API.
3. Configurez les identifiants par défaut (ADC) avec un utilisateur qui a accès aux propriétés GA4, par exemple avec un client OAuth de type bureau¹ :

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

La commande affiche le chemin du fichier d'identifiants créé ; notez-le. Dans Claude Code, ajoutez ensuite le serveur¹ :

claude mcp add analytics-mcp \
  --scope user \
  -e "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=CHEMIN_VERS_CREDENTIALS_JSON" \
  -e "GOOGLE_PROJECT_ID=VOTRE_PROJECT_ID" \
  -- pipx run analytics-mcp

Dans Claude Desktop, ajoutez la même définition dans claude_desktop_config.json (Settings, Developer, Edit Config), puis redémarrez l'application :

{
  "mcpServers": {
    "analytics-mcp": {
      "command": "pipx",
      "args": ["run", "analytics-mcp"],
      "env": {
        "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS": "CHEMIN_VERS_CREDENTIALS_JSON",
        "GOOGLE_PROJECT_ID": "VOTRE_PROJECT_ID"
      }
    }
  }
}

Si votre propriété GA4 n'est pas encore bien configurée (événements clés, filtres internes), commencez par notre guide configurer Google Analytics 4 pas à pas : l'IA ne corrigera pas un suivi défaillant.

Où vont vos données ?

Les données restent dans GA4, mais les résultats des rapports demandés sont envoyés au modèle d'IA pour qu'il les lise. Avec un assistant hébergé (Claude, Gemini, ChatGPT), ils transitent donc par les serveurs de ce fournisseur. Les rapports GA4 sont des données agrégées, mais un identifiant utilisateur ou une dimension personnalisée contenant des données personnelles peut y figurer : vérifiez vos dimensions personnalisées et votre contrat avec le fournisseur du modèle. OpenAI rappelle qu'un serveur malveillant peut exfiltrer tout ce qui entre dans le contexte du modèle³ : n'utilisez que le serveur officiel ou un serveur dont vous avez relu le code. Le reste des règles est dans notre article sur les risques et règles de sécurité MCP.

Peut-on croiser GA4 avec Google Ads ou la Search Console ?

Oui, en activant plusieurs serveurs dans la même application. Google publie aussi un serveur MCP officiel pour Google Ads, lui aussi en lecture seule, qui demande un developer token de niveau Explorer au minimum⁴. Pour la Search Console, il n'existe que des serveurs communautaires : voir les serveurs MCP à privilégier en marketing. Pour aller plus loin avec un autre outil, nous détaillons la connexion d'Odoo à un assistant IA. Pour construire un reporting automatisé fiable sur ces sources, parlez-en à notre agence IA.