Google Analytics direkt in Claude: So installiert man den offiziellen MCP-Server von Google

Google hat vor kurzem einen eigenen MCP-Server für GA4 veröffentlicht. Das bedeutet: Man kann Claude direkt nach Traffic-Daten, Conversions oder Kanal-Vergleichen fragen, ohne auch nur einmal das Analytics-Interface zu öffnen. Klingt gut. Und funktioniert tatsächlich. Aber der Weg dorthin hat ein paar Stolperstellen, die einem niemand vorab sagt.

Hier ist, was man wirklich tun muss.

Was der Google Analytics MCP kann

Das Paket heißt analytics-mcp und liegt auf GitHub unter github.com/googleanalytics/google-analytics-mcp. Sobald es läuft, hat Claude Zugriff auf alle verknüpften GA4-Properties, beliebige Report-Abfragen (Sessions, Nutzer, Conversions), Echtzeit-Daten, Funnel-Reports, Traffic-Quellen und verknüpfte Google Ads Konten.

Kurz: alles, was man sonst mühsam per Klick aus der Analytics-Oberfläche heraussucht, kann man ab sofort per Frage abrufen. Inklusive Vergleichen, Grafiken und Zusammenfassungen, die Claude direkt generiert.

Voraussetzungen

• macOS mit Homebrew installiert (oder vglb. Windows)

• Claude Desktop (nicht nur Claude.ai im Browser)

• Ein Google Cloud Projekt mit Zugriff auf die entsprechenden Analytics-Properties

• Etwas Geduld beim ersten Durchlauf durch die Google Cloud Console

Schritt 1: pipx installieren

Der MCP-Server läuft über Python und wird via pipx gestartet. pipx ist quasi ein Launcher für Python-Tools, ohne dass man eine eigene virtuelle Umgebung aufsetzen muss.

brew install pipx

Danach prüfen ob es klappt:

/opt/homebrew/bin/pipx --version

Schritt 2: Google Cloud APIs aktivieren

Hier scheitern die meisten beim ersten Versuch, weil Claude einen 403-Fehler zurückwirft und man nicht sofort weiß warum. Man muss in der Google Cloud Console 2 APIs explizit aktivieren, beide im selben Projekt:

• Google Analytics Admin API: console.developers.google.com/apis/api/analyticsadmin.googleapis.com/

• Google Analytics Data API: console.developers.google.com/apis/api/analyticsdata.googleapis.com/

Einfach aufrufen, auf "Aktivieren" klicken, 1 bis 2 Minuten warten. Google braucht manchmal etwas, bis die Aktivierung durch die eigenen Systeme propagiert.

Schritt 3: OAuth-Credentials erstellen

Man braucht eine Client-ID-Datei von Google. Das ist eine JSON-Datei, die beweist, dass die eigene Anwendung berechtigt ist, auf Analytics zuzugreifen.

1. console.cloud.google.com aufrufen

2. Linkes Menü: APIs & Dienste → Anmeldedaten

3. + Anmeldedaten erstellen → OAuth-Client-ID

4. Anwendungstyp: Desktop-App → Namen vergeben → Erstellen

5. Download-Symbol klicken → JSON-Datei landet im Downloads-Ordner

Schritt 4: gcloud installieren und authentifizieren

brew install google-cloud-sdk
gcloud auth application-default login \
  --scopes https://www.googleapis.com/auth/analytics.readonly,https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform \
  --client-id-file=/Users/DEINNAME/Downloads/client_secret_XXXXX.json

Ein Browser-Fenster öffnet sich, man loggt sich mit dem Google-Konto ein, das Zugriff auf Analytics hat, bestätigt die Berechtigungen und ist fertig. Die Credentials werden automatisch unter ~/.config/gcloud/application_default_credentials.json abgelegt.

Schritt 5: MCP-Server in Claude Desktop konfigurieren

Jetzt trägt man den Server in die Claude-Konfigurationsdatei ein. Die liegt unter: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

"google-analytics": {
  "command": "/opt/homebrew/bin/pipx",
  "args": ["run", "analytics-mcp"],
  "env": {
    "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS": "/Users/DEINNAME/.config/gcloud/application_default_credentials.json"
  }
}

Schritt 6: Claude Desktop neu starten

Vollständig beenden und neu öffnen. Beim nächsten Start verbindet Claude den MCP-Server automatisch. Man erkennt es daran, dass in der Sitzung plötzlich Google Analytics Tools verfügbar sind. Zur Probe einfach fragen: "Zeig mir alle meine Google Analytics Properties."

Was danach möglich ist

Man fragt Claude: "Vergleich mir April und Mai 2026 für Property XY." Claude ruft die Daten ab, rechnet die prozentuellen Veränderungen aus, listet die Traffic-Quellen auf und generiert auf Wunsch auch gleich eine fertige Grafik. Das, was früher 20 Minuten manuelles Klicken und Excel-Basteln bedeutet hat, geht jetzt in unter 30 Sekunden.

Ob das die Analysten arbeitslos macht? Nein. Wer vorher nicht gewusst hat, was er aus den Zahlen lesen soll, weiß es danach immer noch nicht. Aber wer weiß, welche Fragen er stellen muss, spart sich ab jetzt erheblich Zeit. Das ganze geht übrigens auch mit Codex und Google CLI, aber ich bleibe meinem Claude einfach treu :-)