Google Analytics MCP サーバーを Opencode で使うための設定手順

この記事でわかること

MCP が何かがわかる
Google Analytics MCP サーバーの仕組みがわかる
GCP でのプロジェクト作成・API 有効化・認証設定ができる
Opencode から Google Analytics のデータを参照できる

まず知っておきたい用語

用語	意味
MCP	Model Context Protocol。AI モデルと外部ツールを接続するためのプロトコル
GCP	Google Cloud Platform。Google のクラウドサービス
ADC	Application Default Credentials。GCP の認証情報管理仕組み
OAuth	第三者アプリに限定的なアクセス権を与える認証の仕組み
gcloud CLI	GCP をコマンドラインから操作するためのツール

MCP サーバーとは何か

MCP（Model Context Protocol）は、AI モデル（LLM）と外部のデータやツールを接続するためのプロトコルです。

[Opencode] → [MCP サーバー] → [Google Analytics API]
     ↑                ↑
  AI が操作     データを取得・分析

これにより、「今月のアクセス数を教えて」「最も人気のあるページは？」といった自然言語でのデータ分析が可能になります。

Google Analytics MCP サーバーがやること

この MCP サーバーは、以下のツールを提供します：

ツール	機能
`get_account_summaries`	アカウントやプロパティの一覧を取得
`get_property_details`	プロパティの詳細情報を取得
`run_report`	レポートを実行
`run_realtime_report`	リアルタイムレポートを実行
`run_funnel_report`	ファネルレポートを実行

全体の流れ

この設定は以下の手順で行います：

GCP プロジェクトを作成する
API を有効化する
OAuth クライアント ID を作成する
gcloud CLI をインストールする
認証情報（ADC）を設定する
Opencode に MCP サーバーを設定する

ステップ 1: GCP プロジェクトを作成する

1-1. Google Cloud Console にアクセス

Google Cloud Console にログインします。

1-2. 新しいプロジェクトを作成

画面上部のプロジェクト選択栏をクリック
「新しいプロジェクト」をクリック
「プロジェクト名」に好きな名前を入力（例: analytics-mcp）
「作成」をクリック

ヒント: プロジェクト ID は後で変更できないため、分かりやすい名前をつけてください。

1-3. 作成したプロジェクトを選択

プロジェクト一覧から、作成したプロジェクトをクリックして選択状態にします。

ステップ 2: API を有効化する

MCP サーバーが使う 2 つの API を有効化します。

2-1. Google Analytics Admin API

Google Analytics Admin API を開く
「有効にする」をクリック

2-2. Google Analytics Data API

Google Analytics Data API を開く
「有効にする」をクリック

注意: 両方の API を有効にしないと、MCP サーバーが動きません。

ステップ 3: OAuth 同意画面を設定する

3-1. 同意画面にアクセス

Google Cloud Console の左メニューから「API とサービス」を選択
「OAuth 同意画面」をクリック

3-2. ユーザータイプを選択

内部: Google Workspace の組織内のみで使う場合
外部: 個人 Gmail などを使う場合（通常はこれ）

「外部」を選択して「作成」をクリック。

3-3. アプリ情報を入力

項目	入力内容
アプリケーション名	任意の名前（例: `Analytics MCP`）
ユーザーサポートメール	自分のメールアドレス
開発者連絡先情報	自分のメールアドレス

「保存して次へ」をクリック。

3-4. スコープを追加

「スコープを追加」をクリックし、以下のスコープを検索して追加：

https://www.googleapis.com/auth/analytics.readonly

「保存して次へ」をクリック。

3-5. テストユーザーを追加

自分の Gmail アドレスをテストユーザーとして追加します。

「保存して次へ」→「ダッシュボードに戻る」をクリック。

ステップ 4: OAuth クライアント ID を作成する

4-1. 認証情報を作成

「API とサービス」→「認証情報」を選択
「+ 認証情報を作成」→「OAuth クライアント ID」を選択

4-2. アプリケーションの種類を選択

「デスクトップアプリ」を選択します。

4-3. 名前を入力

任意の名前（例: analytics-mcp-client）を入力。

4-4. 作成をクリック

「作成」をクリックすると、クライアント ID とクライアントシークレットが表示されます。

「JSON をダウンロード」をクリックし、ファイルを保存します。

重要: この JSON ファイルは認証情報です。shared フォルダや Git にアップロードしないでください。

ステップ 5: gcloud CLI をインストールする

gcloud CLI は Google Cloud をコマンドラインから操作するツールです。

5-1. インストール（Ubuntu）

# キーの追加
curl https://packages.cloud.google.com/apt/doc/apt-key.gpg | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/cloud.google.gpg

# リポジトリの追加
echo "deb [signed-by=/usr/share/keyrings/cloud.google.gpg] https://packages.cloud.google.com/apt cloud-sdk main" | sudo tee -a /etc/apt/sources.list.d/google-cloud-sdk.list

# インストール
sudo apt-get update && sudo apt-get install google-cloud-cli

5-2. インストール（macOS）

# ダウンロード
curl -O https://dl.google.com/dl/cloudsdk/channels/rapid/downloads/google-cloud-cli-darwin-arm.tar.gz

# 解凍
tar -xf google-cloud-cli-darwin-arm.tar.gz

# インストール
./google-cloud-sdk/install.sh

5-3. インストール（Windows）

PowerShell で以下を実行：

(New-Object Net.WebClient).DownloadFile("https://dl.google.com/dl/cloudsdk/channels/rapid/GoogleCloudSDKInstaller.exe", "$env:Temp\GoogleCloudSDKInstaller.exe")

& $env:Temp\GoogleCloudSDKInstaller.exe

インストーラーの指示に従ってインストールを完了します。

5-4. 初期化

gcloud init

ブラウザが開くので、Google アカウントでログインし、アクセスを許可します。

ステップ 6: 認証情報（ADC）を設定する

ADC（Application Default Credentials）は、アプリケーションが GCP にアクセスするための認証情報です。

6-1. ステップ 4 でダウンロードした JSON ファイルのパスを確認

ls ~/Downloads/*.json

6-2. ADC を設定する

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

注意: ~/Downloads/client_secret_XXXXX.json を実際のファイルパスに置き換えてください。

ブラウザが開くので、ログインしてアクセスを許可します。

完了すると、以下のようなメッセージが表示されます：

Credentials saved to file: [/home/username/.config/gcloud/application_default_credentials.json]

このパスをメモしてください。 次のステップで必要です。

ステップ 7: Opencode に MCP サーバーを設定する

7-1. 設定ファイルを編集

~/.opencode/config.json を開きます（なければ作成）。

mkdir -p ~/.opencode
nano ~/.opencode/config.json

7-2. MCP サーバーの設定を追加

以下の内容を貼り付けます：

{
  "mcpServers": {
    "analytics-mcp": {
      "command": "pipx",
      "args": ["run", "analytics-mcp"],
      "env": {
        "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS": "/home/username/.config/gcloud/application_default_credentials.json",
        "GOOGLE_PROJECT_ID": "your-project-id"
      }
    }
  }
}

変更する箇所：

項目	入力内容
`GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS`	ステップ 6 で取得したパス
`GOOGLE_PROJECT_ID`	ステップ 1 で作成したプロジェクト ID

7-3. pipx をインストール（まだの場合）

pip install pipx
pipx ensurepath

ターミナルを再起動して PATH を反映させます。

ステップ 8: 動作確認

8-1. MCP サーバーが認識されるか確認

Opencode を起動し、以下のコマンドを実行：

/mcp

analytics-mcp が一覧に表示されれば成功です。

8-2. テストメッセージを送信

以下のようなプロンプトを入力してみます：

自分の Google Analytics アカウントの一覧を教えて

直近30日間のアクセス数をレポートして

最も人気のあるページはどれですか？

正常であれば、Google Analytics のデータが返ってきます。

トラブルシューティング

「Credentials not found」エラー

ADC のパスが間違っている可能性があります。

# ADC ファイルの存在を確認
ls -la ~/.config/gcloud/application_default_credentials.json

# 環境変数を直接設定してテスト
export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=~/.config/gcloud/application_default_credentials.json

「API not enabled」エラー

GCP コンソールで API が有効化されていません。

API ライブラリにアクセス
Google Analytics Admin API と Google Analytics Data API を検索
両方とも「有効にする」をクリック

「Permission denied」エラー

Google Analytics へのアクセス権がありません。

Google Analytics の管理画面を開く
「管理」→「プロパティのアクセス管理」で自分のメールアドレスに「閲覧者」以上の権限を付与

「SASL authentication failed」エラー（pipx 関連）

# pipx を再インストール
pip install --force-reinstall pipx
pipx ensurepath

ポート 25 がブロックされている（リレー設定が必要な場合）

MCP サーバー自体はポート 25 を使いませんが、GCP の認証にネットワーク接続が必要です。プロキシ環境の場合：

export HTTPS_PROXY=http://proxy.example.com:8080

設定を確認するコマンド一覧

コマンド	目的
`gcloud config list`	現在の GCP 設定を確認
`gcloud auth list`	認証済みアカウントを確認
`gcloud auth application-default print-access-token`	ADC のトークンを確認
`gcloud services list --enabled`	有効化済み API を一覧表示
`gcloud services enable analyticsadmin.googleapis.com`	Admin API を有効化
`gcloud services enable analyticsdata.googleapis.com`	Data API を有効化

まとめ

MCP は「AI と外部ツールを接続するプロトコル」
Google Analytics MCP を使えば、AI に自然言語でデータ分析を依頼できる
GCP での設定は「プロジェクト作成 → API 有効化 → OAuth 設定 → ADC 設定」の 4 ステップ
認証情報は安全に管理し、Git にコミットしないこと