MCP de Google Analytics 1.0: qué hace y cómo conectarlo a GA4

El servidor MCP de Google Analytics es la vía oficial para que un asistente de IA, como Claude o Cursor, consulte los datos de una propiedad de GA4 mediante las API de Google. El 3 de noviembre de 2026, Google publicó la versión 1.0.0 y el proyecto dejó la etapa experimental. Tres días después llegó la 1.1.0, que suma la creación opcional de eventos clave y dimensiones personalizadas.

Este artículo explica qué herramientas incluye, cómo instalarlo paso a paso y qué precauciones conviene tomar antes de habilitar la escritura. Lo que se afirma sobre el funcionamiento del servidor proviene del repositorio oficial en GitHub y de la documentación de Google for Developers, consultados el 11 de noviembre de 2026.

En síntesis

Con la 1.0.0 (3/11/2026), el proyecto dejó de ser experimental. La versión vigente al 11/11/2026 es la 1.1.0.
Ofrece cuatro informes (estándar, tiempo real, embudos y conversiones) y lecturas de configuración: cuentas, propiedad, eventos clave, dimensiones y métricas personalizadas, vínculos con Google Ads y anotaciones.
Cada respuesta de un informe admite hasta 250.000 filas; para volúmenes mayores se pagina.
Viene en solo lectura. Crear anotaciones, eventos clave o dimensiones personalizadas exige activar --allow-write, sumar el alcance analytics.edit y tener el rol adecuado en la propiedad.
Requiere un proyecto de Google Cloud con dos API habilitadas, credenciales y Python 3.10 o superior.

Qué es un servidor MCP y qué cambia con la versión 1.0

MCP (Model Context Protocol) es un protocolo abierto que permite a un asistente de IA usar herramientas externas. Un servidor MCP expone esas herramientas con un nombre, una descripción y sus parámetros, y el asistente decide cuándo llamarlas. En este caso, las herramientas consultan la Google Analytics Data API y la Google Analytics Admin API con las credenciales del usuario.

En la práctica, en lugar de armar un informe en la interfaz o escribir código contra la API, se le hace la pregunta al asistente, que traduce el pedido en una consulta, la ejecuta y devuelve el resultado.

El proyecto se publicó como experimento en agosto de 2025 (versión 0.1.0). La versión 1.0.0, del 3 de noviembre de 2026, lo declara estable, según la lista de versiones del repositorio. La 1.1.0, del 6 de noviembre, agregó rangos por minuto en tiempo real y las herramientas opcionales de escritura de dimensiones personalizadas y eventos clave.

Qué puede hacer hoy

Informes

Informe estándar (run_report). Dimensiones, métricas, filtros, orden y rangos de fechas. Cada respuesta admite hasta 250.000 filas y se puede paginar.
Tiempo real (run_realtime_report). Los últimos 30 minutos, o hasta dos rangos por minuto dentro de esa ventana. Sirve para comprobar que una campaña recién activada o una etiqueta corregida ya envía datos.
Embudos (run_funnel_report). Pasos definidos por el usuario, desglose por una dimensión, segmentos y análisis de la «próxima acción»: qué hacen las personas después de completar o abandonar el embudo. Usa la versión alfa de la Data API, por lo que puede cambiar.
Conversiones (run_conversions_report). Costos de anuncios, conversiones, retorno de la inversión publicitaria (ROAS) y modelo de atribución, basado en datos (DATA_DRIVEN) o último clic (LAST_CLICK).

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Un informe que se puede reconciliar

Revise una consulta ilustrativa y un control numérico ficticio con fechas, ámbitos y paginación explícitos.

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Auditoría de la configuración

Resumen de las cuentas y propiedades a las que tiene acceso la credencial.
Detalles de una propiedad.
Lista de eventos clave.
Dimensiones y métricas personalizadas.
Cuentas de Google Ads vinculadas.
Anotaciones de la propiedad.

Para una auditoría, esta parte resulta tan útil como los informes: permite preguntar, por ejemplo, qué eventos están marcados como clave y si alguno no registró actividad en los últimos 30 días.

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Convertir configuración en hallazgos verificables

Separe observación, hipótesis y próxima comprobación sin tratar una ausencia de actividad como un error confirmado.

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Configuración (solo con la escritura activada)

Crear anotaciones en la línea de tiempo de la propiedad.
Crear dimensiones personalizadas (requiere el rol Editor).
Marcar un evento como evento clave (requiere el rol Marketer o Editor).

Estas tres herramientas no aparecen si el servidor no se inicia con la escritura activada.

Requisitos previos

Un proyecto de Google Cloud.
La Google Analytics Admin API y la Google Analytics Data API habilitadas en ese proyecto.
Acceso a la propiedad con, al menos, el rol Lector.
Credenciales con el alcance https://www.googleapis.com/auth/analytics.readonly. Para escribir, también https://www.googleapis.com/auth/analytics.edit.
Python 3.10 o superior y pipx (o uv) para ejecutar el paquete analytics-mcp.

Cómo instalarlo paso a paso

Habilitar las API. Desde la consola de Google Cloud o con la CLI de Google Cloud:

gcloud services enable analyticsadmin.googleapis.com analyticsdata.googleapis.com --project=ID_DEL_PROYECTO

Configurar las credenciales. La opción más directa son las credenciales predeterminadas de la aplicación (ADC):
```
gcloud auth application-default login --scopes="https://www.googleapis.com/auth/analytics.readonly,https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform"
```
El comando informa la ruta del archivo de credenciales que genera. Como alternativa, se puede usar una cuenta de servicio, por suplantación o con un archivo de clave, que recibe acceso a la propiedad como cualquier usuario.

Agregar el servidor al asistente. En Claude Code:

claude mcp add analytics-mcp --scope user -e GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="RUTA_AL_ARCHIVO_JSON" -e GOOGLE_CLOUD_PROJECT="ID_DEL_PROYECTO" -- pipx run analytics-mcp

En Claude Desktop, Cursor u otros clientes compatibles, la configuración equivalente en formato JSON es:

{
  "mcpServers": {
    "analytics-mcp": {
      "command": "pipx",
      "args": ["run", "analytics-mcp"],
      "env": {
        "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS": "RUTA_AL_ARCHIVO_JSON",
        "GOOGLE_CLOUD_PROJECT": "ID_DEL_PROYECTO"
      }
    }
  }
}

Comprobar la conexión. Reiniciar el cliente y pedir algo de bajo riesgo, por ejemplo: «¿A qué cuentas y propiedades de Google Analytics tengo acceso?». Si la respuesta lista las propiedades esperadas, la conexión funciona.

El repositorio documenta además la ejecución como servidor HTTP propio, incluso en Cloud Run, con OAuth integrado. Google no ofrece un servidor alojado: cada equipo ejecuta el suyo.

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Una conexión que se puede repetir

Documente versión, alcance y pruebas de lectura con una matriz de diagnóstico que evita compartir credenciales.

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Prompts para empezar

«Compare sesiones y eventos clave de Meta contra Google Ads en los últimos 30 días, frente al período anterior.» El resultado depende de cómo esté etiquetado el tráfico de Meta: sin parámetros UTM consistentes, parte de ese tráfico puede aparecer como referencia o como directo.
«Muestre el embudo de compra solo del tráfico pago. ¿En qué paso se pierden más personas y qué hacen después?» El asistente debe definir un segmento de tráfico pago; conviene pedirle que indique qué condición usó.
«¿Está llegando en tiempo real el tráfico de la campaña que se activó hoy?»
«Agregue una anotación con la fecha de hoy: se cambió la estrategia de puja a ROAS objetivo.» Solo funciona con la escritura activada.

En cualquier caso, conviene pedir al asistente que muestre las dimensiones, métricas, filtros y fechas que usó. Un informe correcto con una definición equivocada sigue siendo un error.

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Tres pedidos con un contrato de evidencia

Use plantillas para ecommerce, adquisición y embudos que exijan definición, consulta, límites y resultados comprobables.

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Por qué empezar en solo lectura

La escritura se activa a propósito, con la opción --allow-write o la variable de entorno ANALYTICS_MCP_ALLOW_WRITE, y además exige el alcance analytics.edit. Mantenerla desactivada al principio tiene tres ventajas:

Límite de daño. Un pedido ambiguo no puede crear eventos clave ni dimensiones. Un evento clave cambia lo que se cuenta como conversión en los informes y, si la propiedad está vinculada, lo que puede llegar a Google Ads.
Cupos limitados. Las propiedades tienen un número máximo de dimensiones personalizadas. Crear una de prueba consume un lugar.
Proceso. Antes de delegar cambios en un asistente, el equipo necesita definir quién los aprueba y cómo se registran.

Cuando la escritura sea necesaria, conviene usar una credencial distinta, limitada a las propiedades que corresponda, y empezar por las anotaciones, que no alteran los datos.

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Evaluar una escritura antes de habilitarla

Prepare una modificación concreta con alcance, necesidad, permisos y recuperación antes de solicitar su aprobación.

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Límites que conviene conocer

Documentación desalineada. Al 11 de noviembre de 2026, la página de Google for Developers indica que el servidor está disponible solo para lectura y lista nueve herramientas; el repositorio, en la versión 1.1.0, incluye trece, tres de ellas de escritura opcional.
Funciones en versión alfa. Los embudos y las anotaciones usan versiones alfa de las API de Google, que pueden cambiar.
Cuotas. Las consultas consumen la cuota de la Data API del proyecto. Muchas preguntas encadenadas sobre rangos amplios pueden agotarla.
Interpretación. El servidor devuelve datos; la conclusión la arma el asistente. Las cifras deben verificarse antes de usarlas en una decisión o en un informe para un cliente.

Las respuestas del asistente valen tanto como la configuración de la propiedad. Si los eventos, las conversiones o la atribución de campañas no están bien definidos, el autodiagnóstico de Google Analytics de CookingMetrics ayuda a revisarlos antes de confiar en una consulta automática.

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Preguntas frecuentes

¿El MCP de Google Analytics modifica la propiedad?

No, salvo que se active la escritura de forma explícita. Por defecto solo consulta informes y configuración. Con --allow-write y el alcance analytics.edit puede crear anotaciones, eventos clave y dimensiones personalizadas, según el rol de la credencial en la propiedad.

¿Hace falta saber programar para usarlo?

Para consultarlo, no: las preguntas se hacen en lenguaje natural. La instalación sí requiere trabajar con la consola de Google Cloud, la línea de comandos y el archivo de configuración del cliente de IA.

¿Google ofrece un servidor alojado?

No. El servidor se ejecuta en el equipo del usuario o en una infraestructura propia, como Cloud Run. El repositorio documenta las dos opciones.