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最近、Google公式がGoogle Analytics4のMCPサーバーを提供し始めたので、n8n上で使えるようにしてみました。

前書き

注意

注意！今回、npxやnpmコマンドは使用しません。
GA4のMCPサーバの作成方法の記事を見ると、以下のリポジトリを使用している記事が出てきます。

https://github.com/ruchernchong/mcp-server-google-analytics

しかし、こちらはruchernchong氏が作成した非公式のMCPサーバーです。公式はPythonベースなのでnpxやnpmコマンドは使用しません。混同しないよう注意です。

環境

n8nをセルフホストし、GCPのVMインスタンス上で動かしています。

前回そのセットアップ方法はこちらに書いているので、ご参考までに：
https://kamikigit.github.io/posts/11-n8n/

APIの有効化

GCP上の設定です。VMインスタンスのあるプロジェクトで次のAPIを有効化します。

Google Analytics Data API
Google Analytics Admin API

認証の発行

ローカルのターミナルからgcloudを使用してGCPにログインし、認証情報を作成します。

gcloud auth login
gcloud config set project [PROJECT_ID]

gcloud iam service-accounts create [NAME]

NAMEには任意のサービスアカウントの名前を入力します。なんでもいいですが短すぎるとエラーになるので、n8n-connectとかでいいと思います。

gcloud compute instances stop [INSTANCE_NAME] --zone [ZONE]

インスタンスを止めないとエラーになるので一旦ストップします。

gcloud compute instances set-service-account [INSTANCE] \
  --zone [ZONE] \
  --service-account [SA_EMAIL] \
  --scopes="https://www.googleapis.com/auth/analytics.readonly"

VMインスタンスにサービスアカウントを付与し、Google Analytics読み取り専用のスコープを設定します。

ちなみにSA_EMAILには先ほど作成したサービスアカウントのメールアドレスを入力します。（[サービスアカウント名]@[プロジェクトID].iam.gserviceaccount.comのやつ）

gcloud compute instances start [INSTANCE_NAME] --zone [ZONE]

インスタンスを再起動して完了です。

GA4上の設定

先ほど作成したサービスアカウントのメールアドレスをGA4に登録します。

GA4を開いて、管理 > アカウントのアクセス管理と辿るとユーザを追加できるので、先ほどのメールアドレスを入力し、権限を 閲覧者 に設定して追加します。

GA4

Dockerfileの作成

# Dockerfile.n8n
FROM docker.n8n.io/n8nio/n8n:latest

USER root

# Python環境とビルドツールをインストール
RUN apk add --no-cache --virtual .build-deps \
      build-base python3-dev libffi-dev && \
    apk add --no-cache python3 pipx git


# pipx環境変数とGoogle Analytics MCPインストール
ENV PIPX_HOME=/opt/pipx PIPX_BIN_DIR=/usr/local/bin
RUN pipx ensurepath && \
    pipx install "git+https://github.com/googleanalytics/google-analytics-mcp.git" && \
    apk del .build-deps && \
    chown -R node:node /opt/pipx


# n8n 実行ユーザーに戻す
USER node

n8nの公式が提供しているイメージはPythonが入っていないので、そこにpythonとpipxをインストールするようにします。てっきりCodeのノード上でPythonが使えるので入ってると思ったのですが、あれはPyodideを使用してサンドボックス上で動いていました。

ついでにGA4のMCPも入れておくことで、MCPノードの実行時に毎回環境を作る必要がなくなるので便利です。

docker composeファイルの修正

先ほどのDokcerfileを使用するように、compose.yamlを修正します。

このcompose.yamlは公式のものを使用していることを前提に考え、変更部分だけ抜粋して紹介します。

  n8n:
    build:
      context: .
      dockerfile: Dockerfile
    # image: docker.n8n.io/n8nio/n8n # 元のイメージ

これまで直接imageで公式のn8nイメージを使用していたところを、Dockerfileを使ってbuildするように修正します。

sudo docker compose up -d --build n8n

コンテナを再起動します。少し時間がかかるので休憩。

MCPノードの設定

ではn8nのページを開いて、MCPノードの設定をしていきます。

コミュニティーノードのインストール

既存のMCPノードはSSEしか使えないので、コミュニティーノードという拡張機能を利用します。

n8n-nodes-mcpを使います。

導入方法は、こちらの記事がわかりやすいので、公式のREADMEと併せて見るのがおすすめです。

ただし、セルフホストしている場合は、.envファイルに以下を追加するのを忘れないようにしましょう。

N8N_COMMUNITY_PACKAGES_ALLOW_TOOL_USAGE=true

ノードの設定

Tool Description: Set Automaticaly
Operation: List Tools

n8n-node

クレデンシャルの設定

Command Line(Studio) を選択できるようになるので、これを使います。

Command: google-analytics-mcp

command

Execute stepを押して実行すると…

result

実行できました！長い道のりだった…

蛇足

ちなみに、ベーシックにpipxコマンドを使用して実行できないか試してみたのですが、実行時間超過でエラーになってしまいました。毎回pipxを実行するのは時間も負荷もかかるので、Dockerfileを使って先にインストールしておくのがやっぱり良さそうですね。

Command: pipx
Arguments: run --spec git+https://github.com/googleanalytics/google-analytics-mcp.git google-analytics-mcp

実行してみる

workflow

とりあえずこういう感じで配置してみました。Date & Timeのノードは、相対的な日付を指定したいときに使えるので入れました。ChatGPTのAPIは現在時刻とかはわからないので。

プロンプト

3日前のビュー数を教えてください。

MCPツールを使うときは必ずプロパティIDを指定しなさい。
property_id="properties/12345678"

## 追加情報：
{{ $json.currentDate }}

多分プロンプトにプロパティIDを書かなくても動くと思いますが、分析するプロパティが固定で決まっているなら直接プロパティIDを指定した方が早いかなと思いました。

ちなみにプロパティIDは、GA4のページの管理 > プロパティの詳細から、右上にあります。私は間違えてストリームIDをプロパティIDと勘違いして入力していて、403エラーでしばらく悩んでいました…😇

出力結果

1 item
3日前（2025-08-08, JST）のビュー数は2,052です。


プロパティID: properties/12345678

指標: screenPageViews

問題なく実行できました！GA4コンソールと同じ結果が出ていることも確認できました。

（おまけ）GCP以外の場合の認証

今回はGCPで動かしているので認証周りが少し簡単になったと思います。

GCP以外でサーバーを使用している場合は、おそらく次のようにやれば動くと思います。試していないので保証はできませんが…

GCPコンソール上で：作成したサービスアカウントの鍵を発行（jsonファイルがローカルに保存される）
サーバー上で：jsonファイルを、local-filesフォルダ以下にアップロード
n8n上で：MCPサーバの認証情報に次のように指定。
- Environments: GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=/files/hoge.json

多分セキュリティ上、local-filesじゃなくてもっと別の場所においた方がいいと思うけど。一度試してみるにはこれが最も簡単だと思います。