Google Search Console MCP Server

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让 AI 助手通过自然语言分析 Google Search Console 的 SEO 数据

分类: 其他第 51 / 230
Stars: ★ 2.0k 非常热门
传输方式: stdio（本地进程） · SSE
运行环境: Python 3.11+ · Docker · 预编译二进制
凭据: 需要 API Key / 凭据
许可证: MIT
最近提交: 39 天前
工具数: 15

63FMRS · C

这是一个由社区作者维护、以 MIT 许可发布的非官方 MCP 服务器，把 Google Search Console 接入支持 MCP 的 AI 客户端。它的优势是覆盖站点属性、搜索分析、URL 检查与站点地图管理等完整流程，支持 uvx 免安装运行，OAuth 与服务账号两种认证方式，并可通过 sse 传输远程部署。代价是用户需要自行创建 Google Cloud 凭据，凭据与账号权限由用户自己管理，克隆安装还要求 Python 3.11+。适合愿意自己动手配置的 SEO 用户，不适合只想用网页版或不愿管理凭据的人。

最强项 · 文档质量 16/20 最弱项 · 可靠性 10/20

可靠性

10/20

安全与权限

10/20

维护活跃度

13/20

文档质量

16/20

安装易用性

14/20

查看各项评分依据

可靠性 10/20: README 显示项目有清晰的版本历史、39 个单元测试（0.3.0 提及）以及多个启动崩溃的修复记录，说明关键路径被实际维护过。但本次为纯静态审查，仓库未提供已缓存的清单文件，也没有可见的 CI 工作流或提交的测试文件证据，无法验证 MCP 初始化与工具列表握手是否真正可复现。工具数量描述存在内部矛盾：README 工具表列出 16 项并写“全部 20 个工具”，而 0.1.0 变更记录说 19 个工具，声明与实际行为的一致性存疑。依赖固定（mcp<2.0）显示了对依赖可控性的重视，但静态条件下可靠性不得超过 12，给予 10。
安全与权限 10/20: 安全设计有明确亮点：破坏性操作 add_site/delete_site/delete_sitemap 默认关闭，需显式设置 GSC_ALLOW_DESTRUCTIVE=true 才启用，符合最小权限与显式确认原则；凭据通过环境变量传入本地文件路径，OAuth 客户端密钥与 service account 密钥均要求绝对路径，源码中未见硬编码令牌或密钥。但所有 GSC 数据工具返回的是账号下站点的搜索表现数据，属于敏感业务信息，而文档对数据如何传出、日志是否记录内容披露不足。HTTP/SSE 远程部署示例绑定 0.0.0.0 且未见任何认证或访问控制说明，构成暴露面。令牌存储位置仅笼统描述为“平台用户配置目录”，权限收紧情况无法核实。未触及红线（无恶意代码、无隐蔽外传、破坏性操作非默认），故给 10。
维护活跃度 13/20: 维护信号较强：版本序列 0.1.0→0.3.3 跨越多次发布，变更记录具体（修复 mcp 2.0 导致的 ModuleNotFoundError、OAuth isatty 问题、sitemap TypeError、域名属性 404 等），并引用具体 issue 编号（#41），说明作者在跟进依赖与缺陷。采用 MIT 许可证，条款清晰。活跃议题 11 个，非归档状态。扣分项：未见安全响应渠道或 SECURITY 政策，未说明治理与发布流程，联系方式仅靠 GitHub issue，且作者同时推广商业托管版（advancedgsc.com），存在文档内营销与开源版本利益关联，但不构成否定性证据。给 13。
文档质量 16/20: 文档覆盖度很高：分步凭据配置（OAuth 与服务账号两条路径）、uvx 与克隆两种安装方式、多客户端配置示例（Claude Desktop、Cursor、Codex CLI）、完整环境变量表（含默认值与必填性）、破坏性操作开关、远程/Docker 部署、故障排查小节（spawn uvx ENOENT、Python 版本、绝对路径、仅桌面端可用）以及变更日志。局限也有披露：Python 3.11+ 要求并说明 GUI 启动会静默失败，Python 版本与客户端限制均有交代。扣分项：工具数量表述自相矛盾（16 项表格 vs “20 个工具” vs 19 个工具），工具参数仅有粗粒度“需要提供什么”，缺少每个工具的参数类型、取值范围（除 row_limit 提到 500 外）与配额的完整说明；成本/配额无专门说明；大量篇幅用于推广托管产品与视频，稀释技术内容。给 16。
安装易用性 14/20: 安装路径清晰且分两档：推荐的 uvx 方式仅需三步安装 uv 并配置 JSON/TOML，无需克隆或管理虚拟环境，并提供了各主流客户端的完整配置片段和绝对路径获取方法（which uvx / PowerShell）；克隆方式有虚拟环境与依赖安装说明。跨平台提示（macOS/Linux/Windows）和常见错误修复都具备。扣分项：仍需用户自行到 Google Cloud Console 创建项目、启用 Search Console API、配置 OAuth 同意屏幕并下载密钥文件，前置步骤多且对非技术 SEO 用户偏重；uvx 必须使用完整绝对路径属于易错点；OAuth 首次需浏览器交互，在无头环境不可用。静态审查未执行任何安装，按校准上限 setup 不超过 15，给 14。

静态评测 · 未实际运行收录于 2026-09-10

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选型与风险

能访问什么访问网络修改第三方账户数据

适合谁

需要经常分析 GSC 搜索表现数据的 SEO 从业者
使用 Claude Desktop、Cursor、Codex CLI、Gemini CLI 或 Antigravity 等 MCP 客户端的用户
希望通过自然语言对话而非手动导出报表来获取洞察的个人或小团队
愿意自行配置 Google Cloud 凭据并本地运行服务器的用户

不适合谁

只想在 claude.ai 网页版中使用而不安装桌面应用的用户（MCP 服务器仅在本地运行）
不愿创建 Google Cloud 项目和 API 凭据的用户
需要托管式一键登录与 GA4 工具的用户（源码提示有单独的托管版本，仅 100 个席位）
使用 Python 3.10 或更旧版本运行克隆安装的用户

所需权限

Google Search Console API 访问权限（读取搜索分析与站点数据）
OAuth 方式需要 Google 账号授权，令牌缓存在本地
服务账号方式需要将服务账号邮箱以完全权限用户身份添加到 GSC 属性
凭据 JSON 文件路径由用户在客户端配置的 env 中提供
默认禁用破坏性操作（add_site、delete_site、delete_sitemap），需显式设置 GSC_ALLOW_DESTRUCTIVE=true 才启用

风险与副作用

凭据 JSON 文件包含敏感密钥，需妥善保管并避免提交到版本库
若启用 GSC_ALLOW_DESTRUCTIVE，AI 助手可执行添加/删除站点和删除站点地图等破坏性操作
使用 sse 传输并绑定 0.0.0.0 进行远程部署时，服务暴露在网络上，需自行评估访问控制风险
OAuth 令牌缓存在本地用户配置目录中，多用户机器上可能存在访问边界问题
服务账号密钥长期有效，泄露后影响范围较大

安装接入

准备工作

运行环境：Python 3.11+ · Docker · 预编译二进制

GSC_OAUTH_CLIENT_SECRETS_FILE 必填密钥 OAuth 客户端密钥 JSON 的绝对路径；在 Google Cloud Console 启用 Search Console API 后，于凭据页面创建 OAuth 桌面应用客户端并下载获得。

GSC_CREDENTIALS_PATH 可选密钥服务账号 JSON 密钥文件的绝对路径；在 Google Cloud Console 创建服务账号并在 Keys 标签页生成 JSON 密钥。

其他可选配置项（6 个）

GSC_SKIP_OAUTH 可选设为 "true" 可强制使用服务账号认证并完全跳过 OAuth 浏览器登录。

GSC_DATA_STATE 可选数据状态，默认 "all" 与 GSC 控制台一致；设为 "final" 只返回确认数据（有 2-3 天延迟）。

GSC_ALLOW_DESTRUCTIVE 可选设为 "true" 启用添加/删除站点和删除站点地图等危险工具，默认关闭。

MCP_TRANSPORT 可选传输方式，默认 stdio；远程部署时设为 sse。

MCP_HOST 可选远程部署时绑定的主机地址，默认 127.0.0.0.1 文档原文为 0.0.0.0 示例。

MCP_PORT 可选远程部署时绑定的端口，默认 3001。

准备 Google API 凭据：在 Google Cloud Console 创建项目，启用 Search Console API，然后选择 OAuth 客户端 ID（桌面应用，下载 JSON 保存到固定位置）或创建服务账号并下载 JSON 密钥（服务账号邮箱需在 GSC 设置中加为完全权限用户）。
安装 uv 并依次执行三条命令：curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh；source $HOME/.local/bin/env；echo 'source $HOME/.local/bin/env' >> ~/.zshrc，然后用 uv --version 验证。
在 AI 客户端配置文件中添加 mcpServers 配置，command 填 uvx 的绝对路径（macOS/Linux 用 which uvx 查询），args 为 ["mcp-search-console"]，并在 env 中设置 GSC_OAUTH_CLIENT_SECRETS_FILE 或 GSC_CREDENTIALS_PATH 与 GSC_SKIP_OAUTH。Claude Desktop 配置文件为 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json，Cursor 为 ~/.cursor/mcp.json，Codex CLI 为 ~/.codex/config.toml。
保存后完全退出应用（Cmd+Q）再重开。
向 AI 助手提问“列出我的 GSC 属性”进行测试，若失败可让它“调用 get_capabilities”查看认证状态。克隆安装方式需要 Python 3.11+，使用 uv venv .venv 和 uv pip install -r requirements.txt。

claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "gscServer": {
      "command": "/FULL/PATH/TO/uvx",
      "args": ["mcp-search-console"],
      "env": {
        "GSC_OAUTH_CLIENT_SECRETS_FILE": "/full/path/to/client_secrets.json"
      }
    }
  }
}

以 Claude Desktop 为例。其他客户端的配置文件位置或字段可能不同（如 VS Code 使用 servers 字段），可用下方配置生成器转换。

.vscode/mcp.json

{
  "servers": {
    "gscServer": {
      "command": "/FULL/PATH/TO/uvx",
      "args": [
        "mcp-search-console"
      ],
      "env": {
        "GSC_OAUTH_CLIENT_SECRETS_FILE": "/full/path/to/client_secrets.json"
      }
    }
  }
}

写入项目的 .vscode/mcp.json（VS Code 使用 servers 字段）。

Terminal

claude mcp add gscServer -e GSC_OAUTH_CLIENT_SECRETS_FILE=/full/path/to/client_secrets.json -- /FULL/PATH/TO/uvx mcp-search-console

在终端运行；先把 <…> 占位符换成你自己的值。

生成并校验客户端配置

验证是否装好

配置完成后，在客户端中向 AI 助手说“List my GSC properties”；如果返回你的 Search Console 属性即表示连接成功，否则让它“call get_capabilities”查看认证状态。

常见排障

出现 spawn uvx ENOENT 或 command not found: uvx：在配置中使用 uvx 的完整绝对路径（macOS/Linux 用 which uvx，Windows 用 Get-Command uvx | Select-Object -ExpandProperty Source）
uv --version 报 command not found：执行 source $HOME/.local/bin/env，并把该命令追加到 ~/.zshrc
认证失败或找不到凭据文件：确认使用绝对路径而非相对路径或 ~/ 形式
MCP 只在 Claude 桌面应用中生效、网页版不生效：这是预期行为，需从 claude.ai/download 下载桌面应用
修改配置后仍不生效：完全退出应用（Cmd+Q）再重开，仅关闭窗口不够
克隆安装启动失败且无日志：确认 Python 版本为 3.11 或更高，否则重建虚拟环境
不确定可用工具或认证状态：让助手调用 get_capabilities
uvx 全新安装因 mcp 2.0 崩溃（ModuleNotFoundError: No module named 'mcp.server.fastmcp'）：0.3.3 已通过固定 mcp[cli]<2.0.0 修复
macOS 上 uvx 运行时不弹出 OAuth 浏览器窗口：0.3.2 已修复该问题

试试这样问

连接成功后，可以直接对 AI 助手这样说：

列出我在 Google Search Console 的所有网站属性。
显示 mywebsite.com 最近 30 天内排名前 20 的搜索查询，并标出 CTR 低于 2% 的那些。
检查这些页面是否存在索引问题：mywebsite.com/product、mywebsite.com/services、mywebsite.com/about
对比我网站 1 月和 2 月的表现，哪些查询提升最大？

工具能力 15

get_capabilities 只读

列出所有可用工具并显示当前认证状态，不确定时先调用它

list_properties 只读

显示你所有的 GSC 站点属性

get_site_details 只读

查看特定站点的详情

get_search_analytics 只读

返回热门查询和页面及其点击、展示、CTR 和排名

get_performance_overview 只读

给出站点表现的总体摘要

compare_search_periods 只读

对比两个时间段的性能表现

get_search_by_page_query 只读

查看为某个特定页面带来流量的搜索词

get_advanced_search_analytics 只读

支持按国家、设备、查询、页面筛选的分析

展开其余 7 个工具

inspect_url_enhanced 只读

获取某个 URL 的详细抓取与索引状态

batch_url_inspection 只读

一次检查最多 10 个 URL

check_indexing_issues 只读

检查多个 URL 是否存在索引问题

get_sitemaps 只读

列出某个站点的所有站点地图

list_sitemaps_enhanced 只读

更详细的站点地图信息，包括错误和警告

manage_sitemaps 写入

提交或删除站点地图

reauthenticate 只读

重新运行 OAuth 浏览器登录（用于切换账号）

使用场景

用自然语言查询哪些搜索词带来流量以及点击、展示、CTR 和排名

对比两个时间段的表现，找出提升最多的查询

检查具体页面是否存在索引问题，以及 Google 最近抓取的时间

批量检查多个 URL 以发现规律性问题

查看、提交或删除站点地图并检查错误与警告

按国家、设备、查询或页面筛选进行高级搜索分析

让 AI 助手生成性能趋势图表和标题优化建议

支持客户端

Claude Desktop

Cursor

Codex

Gemini CLI部分支持

Antigravity部分支持

依据项目文档列出，未经本站实测。

详细介绍

这是一个 Model Context Protocol (MCP) 服务器，将 Google Search Console (GSC) 连接到 AI 助手，让你通过自然语言对话分析 SEO 数据。它覆盖站点属性管理、搜索分析报告、URL 检查和索引状态、以及站点地图管理，并支持可视化图表输出。服务器以本地方式运行，支持 OAuth 浏览器登录（推荐，使用自己的 Google 账号）或服务账号（适合自动化或团队使用）两种认证方式。客户端配置示例中需要提供凭据文件的绝对路径；首次使用时 OAuth 会打开浏览器窗口登录，之后令牌会被缓存。可通过 uvx 免安装运行，也可克隆仓库本地运行（需要 Python 3.11+）。此外还支持 MCP_TRANSPORT=sse 的远程/网络部署与 Docker 容器运行。提供的工具包括属性列表、站点详情、搜索分析、性能概览、时段对比、按页面查询、带筛选的高级分析、URL 检查、批量 URL 检查、索引问题检查、站点地图查看与管理、重新认证以及 get_capabilities 能力查询。