Google Analytics MCP: je GA4-cijfers bevragen met Claude

Met de Google Analytics MCP-server stel je in Claude vragen aan je GA4-property in gewone taal, zoals welke kanalen vorige maand de meeste aankopen opleverden. De server is van Google zelf, open source en draait op je eigen computer. Hij haalt rapporten, trechters en realtimecijfers op, maar kan volgens Google geen instellingen wijzigen. De installatie vraagt een Google Cloud-project en wat technisch werk. Leg elk antwoord naast het echte GA4-rapport voordat je er geld op zet.

Wat is de Google Analytics MCP-server?

MCP staat voor Model Context Protocol: een open standaard waarmee een AI-assistent verbinding maakt met andere software. Welke soorten bedrijfssoftware al zo'n koppeling hebben en welke veiligheidsregels daarbij horen, lees je in MCP-server: wat het is en wat je bedrijf ermee kan. Hoe het werkt als je er je website mee beheert, staat in WordPress MCP.

Google heeft een eigen MCP-server gemaakt voor Google Analytics. Het project staat op GitHub in de omgeving van Google Analytics en heet daar Google Analytics MCP Server, met 'Experimental' erachter. De server draait op je eigen computer, logt in met je Google-account en vraagt gegevens op via de Admin API en de Data API van Google Analytics. Zet je hem in Claude Desktop of Claude Code, dan kun je je GA4-property in gewone taal bevragen. Google beschrijft de installatie ook voor Cursor en voor zijn eigen ontwikkelomgeving Antigravity.

Het verschil met Analytics Advisor, de AI-assistent die Google in GA4 zelf bouwt: daarvoor hoef je niets te installeren, maar je zit vast aan de interface en de voorwaarden van GA4. Wat die assistent kan, lees je in Analytics Advisor in GA4. De MCP-server is voor wie GA4 wil combineren met een AI-assistent die hij al gebruikt, of met andere bronnen in hetzelfde gesprek.

Wat kan de server wel en niet?

De server geeft de AI een vaste set gereedschappen. Volgens de ontwikkelaarspagina van Google (bijgewerkt 22 oktober 2026) zijn dat er negen. De server is nog volop in ontwikkeling, dus de lijst kan veranderen:

Alleen lezen. Google schrijft op de ontwikkelaarspagina dat de server alleen bedoeld is voor leesverzoeken en je configuratie of instellingen niet kan aanmaken, wijzigen of verwijderen. De README op GitHub, die minder recent is bijgewerkt, noemt nog één uitzondering: met de vlag --allow-write en extra schrijfrechten kan hij annotaties aanmaken. Dat staat standaard uit. Laat het uit. Dat de twee bronnen van Google hier niet gelijk lopen, zegt ook iets: dit project verandert snel. Kijk bij de installatie wat de actuele versie kan.

Wat hij niet ziet. De server werkt met dezelfde geaggregeerde cijfers als je rapporten: geen individuele bezoekers. Je opgeslagen verkenningen en dashboards gebruikt hij niet; hij stelt zelf een rapport samen via de API. Gegevens die GA4 niet heeft, zoals bezoekers zonder toestemming voor cookies, offline verkopen of Search Console-gegevens, kan hij ook niet tevoorschijn toveren.

Wat de installatie vraagt

Eerlijk vooraf: dit is geen koppeling van twee klikken. Je werkt met de terminal, een Google Cloud-project en een configuratiebestand. Ben je daar handig in, dan is het goed te doen. Zo niet, laat het dan inrichten door iemand die het wel is. Dit zijn de stappen die Google beschrijft:

1. Installeer Python (versie 3.10 of hoger) en pipx of uv. Daarmee draait de server op je computer.
2. Maak een Google Cloud-project of kies een bestaand project, en zet daarin de Google Analytics Admin API en de Google Analytics Data API aan.
3. Regel toegang in GA4. Het Google-account of serviceaccount waarmee je koppelt, heeft minimaal de rol Viewer nodig op de property. Meer is niet nodig, en minder rechten is veiliger.
4. Log in met leesrechten. Met de gcloud CLI maak je inloggegevens aan met het bereik voor alleen lezen:

gcloud auth application-default login \
  --scopes="https://www.googleapis.com/auth/analytics.readonly,https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform"

Gcloud toont daarna het pad naar een bestand met je inloggegevens. Dat pad heb je in de volgende stap nodig. Werk je met een eigen OAuth-client of een serviceaccount, dan voeg je een extra optie toe; beide staan op de ontwikkelaarspagina.

5. Voeg de server toe aan Claude Desktop. Open het configuratiebestand claude_desktop_config.json en voeg dit toe, met je eigen pad en project-ID:

{
  "mcpServers": {
    "analytics-mcp": {
      "command": "pipx",
      "args": ["run", "analytics-mcp"],
      "env": {
        "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS": "/Users/jouwnaam/.config/gcloud/application_default_credentials.json",
        "GOOGLE_CLOUD_PROJECT": "jouw-project-id"
      }
    }
  }
}

Gebruik een volledig pad, zonder ~. Start de server niet, dan komt dat vaak doordat de app pipx niet kan vinden. Vervang "pipx" dan door het volledige pad dat het commando which pipx in je terminal geeft. In Claude Code voeg je de server toe met het commando claude mcp add.

6. Test met een eenvoudige vraag. Bijvoorbeeld: "Welke GA4-properties kun je zien, en wat zijn de tijdzone en valuta van de property voor mijn webshop?" Klopt dat met wat je in GA4 ziet, dan werkt de koppeling.

En ChatGPT? ChatGPT maakt (stand oktober 2026) alleen verbinding met MCP-servers die via internet bereikbaar zijn. De server van Google draait op je eigen computer, dus die kun je niet rechtstreeks in ChatGPT gebruiken. Er zijn partijen die een online versie aanbieden, maar dan loopt je data via hun servers.

Welke vragen goede antwoorden geven

De sterkste vragen zijn vragen die je anders met een rapport of een verkenning beantwoordt, maar waarvoor je de weg in GA4 moet weten. Een paar voorbeelden:

Vergelijk de aankopen en de omzet per standaardkanaalgroep in september met augustus. Zet het in een tabel en noem de drie grootste verschuivingen.

Welke landingspagina's kregen in de afgelopen 30 dagen meer sessies dan in dezelfde periode vorig jaar, maar minder key events? Toon de tien grootste verschillen.

Maak een trechter van productpagina naar winkelwagen, checkout en aankoop over de afgelopen 90 dagen, gesplitst naar mobiel en desktop. Waar haken de meeste bezoekers af?

Voeg aan elke vraag één zin toe die het controleren makkelijk maakt:

Noem bij elk antwoord welke periode, welke dimensies, welke statistieken en welke filters je hebt gebruikt.

Ook voor onderhoud is het handig. Een vraag als "welke eigen dimensies staan er in deze property, en welke worden de laatste 30 dagen niet gevuld?" beantwoordt de AI sneller dan jij door de beheerschermen klikt. Of je basis goed staat, controleer je daarna met de instellingen uit GA4 instellen. Een AI die verkeerd ingestelde data leest, geeft je met veel overtuiging verkeerde antwoorden.

Waar het misgaat

De AI rekent niet slecht, maar hij kiest soms een andere vraag dan jij bedoelde. Dit zijn de plekken waar het het vaakst misloopt:

• Welk cijfer bedoel je? Gebruikers, actieve gebruikers en sessies zijn drie verschillende dingen. Hetzelfde geldt voor omzet met of zonder verzendkosten en belasting. Vraag je "hoeveel bezoekers", dan kiest de AI er een.
• Welke bron telt? De bron van de sessie en de bron waarmee een gebruiker voor het eerst binnenkwam, geven een ander antwoord op de vraag welk kanaal het beste werkt. Zeg erbij welke je wilt.
• Welke periode? "Vorige maand" kan een kalendermaand zijn of de laatste 30 dagen. En de tijdzone van je property bepaalt waar een dag begint.
• Kleine aantallen. Bij weinig data kan GA4 rijen weglaten om bezoekers niet herkenbaar te maken, en een paar sessies meer of minder geven al een groot procentueel verschil. Een AI die daar conclusies uit trekt, bouwt op weinig.
• Het waarom. Vraag je waarom de omzet daalde, dan krijg je een aannemelijk verhaal. De AI weet alleen niet dat je campagne twee weken stillag, dat de website een dag plat was of dat je concurrent een actie had. Die verklaring is van jou.

Leg elk antwoord naast het echte GA4-rapport

Gebruik de AI om sneller tot een vraag en een eerste antwoord te komen, en GA4 zelf als scheidsrechter. Zeker als je op basis van het antwoord budget verschuift, loop je dit na:

• Open in GA4 hetzelfde rapport, met dezelfde periode en dezelfde property.
• Zoek de cijfers op die de AI noemt. Welke rapporten je daarvoor als ondernemer echt nodig hebt, lees je in Google Analytics uitleg.
• Kleine verschillen kunnen voorkomen, bijvoorbeeld doordat de gegevens van de laatste dag nog binnenkomen. Grote verschillen betekenen bijna altijd dat de AI een andere statistiek of dimensie koos. Vraag welke.
• Neem geen besluit op één antwoord. Vraag hetzelfde in andere woorden en kijk of het overeind blijft.

Search Console erbij?

Voor Google Search Console is er, voor zover bekend in oktober 2026, geen MCP-server van Google zelf. Er zijn wel servers van andere ontwikkelaars die de Search Console API gebruiken. Wil je er een proberen, kijk dan wie hem maakt, of de code openbaar is, of hij alleen leest en of hij recent is bijgewerkt. Draai hem bij voorkeur op je eigen computer.

Het veiligere alternatief: exporteer het Prestaties-rapport uit Search Console en geef dat bestand aan Claude of ChatGPT. Dan zie je precies wat de AI krijgt. Hoe je dat rapport leest, staat in Google Search Console. Haal er wel eerst uit wat je niet wilt delen.

Privacy en veiligheid

Een paar regels die ik je aanraad:

1. Weet waar je data naartoe gaat. Wat de server ophaalt, wordt onderdeel van je gesprek en gaat dus naar de aanbieder van je AI-assistent. GA4-cijfers zijn meestal geaggregeerd, maar kunnen toch persoonsgegevens bevatten: e-mailadressen of namen in pagina-adressen, zoektermen op je site of eigen dimensies met klantgegevens. Controleer dat eerst.
2. Kies het juiste abonnement. Bij de persoonlijke abonnementen van Claude bepaal je met een instelling of je gesprekken mogen worden gebruikt om modellen te verbeteren. Zakelijke abonnementen gebruiken je data daar standaard niet voor en bieden een verwerkersovereenkomst. Kunnen er persoonsgegevens in je GA4-data zitten, kies dan een zakelijk abonnement. Wat je verder regelt, lees je in is ChatGPT AVG-proof?, en dat geldt voor andere assistenten net zo.
3. Minimale rechten. Gebruik een apart serviceaccount of een apart Google-account met alleen de rol Viewer, en alleen op de property die je wilt bevragen. Het bestand met inloggegevens op je laptop geeft toegang tot alles waar dat account bij kan.
4. Laat schrijven uit. Gebruik de vlag --allow-write niet. Voor vragen stellen heb je het niet nodig.
5. Beheer je GA4 voor klanten? Vraag dan eerst toestemming en leg vast welke gegevens naar welke AI-dienst gaan.
6. Ruim op. Gebruik je de koppeling niet meer, trek de inloggegevens dan in met gcloud auth application-default revoke en haal het serviceaccount weg uit GA4.

Conclusie: snel vragen, zelf narekenen

De Google Analytics MCP-server laat je in Claude in gewone taal vragen stellen aan je GA4-property. Hij is van Google, gratis, draait op je eigen computer en kan volgens Google alleen lezen. De installatie vraagt wat technisch werk, en de antwoorden zijn zo goed als je vraag: zeg welk cijfer, welke bron en welke periode je bedoelt, laat de AI noemen wat hij gebruikte, en leg elk antwoord naast het echte rapport voordat je er budget op verschuift.

Werk je liever zonder koppeling, met exports die je zelf opschoont? Lees dan data analyseren met AI. Wil je zien hoe ik meting en marketing aan elkaar koppel, zodat elke beslissing op kloppende data rust? Download het pitchdeck met mijn werkwijze.