プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

MCP Analytics

作者:embeddedlayersバージョン 1.0.8i★ –iクラウドで動く
レジストリ名ai.mcpanalytics/analytics

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

A statistical analyst in your AI chat: bring data and a question, get a citable, re-runnable report.

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

  • 接続方法: クラウドで動く
  • トランスポート: Streamable HTTP
  • カテゴリ: マーケティング・SNS
  • 入力が必要なもの:X-API-Key

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

「秘密」と表示された値は、あなたのアカウントの鍵です。絶対に人に教えたり、チャットに貼り付けたりしないでください。

必要なもの

どのアプリを使っていますか?

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

このアドレスはリクエストの header にキーが必要ですが、コネクタを追加するメニューでは設定できません。代わりにClaude Code、Cursor、VS Codeを使ってください。

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add --transport http analytics https://api.mcpanalytics.ai/mcp/api-key --header 'X-API-Key: your-value'

動かす前に、空欄の値を入力してください。

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "analytics": {
      "url": "https://api.mcpanalytics.ai/mcp/api-key",
      "headers": {
        "X-API-Key": "your-value"
      }
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "servers": {
    "analytics": {
      "type": "http",
      "url": "https://api.mcpanalytics.ai/mcp/api-key",
      "headers": {
        "X-API-Key": "your-value"
      }
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

このアドレスはリクエストの header にキーが必要ですが、コネクタを追加するメニューでは設定できません。代わりにClaude Code、Cursor、VS Codeを使ってください。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

自分で入力する値

  • X-API-Key 秘密 必須 HTTP header
    Your MCP Analytics API key, from https://account.mcpanalytics.ai

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

ツールの名前と説明は、サーバーが2026年11月8日に返したそのままの内容です。書いたのは作者で、私たちではありません。プレーンテキストとして表示しています。

  • account_link

    Direct link to the right account page for anything not doable in chat: billing, browser upload, report management. Hand the user the link and guide them.

  • about

    Platform documentation and info: how it works (Answer, Analytics, Custom Analytics), usage.

  • agent_advisor

    AI help desk: which analysis fits your question, interpreting results, fixing errors. Multi-turn.

  • datasets_upload

    Get your data in. Pass `data` as an array of row objects to create the dataset immediately and get a dataset_ref ready for path_resolver; omit it to get an upload link for a file only the user can reach. Add replace_ref (uuid://ID:KEY) with data to REFRESH an existing dataset in

  • datasets_list

    List and search your uploaded datasets, with fuzzy matching on name, description, and tags. Returns each dataset's uuid:// reference (the `usage` field) for use as dataset_ref in path_resolver and path_tool_run. The id alone ('uuid://dsv2_...') also works for your own datasets an

  • discover_tools

    Browse the analyses you can run: the ones you commissioned plus the platform Standard Library (prebuilt tools; each result tagged source:'own' or 'standard_library'). Plain-language match; no query lists everything, your own first. Nothing fits? Commission it with path_resolver.

  • tools_schema

    Get an analysis's parameter schema. ALWAYS call before path_tool_run.

  • review_estimate

    The estimate as you review it WITH the user: the question as understood, the estimated answer (sample, marked), every place and its question, the page link, a review checklist. Before path_bespoke.

  • adjust_estimate

    Apply the user's layout wishes to the estimate's page through the layout agent; a new named arrangement, nothing overwritten, no number changes.

  • find_precedent

    Before estimating: how did we answer this objective before, on this data or any data? Prior packages and library runs with their tools, mappings, bespoke module names, method and verdicts. Platform-wide, read-only.

  • check_tool_fit

    Before naming a library tool: does it fit THIS dataset for THIS question? Column mapping, missing required inputs, method-fit verdict, the places it delivers. Read-only.

  • package_status

    Read an analytics package back: status, every run under it, the report link once delivered.

  • my_objects

    List and search the objects you own across every question: the curated charts, tables and figures of each delivered package, grouped by objective.

  • build_status

    Check a commissioned build in-chat: stage progress, queue position, rejection reason if the data didn't match the objective, honest ETA, report link when delivered.

  • ask_library

    Ask a question across all your delivered analyses: a synthesized answer with citations back to specific reports.

  • reports_list

    Your report library: every analysis delivered, with status and links. Pass semantic_query to search report content in plain language.

  • warehouse

    Query your org's data warehouse free: browse the catalog (tables with column roles + computed metrics), semantically find data, plain-language ask, or named templates. Requires warehouse enablement (business plans).

  • schedules

    Standing re-runs of analyses you own: action='create' (weekly/monthly against a re-runnable data reference, connector:// or an https:// link; report emailed after each run), 'list', or 'cancel'.

  • reports_view

    Get a shareable browser link for a report, viewable without authentication.

  • report_cards

    Browse a delivered report's individual cards (charts, tables, insights) inline in chat.

  • path_resolver

    Which path a question about data should take (reuse, rerun, answer, tool_run, estimate, bespoke, ask or none), with the reason, every path's score and time, and the ready input for the path it picks. Executes nothing and charges nothing.

  • path_reuse

    Hand back the report already delivered for this question on this data. Time: as path_resolver quotes.

  • path_rerun

    Run a delivered analysis again, on its own dataset or a new one: the same tools and mappings, no rebuild. package_id may also be the person's own report link (a /rpt/ link or its rpt_ token) or estimate id (est_); it reruns their newest delivered package for it. Time: as path_res

  • path_answer

    A read of the data (a total, an average, a count, the top group), computed on every row, in this response. When the question is not a read it says so and names the next step. Time: as path_resolver quotes. No key yet? Call it with objective and data (a small table, up to 200 rows

  • path_tool_run

    Run one or more tested library tools on this dataset, with charts and a written report. No custom build. Time: as path_resolver quotes.

  • path_estimate

    A rough answer over a sample and the layout of the full report, for the person to confirm before anything is ordered. Time: as path_resolver quotes.

  • path_bespoke

    Order a custom analysis built for this data from a confirmed estimate, optionally with library tools alongside. Needs the person's yes and an idempotency key; a retry returns the first order. Time: as path_resolver quotes.

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月9日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名はドメイン mcpanalytics.ai で確認済みです(レジストリがドメインの所有を確認しています)

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • ✓ 合格

    エンドポイントが応答する

    302ミリ秒で応答(HTTP 200)

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    サインイン不要

  • ✓ 合格

    ツールの説明に隠れた指示がない

    27件のツールの説明を読み、AIへの隠れた指示は見つかりませんでした

マーケティング・SNSのほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの3619件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの3619件のうち55%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの3619件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

MCP Analyticsは安全ですか?

当てはまる基本チェック3項目のうち3項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか?

入力が必要なもの:X-API-Key

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

作者のクラウドで動きます。インストール不要でインターネット経由でつながりますが、送った内容は作者のサーバーを通ります。

今もメンテナンスされていますか?

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(1.0.8)がレジストリに届いたのは25 日前です。

どのアプリで使えますか?

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。URLでつながるので、リモートMCPサーバーに対応したアプリ(開発者モードのChatGPTなど)でも使えます。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:MCP YouTube Transcript, Google Analytics MCP, BibiGPT YouTube Video Summarizer

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方:↓ 週あたりのダウンロードi★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i

Google Analytics MCP

GA4 MCP server for AI agents: schema discovery, server-side aggregation, analysis-ready defaults.

作者:surendranb成長中↓ 1088/週★ 24411 日前更新

パソコンで動く

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

MCP Analytics

A statistical analyst in your AI chat. Bring a dataset and a question, get back a citable, re-runnable report with its method named.

MCP Analytics is a Model Context Protocol server that answers business and statistical questions about your data, as deep as each question needs:

  • Answer: a quick question about the data, read from all of it, shown with how we got it, and saved.
  • Analytics: a tested statistical method runs on the data, and we interpret it with charts and a written report.
  • Custom Analytics: a question only your business asks, built for your data from proven models, yours to re-run on next month's file.

Intelligent routing picks the depth: you describe the question, and the server says which path answers it and why. Analytics is repeatable: same data, same numbers. Every report names its method and the code that ran it, and runs again on new data.

It is for business and statistical questions about data, not a general-purpose assistant.

Website: mcpanalytics.ai · Free tools you can try in the browser: mcpanalytics.ai/free

Connect

Endpoint: https://api.mcpanalytics.ai/mcp/api-key (Streamable HTTP, JSON-RPC)

Authentication: an API key in the X-API-Key header. Create an account at mcpanalytics.ai and copy your key from your account settings.

{

"mcpServers": { "mcpanalytics": { "url": "https://api.mcpanalytics.ai/mcp/api-key", "headers": { "X-API-Key": "mcp_your_key_here" } } } }

Claude Code:

claude mcp add --transport http mcpanalytics https://api.mcpanalytics.ai/mcp/api-key --header "X-API-Key: mcp_your_key_here"

Browse before you sign up. Without a key the server answers in discovery mode: you can connect and list the tools, but not run anything.

curl -X POST https://api.mcpanalytics.ai/mcp/api-key \

-H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/list"}'

Start

Ask your AI assistant a question about your data, for example:

  • "Upload sales.csv. What changed in revenue from May to June, and which channel drove it?"
  • "Which customers are most likely to churn?"
  • "Forecast next quarter's sales from this file."

The first call is the resolver: it reads your question and your data, executes nothing and charges nothing, and names the path that answers it (an answer, a library analysis, or a custom build) with the reason. Then it runs that path.

What you get

  • A report with charts, tables and a written interpretation, with its method named and the code that ran it.
  • Re-runs on new data: run the same analysis on next month's file.
  • A library of your reports you can search and ask questions across.

Data and privacy

Your uploaded data is used only to answer your questions. See the privacy policy for what we keep and for how long. Security issues: see SECURITY.md.

Support

License

See LICENSE.

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