MCP Google Search Console

Name: MCP Google Search Console
Author: crunchtools

作者：crunchtoolsバージョン 0.1.0i★ –iパソコンで動く

レジストリ名io.github.crunchtools/google-search-console

インストール

概要

作者による説明（英語の原文）

Secure MCP server for Google Search Console analytics, sitemaps, and URL inspection

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。

利用者の声iレビューはまだありませんレビューは今後のステップで、アカウント機能と一緒に始まります
私たちの基本チェックi1項目中1項目に合格公開情報からチェック。コードはまだスキャンしていません
利用状況i未計測★ –

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: パソコンで動く
トランスポート: stdio
カテゴリ: 検索・AIの記憶

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

基本チェック：1項目中1項目に合格
あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限（ファイル、ネットワーク、アプリ）で動きます。
レジストリには、入力が必要なキーは載っていません。

必要なもの

PyPIPythonのuvのインストール（uvxコマンドに必要）

どのアプリを使っていますか？

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

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。

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "google-search-console": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-google-search-console-crunchtools"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add google-search-console -- uvx mcp-google-search-console-crunchtools

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": {
    "google-search-console": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-google-search-console-crunchtools"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "google-search-console": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-google-search-console-crunchtools"
      ]
    }
  }
}

これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。

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。

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

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

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6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、リポジトリを所有するGitHubアカウント crunchtools で確認済みです
… 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
– 対象外
エンドポイントが応答する
これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません
– 対象外
OAuthでサインイン
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
… 未チェック
ツールの説明に隠れた指示がない
パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

検索・AIの記憶のほかのサーバーとの比較i

このカテゴリのほかの7247件のうち0%よりスターが多い
このカテゴリのほかの7247件のうち4%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7247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 Google Search Consoleは安全ですか？

当てはまる基本チェック1項目のうち1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？

レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか？

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません（サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます）。

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（0.1.0）がレジストリに届いたのは8 か月前です。

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。パソコンにPython (uv)も必要です。

代わりに使えるものは？

同じカテゴリには：Context7, Codebase Memory, Exa

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：★ 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

Context7

作者：upstash

Up-to-date docs for AI agents

パソコンでもクラウドでも★ 64,224MIT今日更新

インストール

Codebase Memory

作者：DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

パソコンで動く★ 48,148MIT20 日前更新

インストール

Exa

作者：exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

クラウドで動く★ 5,213MIT先月更新

インストール

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-google-search-console-crunchtools

Secure MCP server for Google Search Console. Query search analytics (clicks, impressions, CTR, position), manage sitemaps, inspect URL indexing status, and manage site properties.

Installation

uvx (recommended, zero-install)

claude mcp add mcp-google-search-console-crunchtools \

--env GSC_CLIENT_ID=your_client_id \ --env GSC_CLIENT_SECRET=your_client_secret \ --env GSC_REFRESH_TOKEN=your_refresh_token \ -- uvx mcp-google-search-console-crunchtools

pip

pip install mcp-google-search-console-crunchtools

Container (Podman/Docker)

podman run -d -p 8017:8017 \

--env-file ~/.config/mcp-env/mcp-google-search-console.env \ quay.io/crunchtools/mcp-google-search-console \ --transport streamable-http --host 0.0.0.0

OAuth Setup

This server supports two authentication methods: browser-based OAuth (recommended) and environment variable (fallback).

Option A: Browser-Based OAuth (Recommended)

Browser-based OAuth handles token exchange automatically. When credentials expire, visit the /auth URL and click through Google's consent screen — no manual code exchange needed.

Step 1: Create a Google Cloud OAuth App

Go to Google Cloud Console
Create a new project (or select an existing one)
Navigate to APIs & Services > Library
Search for Google Search Console API and click Enable
Navigate to APIs & Services > Credentials
Click + CREATE CREDENTIALS > OAuth client ID
If prompted, configure the OAuth consent screen first:

User type: External (or Internal if using Google Workspace)
App name: anything (e.g., "MCP Search Console")
Scopes: add https://www.googleapis.com/auth/webmasters
Test users: add your Google account email

Back on Create OAuth client ID:

Application type: Web application
Name: anything (e.g., "MCP Search Console")
Authorized redirect URIs: add your server's callback URL (e.g., https://mcp-gsc.example.com/oauth2callback)

Click Create — copy the Client ID and Client Secret

Step 2: Configure and Start

Create an env file:

cat > ~/.config/mcp-env/mcp-google-search-console.env << 'EOF'

GSC_CLIENT_ID=your_client_id GSC_CLIENT_SECRET=your_client_secret GSC_CREDENTIALS_DIR=/data GSC_OAUTH_REDIRECT_URI=https://mcp-gsc.example.com/oauth2callback EOF chmod 600 ~/.config/mcp-env/mcp-google-search-console.env

Start the server with a persistent volume for credentials:

podman run -d -p 8017:8017 \

--env-file ~/.config/mcp-env/mcp-google-search-console.env \ -v mcp-gsc-data:/data:Z \ quay.io/crunchtools/mcp-google-search-console \ --transport streamable-http --host 0.0.0.0

Step 3: Authenticate

Visit https://mcp-gsc.example.com/auth in your browser. You'll be redirected to Google's consent screen. Grant access and the server will save credentials automatically.

When tokens expire, any tool call will return the /auth URL. Click it to re-authenticate — no container restart needed.

Option B: Environment Variable (Fallback)

If you prefer static credentials or can't expose a callback URL, set GSC_REFRESH_TOKEN in your env file. See the manual OAuth flow below.

Manual OAuth flow

export GSC_CLIENT_ID="your_client_id_here"

export GSC_CLIENT_SECRET="your_client_secret_here"

echo "https://accounts.google.com/o/oauth2/v2/auth?client_id=${GSC_CLIENT_ID}&redirect_uri=http://127.0.0.1&response_type=code&scope=https://www.googleapis.com/auth/webmasters&access_type=offline&prompt=consent"

Open the URL in your browser, sign in, and click Allow
Copy the code= value from the redirect URL
Exchange the code:

curl -s -X POST https://oauth2.googleapis.com/token \

-d "client_id=${GSC_CLIENT_ID}" \ -d "client_secret=${GSC_CLIENT_SECRET}" \ -d "code=PASTE_CODE_HERE" \ -d "grant_type=authorization_code" \ -d "redirect_uri=http://127.0.0.1" | python3 -m json.tool

Copy the refresh_token from the response and add GSC_REFRESH_TOKEN=... to your env file.

How it works at runtime

The server checks for credentials in this order:

File-based credentials from GSC_CREDENTIALS_DIR/credentials.json (written by the browser-based flow)
Environment variable GSC_REFRESH_TOKEN (fallback)

On each API call, the server exchanges the refresh token for a short-lived access token (~1 hour), cached in memory and refreshed automatically. Updated tokens are persisted to the credentials file for reuse across container restarts.

Available Tools (10)

Category	Count	Tools
Sites	4	list_sites, get_site, add_site, delete_site
Search Analytics	1	query_search_analytics
Sitemaps	4	list_sitemaps, get_sitemap, submit_sitemap, delete_sitemap
URL Inspection	1	inspect_url

Security

OAuth2 credentials stored as SecretStr (never logged)
File-based credentials written with 0o600 permissions (atomic writes)
Automatic token scrubbing from error messages
Pydantic input validation with extra="forbid"
No filesystem access, shell execution, or code evaluation
TLS certificate validation (httpx default)
Request timeouts and response size limits
Built on Hummingbird container images

See SECURITY.md for the full security design document.

Development

uv sync --all-extras

uv run ruff check src tests uv run mypy src uv run pytest -v gourmand --full . podman build -f Containerfile .

License

AGPL-3.0-or-later

MCP Google Search Console

概要

PopNx MCPの3つの柱

できること

インストール

インストールの前に

できること

基本チェックi

作者とリポジトリが一致

今もメンテナンスされている

ライセンスがある

エンドポイントが応答する

OAuthでサインイン

ツールの説明に隠れた指示がない

検索・AIの記憶のほかのサーバーとの比較i

よくある質問

代わりの候補

Context7

Codebase Memory

Exa

作者のREADME

mcp-google-search-console-crunchtools

Installation

uvx (recommended, zero-install)

pip

Container (Podman/Docker)

OAuth Setup

Option A: Browser-Based OAuth (Recommended)

Step 1: Create a Google Cloud OAuth App

Step 2: Configure and Start

Step 3: Authenticate

Option B: Environment Variable (Fallback)

How it works at runtime

Available Tools (10)

Security

Development

License