Engageable Analytics

Name: Engageable Analytics
Author: engageable-tech

作者：engageable-techバージョン 0.2.0i★ –iパソコンで動く

レジストリ名tech.engageable/analytics

インストール

概要

作者による説明（英語の原文）

Unified analytics MCP server for GA4, Mixpanel, and PostHog.

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: マーケティング・SNS
入力が必要なもの：ANTHROPIC_API_KEY, POSTHOG_API_KEY, GA4_CREDENTIALS_JSON, MIXPANEL_SERVICE_ACCOUNT_SECRET

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。
自分で入力するもの： ANTHROPIC_API_KEY, POSTHOG_API_KEY, POSTHOG_PROJECT_ID, GA4_CREDENTIALS_JSON, GA4_PROPERTY_ID, MIXPANEL_SERVICE_ACCOUNT_USERNAME, MIXPANEL_SERVICE_ACCOUNT_SECRET, MIXPANEL_PROJECT_ID

「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

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": {
    "analytics": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "engageable"
      ],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your-value",
        "POSTHOG_API_KEY": "your-value",
        "POSTHOG_PROJECT_ID": "your-value",
        "GA4_CREDENTIALS_JSON": "your-value",
        "GA4_PROPERTY_ID": "your-value",
        "MIXPANEL_SERVICE_ACCOUNT_USERNAME": "your-value",
        "MIXPANEL_SERVICE_ACCOUNT_SECRET": "your-value",
        "MIXPANEL_PROJECT_ID": "your-value"
      }
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add analytics --env ANTHROPIC_API_KEY=your-value --env POSTHOG_API_KEY=your-value --env POSTHOG_PROJECT_ID=your-value --env GA4_CREDENTIALS_JSON=your-value --env GA4_PROPERTY_ID=your-value --env MIXPANEL_SERVICE_ACCOUNT_USERNAME=your-value --env MIXPANEL_SERVICE_ACCOUNT_SECRET=your-value --env MIXPANEL_PROJECT_ID=your-value -- uvx engageable

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": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "engageable"
      ],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your-value",
        "POSTHOG_API_KEY": "your-value",
        "POSTHOG_PROJECT_ID": "your-value",
        "GA4_CREDENTIALS_JSON": "your-value",
        "GA4_PROPERTY_ID": "your-value",
        "MIXPANEL_SERVICE_ACCOUNT_USERNAME": "your-value",
        "MIXPANEL_SERVICE_ACCOUNT_SECRET": "your-value",
        "MIXPANEL_PROJECT_ID": "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": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "engageable"
      ],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your-value",
        "POSTHOG_API_KEY": "your-value",
        "POSTHOG_PROJECT_ID": "your-value",
        "GA4_CREDENTIALS_JSON": "your-value",
        "GA4_PROPERTY_ID": "your-value",
        "MIXPANEL_SERVICE_ACCOUNT_USERNAME": "your-value",
        "MIXPANEL_SERVICE_ACCOUNT_SECRET": "your-value",
        "MIXPANEL_PROJECT_ID": "your-value"
      }
    }
  }
}

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。

自分で入力する値

ANTHROPIC_API_KEY 秘密 env
Anthropic API key (required for the 'ask' tool)
POSTHOG_API_KEY 秘密 env
PostHog personal API key
POSTHOG_PROJECT_ID env
PostHog project ID
GA4_CREDENTIALS_JSON 秘密 env
Google Analytics 4 service account credentials (inline JSON)
GA4_PROPERTY_ID env
Google Analytics 4 property ID
MIXPANEL_SERVICE_ACCOUNT_USERNAME env
Mixpanel service account username
MIXPANEL_SERVICE_ACCOUNT_SECRET 秘密 env
Mixpanel service account secret
MIXPANEL_PROJECT_ID env
Mixpanel project ID

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
レジストリ名はドメイン engageable.tech 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
– 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

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2952件のうち0%よりスターが多い
このカテゴリのほかの2952件のうち5%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2952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

Engageable Analytics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？

入力が必要なもの：ANTHROPIC_API_KEY, POSTHOG_API_KEY, GA4_CREDENTIALS_JSON, MIXPANEL_SERVICE_ACCOUNT_SECRET

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（0.2.0）がレジストリに届いたのは7 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：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：★ 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

MCP YouTube Transcript

作者：jkawamoto

An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos

パソコンで動く★ 495MIT9 日前更新

インストール

Google Analytics MCP

作者：surendranb

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

パソコンで動く★ 244MIT9 日前更新

インストール

BibiGPT YouTube Video Summarizer

作者：JimmyLv

AI video summarizer: summarize and transcribe YouTube, Bilibili, TikTok and podcast videos.

クラウドで動く★ 137MIT9 日前更新

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。

Engageable

The open source analytics engine for AI agents.

One MCP server that connects to GA4, Mixpanel, PostHog, and more. 9 tools that replace per-platform integrations. Bring your own Anthropic key.

Quickstart

pip install engageable

export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-... export POSTHOG_API_KEY=phc_... export POSTHOG_PROJECT_ID=12345 engageable-mcp

That's it. The MCP server is running on stdio. Connect it to Claude Desktop, Cursor, or any MCP client.

Claude Desktop

Add to ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json:

"mcpServers": { "engageable": { "command": "engageable-mcp", "args": [] } } }

Restart Claude Desktop. You'll see 9 analytics tools available.

Docker

ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-... docker compose -f docker-compose.mcp.yml up

Connects via SSE at http://localhost:8080/sse.

Tools

Tool	What it does
`get_sources`	List connected data sources
`configure_source`	Connect a new data source (saves to `~/.engageable/credentials.json`)
`analyze_trends`	Time-series analysis with trend detection, change points, anomalies
`compare_segments`	A/B tests, before/after, segment breakdown with statistical significance
`detect_anomalies`	Find spikes, drops, and unusual patterns
`analyze_retention`	Cohort retention curves (D1/D7/D30)
`analyze_funnel`	Multi-step conversion funnel with drop-off rates
`analyze_cohort`	Define and compare user cohorts
`ask`	Natural language analytics questions (routes to other tools via LLM)

Supported Data Sources

Source	Auth	What you need
PostHog	API key	`POSTHOG_API_KEY` + `POSTHOG_PROJECT_ID`
Mixpanel	Service account	`MIXPANEL_SERVICE_ACCOUNT_USERNAME` + `MIXPANEL_SERVICE_ACCOUNT_SECRET` + `MIXPANEL_PROJECT_ID`
Google Analytics 4	Service account	`GA4_CREDENTIALS_JSON` (path or inline) + `GA4_PROPERTY_ID`

Set these as environment variables, or use the configure_source tool to save them interactively to ~/.engageable/credentials.json. See credentials.example.json for the file format.

How It Works

Engageable exposes analytics tools via the Model Context Protocol (MCP). Any MCP-compatible client (Claude, Cursor, VS Code, custom agents) can discover and call these tools.

Each tool is a self-contained pipeline: parse the request, fetch data from the right connector, run analysis, return results. The ask tool adds an LLM routing layer for natural language questions.

Responses use CSV for tabular data (50% fewer tokens than JSON) with a 1000-cell budget to keep context windows manageable.

Architecture

MCP Client (Claude, Cursor, etc.)

│ ▼ ┌─────────────────────────────────────┐ │ MCP Server (stdio or SSE) │ │ - Dynamic tool registration │ │ - Credential injection │ │ - CSV response formatting │ ├─────────────────────────────────────┤ │ Composite Skills (agent-facing) │ │ analyze_trends, compare_segments, │ │ detect_anomalies, analyze_funnel, │ │ analyze_retention, analyze_cohort, │ │ ask, get_sources, configure_source │ ├─────────────────────────────────────┤ │ Connector Skills (internal) │ Analysis Skills (internal) │ ga4_query, posthog_query, │ trend_detection, significance, │ mixpanel_query, + metadata/probe │ cohort_retention, forecasting, │ │ bayesian_ab, correlation, ... └─────────────────────────────────────┘

License

MIT

Engageable Analytics

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

自分で入力する値

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

マーケティング・SNS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

MCP YouTube Transcript

Google Analytics MCP

BibiGPT YouTube Video Summarizer

作者のREADME

Engageable

Quickstart

Claude Desktop

Docker

Tools

Supported Data Sources

How It Works

Architecture

License