MCP Google Search Console

Name: MCP Google Search Console
Author: crunchtools

제작자: crunchtools버전 0.1.0i★ –i내 컴퓨터에서 실행

레지스트리 이름io.github.crunchtools/google-search-console

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

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

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

사용자 의견i아직 리뷰가 없어요리뷰는 다음 단계에서 계정 기능과 함께 열려요
우리의 기본 점검i1개 중 1개 통과공개된 정보로 점검했으며, 코드는 아직 스캔하지 않았어요
사용 정도i아직 측정 안 함★ –

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
전송 방식: stdio
카테고리: 검색 및 AI 기억

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

기본 점검: 1개 중 1개 통과
내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.

필요한 것

PyPIPython의 uv 설치(uvx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요

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

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

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

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

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

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

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

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 6일 점검

✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 GitHub 계정 crunchtools 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
… 아직 점검 안 함
계속 관리되고 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
… 아직 점검 안 함
라이선스 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
– 해당 없음
엔드포인트 응답
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
– 해당 없음
OAuth로 로그인
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
… 아직 점검 안 함
도구 설명에 숨겨진 지시 없음
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i

이 카테고리의 다른 서버 7247개 중 0%보다 스타가 많아요
이 카테고리의 다른 서버 7247개 중 4%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 7247개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

MCP Google Search Console, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.1.0)은 8개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Context7, Codebase Memory, Exa

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Context7

제작자: upstash

Up-to-date docs for AI agents

컴퓨터 또는 클라우드★ 64,224MIT오늘 업데이트

설치

Codebase Memory

제작자: DeusData

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

내 컴퓨터에서 실행★ 48,148MIT20일 전 업데이트

설치

Exa

제작자: exa-labs

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

클라우드에서 실행★ 5,213MIT지난달 업데이트

설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

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

개요

PopNx MCP의 세 기둥

할 수 있는 일

설치

설치하기 전에

할 수 있는 일

기본 점검i

제작자와 저장소 일치

계속 관리되고 있음

라이선스 있음

엔드포인트 응답

OAuth로 로그인

도구 설명에 숨겨진 지시 없음

검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i

자주 묻는 질문

대안

Context7

Codebase Memory

Exa

제작자의 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