Engageable Analytics

Name: Engageable Analytics
Author: engageable-tech

제작자: engageable-tech버전 0.2.0i★ –i내 컴퓨터에서 실행

레지스트리 이름tech.engageable/analytics

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

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

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: 마케팅 및 소셜 미디어
입력해야 할 값: ANTHROPIC_API_KEY, POSTHOG_API_KEY, GA4_CREDENTIALS_JSON, MIXPANEL_SERVICE_ACCOUNT_SECRET

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.
직접 입력할 값: 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

비밀로 표시된 값은 내 계정의 열쇠예요. 절대 다른 사람과 공유하거나 채팅에 붙여 넣지 마세요.

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": {
    "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"
      }
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

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

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "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"
      }
    }
  }
}

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": {
    "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"
      }
    }
  }
}

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.

직접 입력할 값

ANTHROPIC_API_KEY 비밀 env
Anthropic API key (required for the 'ask' tool)
POSTHOG_API_KEY 비밀 env
PostHog personal API key
POSTHOG_PROJECT_ID env
PostHog project ID
GA4_CREDENTIALS_JSON 비밀 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 비밀 env
Mixpanel service account secret
MIXPANEL_PROJECT_ID env
Mixpanel project ID

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 도메인 engageable.tech 기준으로 확인되었어요(레지스트리가 도메인 소유를 확인해요)
… 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

마케팅 및 소셜 미디어 카테고리의 다른 서버와 비교i

이 카테고리의 다른 서버 2954개 중 0%보다 스타가 많아요
이 카테고리의 다른 서버 2954개 중 5%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 2954개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Engageable Analytics, 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?

입력해야 할 값: ANTHROPIC_API_KEY, POSTHOG_API_KEY, GA4_CREDENTIALS_JSON, MIXPANEL_SERVICE_ACCOUNT_SECRET

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(0.2.0)은 7개월 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: MCP YouTube Transcript, Google Analytics MCP, BibiGPT YouTube Video Summarizer

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

MCP YouTube Transcript

제작자: jkawamoto

An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos

내 컴퓨터에서 실행★ 495MIT9일 전 업데이트

설치

Google Analytics MCP

제작자: surendranb

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

내 컴퓨터에서 실행★ 244MIT9일 전 업데이트

설치

BibiGPT YouTube Video Summarizer

제작자: JimmyLv

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

클라우드에서 실행★ 137MIT9일 전 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.

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

개요

PopNx MCP의 세 기둥

할 수 있는 일

설치

설치하기 전에

직접 입력할 값

할 수 있는 일

기본 점검i

제작자와 저장소 일치

계속 관리되고 있음

라이선스 있음

엔드포인트 응답

OAuth로 로그인

도구 설명에 숨겨진 지시 없음

마케팅 및 소셜 미디어 카테고리의 다른 서버와 비교i

자주 묻는 질문

대안

MCP YouTube Transcript

Google Analytics MCP

BibiGPT YouTube Video Summarizer

제작자의 README

Engageable

Quickstart

Claude Desktop

Docker

Tools

Supported Data Sources

How It Works

Architecture

License