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課題解決プラットフォーム
AI研修公開: 2026-05-17最終更新: 2026-10-20更新約15分で読めます

マーケAIで使えるMCP厳選10|GA4・GSC・Ahrefs・Lighthouse連携

上田拓哉

上田拓哉(代表取締役)課題解決プラットフォーム 代表取締役監修プロフィール

この記事のポイント

  • MCP(Model Context Protocol)は、AIエージェントから外部ツールやデータに接続するためのオープン標準。Claude Code・ChatGPT など MCP に対応したアプリから使えるが、登録の方法は製品ごとに違う(Claude Code は .mcp.json か claude mcp add)
  • マーケティング業務では GA4・Search Console・Ahrefs・Lighthouse・Slack・Notion などの MCP をつなぐと、週次レポートのデータ取得から投稿までを1つのプロンプトで流せる
  • 運用は読み取り権限のアカウントで行い、API キーはファイル権限やシークレット管理で守り、API の利用量の上限(クォータ)を公式の文書で確かめる
  • 削減できた時間は、導入の前後に同じ業務の作業時間を記録して比べる。AIの出力を確かめる時間も含めて測る

Claude Code / ChatGPT のマーケティング業務で実戦投入できる MCP(Model Context Protocol)サーバーを10件に絞って解説します(設定は2026年10月20日に提供元の公式の文書で確認)。本記事の設定例をもとに、GA4・GSC・Ahrefs・Lighthouse の週次レポートの作成を自動化する手順と、削減できた時間の測り方をまとめます。

MCP の現状(2026年10月時点)

MCP は2024年11月に Anthropic が公開し、2025年3月に OpenAI が採用、2025年12月9日に Linux Foundation 傘下の Agentic AI Foundation へ寄贈されました。対応のしかたは製品ごとに違います。

提供元MCP 対応主な統合方式
Claude(Anthropic)◯Claude Code は .mcp.json(プロジェクト共有)か claude mcp add。Claude Desktop は claude_desktop_config.json
ChatGPT(OpenAI)◯(アプリとカスタム MCP サーバー)リモートの MCP サーバーを[Plugins]から追加。書き込みを含む全機能は Business・Enterprise・Edu、Pro は読み取りのみ
Gemini(Google)◯(Gemini CLI など)Gemini CLI は ~/.gemini/settings.json の mcpServers に登録

出典:Model Context Protocol 公式、Anthropic MCP 発表、Claude Code 公式ドキュメント「Connect Claude Code to tools via MCP」(2026-10-19確認)、OpenAI ヘルプ「ChatGPT でのカスタム MCP サーバーへの接続」、Google Analytics MCP Server の README(Gemini CLI の設定)、Linux Foundation「Agentic AI Foundation の設立」(いずれも2026-10-20確認)

マーケ向け MCP 厳選10

#MCP サーバー用途認証方式
1analytics-mcp(Google 公式)/mcp-server-ga4(コミュニティ)GA4 トラフィック分析OAuth / Service Account
2google-searchconsole-mcp(コミュニティ)GSC キーワード・クリック分析OAuth(Google アカウントでログイン)
3Ahrefs MCP(Ahrefs 公式のリモートMCP)Ahrefs(被リンク・キーワード・競合・順位)OAuth(Ahrefs の画面で許可)または MCP キー
4@danielsogl/lighthouse-mcp(コミュニティ)Lighthouse 計測なし
5Slack 公式の MCP サーバーSlack 通知 / 検索OAuth(ワークスペース管理者の承認が必要)
6Google Drive(claude.ai の Google Workspace コネクタ)Drive 文書検索OAuth(claude.ai で接続)
7Notion 公式のリモート MCP(Notion MCP)Notion 検索 / 追記OAuth
8@modelcontextprotocol/server-filesystem(参照実装)ローカル CSV / レポートなし
9youtube-data-mcp(コミュニティ)YouTube 動画の字幕・コメント・検索SerpAPI の API キー
10Similarweb 公式のリモート MCP競合トラフィック概況Similarweb へのログイン(API・MCP を使える契約)

1. GA4(Google 公式の analytics-mcp・コミュニティ版の mcp-server-ga4)

Claude Code では、MCP サーバーの接続は settings.json ではなく、次のどちらかで設定します(Claude Code 公式ドキュメント「Connect Claude Code to tools via MCP」、2026-10-19確認)。

  • 自分だけで使う:claude mcp add コマンドで追加する。設定はホームの ~/.claude.json に保存される
  • チームで共有する:プロジェクト直下の .mcp.json に書き、リポジトリで共有する(claude mcp add --scope project でも作れる)。初めて使うときに各自が承認する

Google は公式の「Google Analytics MCP Server」(Experimental。パッケージ名 analytics-mcp)を公開しています。README に載っている Claude Code のコマンドは次のとおりです(2026-10-20確認)。

claude mcp add analytics-mcp \
  --scope user \
  -e "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=PATH_TO_CREDENTIALS_JSON" \
  -e "GOOGLE_PROJECT_ID=YOUR_PROJECT_ID" \
  -- pipx run analytics-mcp

pipx を入れ、Google Cloud のプロジェクトで Google Analytics Admin API と Data API を有効にしてから、読み取り専用のスコープ https://www.googleapis.com/auth/analytics.readonly を含む認証情報(ADC)を用意します。

個人が公開しているコミュニティ版の mcp-server-ga4(アーカイブされた ruchernchong/mcp-server-google-analytics のフォーク)を使う場合は、npm の説明のとおり、環境変数 GA_PROPERTY_ID と GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS を渡します(2026-10-20確認)。コマンドで追加する例:

claude mcp add ga4 --env GA_PROPERTY_ID=123456789 GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=/path/to/service-account.json -- npx -y mcp-server-ga4

.mcp.json に書く例(キーの場所などは ${変数名} で環境変数から読み、ファイルに直接書かない):

{
  "mcpServers": {
    "ga4": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-server-ga4"],
      "env": {
        "GA_PROPERTY_ID": "${GA_PROPERTY_ID}",
        "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS": "${GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS}"
      }
    }
  }
}

サービスアカウント方式は、OAuth のような定期的な再認証が要らないのが利点です。キーのファイルは漏えいしないよう管理し、GA4 プロパティには「閲覧者」権限で追加してください。

2. google-searchconsole-mcp

npm で公開されているコミュニティ版です(npm の説明で2026-10-20確認。説明にある GitHub のリポジトリは、確認した時点では開けませんでした)。最初に一度、コマンドで Google アカウントにログインし、Search Console の読み取りを許可します。トークンは手元の ~/.gsc-mcp/tokens/ に保存されます。

npm install -g google-searchconsole-mcp
gsc-mcp-auth

.mcp.json に書く例(環境変数は要りません):

{
  "mcpServers": {
    "gsc": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "google-searchconsole-mcp"]
    }
  }
}

このパッケージは、パッケージに組み込まれた OAuth のクライアントを使います。自社の Google Cloud で作った OAuth のクライアントを使いたい場合は、環境変数 GSC_CLIENT_ID・GSC_CLIENT_SECRET で指定できます(npm の説明より)。

ログインした Google アカウントの Search Console の権限が、そのまま取得できる範囲になります。Search Console のユーザーの権限には、すべてのデータを表示できる「フルユーザー」と、ほとんどのデータを表示できる「制限付きユーザー」があります(Search Console ヘルプ「所有者、ユーザー、権限の管理」、2026-10-19確認)。取得したいデータ(キーワード・ページ・国別など)が見られる範囲で、最も弱い権限のアカウントを使います。自社で OAuth のクライアントを作る場合は、読み取り専用のスコープ https://www.googleapis.com/auth/webmasters.readonly を使います(Search Console API「リクエストの承認」、2026-10-19確認)。

3. Ahrefs MCP(公式のリモートMCP)

Ahrefs の MCP は、Ahrefs が用意するリモートの MCP サーバーにつないで使います。Ahrefs の公式ヘルプは、手元のパソコンで動かすローカルの MCP の設定はサポートを終え、今はリモートの MCP サーバーだけをサポートしているとしています。以前のローカル版の公式リポジトリ(ahrefs/ahrefs-mcp-server)にも、保守を終えたこと、使用を勧めないことが書かれています(いずれも2026-10-19確認)。そのため本記事では、npx で起動するローカル版の設定例は載せません。

Claude Code では、Ahrefs の公式の設定ガイド(Claude Code 向け)に載っている接続先を、HTTP のリモートサーバーとして追加します。コマンドの書き方は Claude Code 公式ドキュメント「Connect Claude Code to tools via MCP」に合わせています(2026-10-19確認)。

claude mcp add --transport http ahrefs https://api.ahrefs.com/mcp/mcp

チームで共有する場合は --scope project を付けると、プロジェクト直下の .mcp.json に書かれます。.mcp.json に入るのは接続先の URL だけで、キーは書きません。

追加したら Claude Code で /mcp を開き、Ahrefs の認証を始めます。Ahrefs にログインしてワークスペースを選び、許可すると接続されます。このとき Ahrefs のアカウントに、MCP 用の API キー(MCP のスコープ付き)が作られます。MCP キーを手動で作って AI ツールの設定に使う方法もあり、Enterprise プランでは API キーでも接続できます。MCP キーと通常の API キーは互換性がなく、取り違えると認証のエラー(401)になります(Ahrefs 公式ヘルプ・公式の文書、2026-10-19確認)。

使えるのは Lite 以上の有料プランです。MCP の呼び出しは、契約に含まれる月の API ユニットを消費します(1回の呼び出しで最低50ユニット。Ahrefs Connect・API v3 と共通の枠)。月の API ユニットは Lite が20万、Standard が80万、Advanced が200万で、Enterprise は個別です(Ahrefs 公式ヘルプ、2026-10-19確認)。週次レポートで使うときも、1回の実行でどれだけ消費したかを Ahrefs のアカウント設定で確かめます。

取得できるのは、被リンク・参照ドメイン・オーガニックキーワード・競合・Rank Tracker の順位などです。AI の回答でのブランドの言及を見る Brand Radar は、別の追加契約が要る場合があります(Ahrefs 公式の文書「Tool Categories」・公式ヘルプ、2026-10-19確認)。

4. Lighthouse MCP

.mcp.json に書く例:

{
  "mcpServers": {
    "lighthouse": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@danielsogl/lighthouse-mcp@latest"]
    }
  }
}

Core Web Vitals などの計測と、改善の余地の解析を Claude に任せられます。API キーは要りませんが、README では Node.js 22 以上と Chrome(Chromium)が前提です(2026-10-20確認)。

5〜10 簡易設定

#MCPつなぎ方(2026-10-20確認)
5SlackSlack 公式の MCP サーバー(https://mcp.slack.com/mcp)。Claude Code は claude plugin install slack で追加し、OAuth で認証。ワークスペースの管理者の承認が必要
6Google Driveclaude.ai の[コネクタ]で Google Workspace のコネクタ(Gmail・Google カレンダー・Google ドライブ)をつなぐ。Team・Enterprise はオーナーが組織で有効にしてから各自が認証。claude.ai のアカウントでログインした Claude Code では、claude.ai でつないだコネクタを使える(API キーで動かす場合などは読み込まれない)
7NotionNotion 公式のリモート MCP。claude mcp add --transport http notion https://mcp.notion.com/mcp で追加し、/mcp から OAuth で認証
8Filesystem@modelcontextprotocol/server-filesystem。引数で読み書きを許すフォルダを指定
9YouTubeyoutube-data-mcp。環境変数 SERPAPI_KEY(SerpAPI の API キー。YouTube Data API のキーではない)
10SimilarwebSimilarweb 公式のリモート MCP(https://mcp.similarweb.com)。API・MCP を使える契約(API-only・Business・Enterprise)と Similarweb へのログインが必要。呼び出しごとにデータクレジットを消費

MCP の参照実装だった Slack・Google Drive のサーバー(@modelcontextprotocol/server-slack・@modelcontextprotocol/server-gdrive)は保守を終え、npm でも「サポート終了」と表示されています(2026-10-20確認)。

ワークフロー:週次マーケレポート自動化

全体構成

  1. GA4 MCP: 過去7日 vs 前週のセッション・コンバージョン
  2. GSC MCP: クリック・表示・CTR・順位
  3. Ahrefs MCP: 被リンク獲得 / 喪失 / 主要KW順位
  4. Lighthouse MCP: 主要LPの Core Web Vitals
  5. Filesystem MCP: 過去レポートを参照しトレンドコメント生成
  6. Slack MCP: #marketing-weekly に投稿
  7. Notion MCP: アーカイブ保管

プロンプト例

あなたは当社のマーケアナリストです。

# やること
1. GA4 MCP: 過去7日と前週のセッション / コンバージョン / 主要LP のページビューを取得
2. GSC MCP: 過去7日のクリック / 表示 / CTR / 平均順位、急落 KW Top10、急上昇 KW Top10
3. Ahrefs MCP: 当社ドメインの被リンク新規 / 喪失、主要 KW 順位変化
4. Lighthouse MCP: 主要LP 5本の Core Web Vitals
5. Filesystem MCP: ./reports/last_week.md を参照し、前週からの差分コメント生成

# 出力
- Markdown レポート(800字以内)
- 主要数値は表形式
- 急落 KW があれば原因仮説と対策案を3つ

最後に Slack MCP で #marketing-weekly に投稿。Notion MCP で /Reports/Weekly に保存。

削減できた時間の測り方

削減の効果は、自社で導入の前後に作業時間を測って確かめます。次の表の項目ごとに、導入前の1〜2週と導入後の1〜2週を同じやり方で記録します。

業務導入前に記録すること導入後に記録すること
GA4 データ取得画面操作と転記にかかった分数プロンプト実行と結果の確認にかかった分数
GSC キーワード分析急落・急上昇の語を探す分数出力された一覧を確かめる分数
Ahrefs 被リンク確認新規・喪失の確認にかかった分数出力を確かめる分数
Lighthouse 計測主要LPの計測と転記の分数出力を確かめる分数
レポート文章化文章を書く分数AIの下書きを直す分数

AIの出力をそのまま使わず、数値が元のデータと合っているかを確かめる時間も、導入後の作業時間に含めて比べます。

セキュリティと運用の3原則

1. 読み取り権限のみで運用

接続用のアカウントには、所有者・管理者の権限を付けません。GA4 は「閲覧者」、Search Console はフルユーザーか制限付きユーザー、Notion は読み取りに必要な範囲だけを共有します。書き込みが必要な場合は別の MCP サーバーとして分けてください。

2. API キーの保管とアクセス制限

API キーやサービスアカウントの鍵は、.mcp.json に平文で書かず、環境変数で渡します(.mcp.json は ${変数名} の形で環境変数を読めます)。鍵のファイルを手元に置く場合は、ファイル権限を 600(持ち主だけが読み書きできる設定)にします。これは読める人を限るアクセス制限で、暗号化ではありません。鍵を暗号化して保管したい場合は、1Password や AWS Secrets Manager などのシークレット管理の仕組みを使います。.mcp.json をリポジトリで共有する場合も、鍵そのものは入れません。

3. レート制限への配慮

Ahrefs や GA4 の API には利用量の上限(クォータ)があります。上限は契約プランや API ごとに異なるため、導入前に各社の公式の文書で確かめます。週次の実行なら上限に届きにくい一方、毎時実行する場合は別途設計が必要です。

当社のAI研修・Claude Code 業務導入

当社では、マーケティング部門向けの MCP 導入プログラムを提供しています。

  • 主要MCPの接続テスト・初期設定(GA4 / GSC / Ahrefs / Lighthouse など)
  • settings.json の設定代行(Claude Code の権限などの設定。業務要件のヒアリング込み)
  • 業務プロンプト集(週次レポートのプロンプトなどのテンプレート)
  • 3ヶ月のフォローアップ

本プログラムは Claude Code 業務導入研修(10〜20時間)330,000円〜/プログラム として提供し、合計10〜20時間のプログラムのため、人材開発支援助成金(事業展開等リスキリング支援コース)の対象になり得ます(合計10時間に満たない半日・1日の研修は対象外)。対象になり得るのは研修(OFF-JT)の部分で、settings.json の設定代行・環境構築など訓練以外の作業の費用は対象外になり得るため、お見積りでは訓練部分と分けてお示しします。また、助成金は訓練後の支給申請・審査を経て支給されるため、それまでは費用の立て替えが必要です。令和8年8月3日の改正で、同コースでは汎用的なプロンプトの作り方など、職務に間接的に必要な内容や職業人に共通する内容の訓練が対象外になったため、最終判断は労働局への事前相談をおすすめします。当社は申請の代行をしていません(申請書類の作成・提出代行は社会保険労務士にご依頼ください)。

AI研修・Claude Code 業務導入へのご相談はこちら / Claude Code 業務導入研修の詳細

参考文献

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この記事は株式会社課題解決プラットフォームが2026-05-17に公開し、2026-10-20に内容を更新しました。料金と契約条件は、業務改善AIの料金表が最新です。

よくある質問

Q.MCP とは何ですか?

MCP(Model Context Protocol)は Anthropic が2024年11月に公開したオープン標準で、AI エージェントから外部ツールやデータソースに安全にアクセスするためのプロトコルです。2025年3月に OpenAI も採用し、2025年12月9日には Linux Foundation 傘下に設立された Agentic AI Foundation(AAIF)へ寄贈されました(OpenAI・Google・Microsoft などはプラチナ会員)。登録の方法は製品ごとに違い、Claude Code ではプロジェクト直下の .mcp.json(チームで共有する場合)か claude mcp add コマンド、ChatGPT ではリモートの MCP サーバーを[Plugins]から追加します(以前の名前はコネクタ)。

Q.GA4 や GSC を AI と連携させる正規ルートは?

GA4 は Google Analytics Data API、Search Console は Search Console API がそれぞれ正規ルートです。GA4 には Google 公式の MCP サーバー(analytics-mcp・Experimental)があり、Search Console はコミュニティの実装を使います。OAuth 2.0 かサービスアカウントで認証し、MCP サーバーから呼び出します。読み取り権限のみのアカウントで運用するのが推奨です。

Q.MCP サーバーは自作する必要がありますか?

多くは不要です。公開されている MCP サーバーは MCP Registry(registry.modelcontextprotocol.io)で探せます。GitHub の modelcontextprotocol/servers は、MCP の運営グループが保守する少数の参照実装を置く場所です(2026-10-20確認)。自社固有のシステム(社内 DB・独自 SaaS)に接続する場合のみ、Python / TypeScript SDK を使って自作します。Anthropic / OpenAI どちらの公式ドキュメントにも実装ガイドが揃っています。

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