كيفية استخدام وحدة تحكم بحث جوجل MCP Server

أصبح الذكاء الاصطناعي ضرورة لتبسيط سير العمل واكتساب رؤى أعمق. خوادم بروتوكول سياق النموذج (MCP) في طليعة هذه العملية، حيث تعمل كجسور تسمح للأدوات المدعومة بالذكاء الاصطناعي بالتفاعل مباشرة مع مصادر بياناتك الهامة.

اليوم، سنتعمق في كيفية إعداد خادم MCP لوحدة تحكم بحث Google - وهو خيار شائع لبيانات التحليلات وتحسين محركات البحث (SEO) - ثم نقدم خادم Apidog MCP، وهو حل قوي وشامل مصمم لرفع مستوى سير عمل تطوير واجهات برمجة التطبيقات (API).

ما هو خادم MCP لوحدة تحكم بحث Google؟

يعمل خادم MCP لوحدة تحكم بحث Google كجسر بين وحدة تحكم بحث Google وبيئات التطوير المتكاملة (IDEs) المدعومة بالذكاء الاصطناعي. يتيح كشف بيانات تحليلات البحث لموقعك للذكاء الاصطناعي كتابة رموز برمجية وإعداد تقارير أكثر ذكاءً وتعتمد على البيانات.

الميزات الرئيسية

• استرداد بيانات تحليلات البحث مع دعم الأبعاد المخصصة
• تحليل بيانات غني مع فترات تقارير مرنة
• التكامل مع Claude Desktop وعملاء الذكاء الاصطناعي الآخرين

كيفية إعداد خادم MCP لوحدة تحكم بحث Google

يتضمن إعداد خادم MCP لوحدة تحكم بحث Google عدة خطوات. إليك دليل خطوة بخطوة:

المتطلبات الأساسية

قبل البدء، تأكد من أن لديك:

• Node.js 18 أو أحدث
• مشروع Google Cloud مع تمكين Search Console API
• بيانات اعتماد حساب خدمة مع إمكانية الوصول إلى Search Console

1. تثبيت خادم MCP

يمكنك تثبيت الخادم تلقائيًا عبر Smithery أو يدويًا باستخدام npm.

عبر Smithery:

npx -y @smithery/cli install mcp-server-gsc --client claude

التثبيت اليدوي:

npm install mcp-server-gsc

2. إعداد بيانات اعتماد Google Cloud

انتقل إلى Google Cloud Console.

أنشئ مشروعًا جديدًا أو حدد مشروعًا موجودًا

تمكين Search Console API:

• انتقل إلى "APIs & Services" > "Library"
• ابحث عن "Search Console API" وقم بتمكينه

إنشاء بيانات اعتماد:

• انتقل إلى "APIs & Services" > "Credentials"
• انقر على "Create Credentials" > "Service Account"
• املأ التفاصيل وأنشئ مفتاحًا جديدًا بتنسيق JSON
• قم بتنزيل ملف بيانات الاعتماد

منح حق الوصول:

• افتح Google Search Console
• أضف البريد الإلكتروني لحساب الخدمة كمسؤول ملكية

3. تكوين خادم MCP في عميل الذكاء الاصطناعي الخاص بك

بالنسبة لـ Claude Desktop أو الأدوات المماثلة، أضف التكوين التالي:

{
  "mcpServers": {
    "gsc": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-server-gsc"],
      "env": {
        "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS": "/path/to/credentials.json"
      }
    }
  }
}

4. الاستعلام عن بيانات تحليلات البحث

يمكنك الآن استخدام أداة search_analytics لاسترداد البيانات. أمثلة للمعلمات:

{
  "siteUrl": "https://example.com",
  "startDate": "2024-01-01",
  "endDate": "2024-01-31",
  "dimensions": "query,country",
  "type": "web",
  "rowLimit": 500
}

المعلمات المطلوبة والاختيارية

مثال على موجه الذكاء الاصطناعي:

@gsc use the search_analytics tool for siteUrl 'https://example.com', startDate '2024-04-01', endDate '2024-04-30', with dimensions 'query,page' and a rowLimit of 10. Show me the top queries and pages.

يمكّن هذا الإعداد مساعد الذكاء الاصطناعي الخاص بك ليصبح محلل تحسين محركات البحث قويًا، ويوفر رؤى مدفوعة بالبيانات لتطوير أفضل.

تبسيط تطوير واجهات برمجة التطبيقات: خادم Apidog MCP

بينما يركز خادم MCP لوحدة تحكم بحث Google على تحليلات الويب، تم تصميم خادم Apidog MCP خصيصًا لتعزيز تطوير واجهات برمجة التطبيقات بمساعدة الذكاء الاصطناعي. يسمح لمساعد كتابة الأكواد بالذكاء الاصطناعي بفهم مواصفات واجهات برمجة التطبيقات الخاصة بك والتفاعل معها مباشرة، مما يسرع بشكل كبير المهام مثل إنشاء الأكواد، والتوثيق، والاختبار.

ما الذي يجعل خادم Apidog MCP فريدًا؟

• ربط أي مواصفات واجهة برمجة تطبيقات بالذكاء الاصطناعي: ليس فقط التحليلات - اربط مواصفات مشروعك REST، أو OpenAPI، أو Apidog مباشرة بالذكاء الاصطناعي.
• تعزيز الإنتاجية: دع الذكاء الاصطناعي ينشئ، ويحدث، ويوثق الأكواد بناءً على مواصفات واجهات برمجة التطبيقات الحقيقية.
• تحسين جودة الأكواد: اقتراحات الذكاء الاصطناعي تستند إلى واجهة برمجة التطبيقات الفعلية الخاصة بك، مما يقلل الأخطاء ويحسن قابلية الصيانة.
• يعمل مع بيئات التطوير المتكاملة المتعددة: يتكامل مع Cursor، وVS Code (مع Cline)، والمزيد.
• مجاني: لا توجد تكاليف، ولا قيود على البائع.

الميزات الرئيسية

• التخزين المؤقت المحلي: يتم تخزين مواصفات واجهة برمجة التطبيقات مؤقتًا محليًا للسرعة والخصوصية.
• مصادر بيانات متعددة: اتصل بـ مشاريع Apidog، أو وثائق واجهة برمجة التطبيقات العامة، أو ملفات Swagger/OpenAPI.
• تكوين مرن: يدعم عمليات النشر المحلية والبيئات المخصصة.

كيفية إعداد خادم Apidog MCP: دليل خطوة بخطوة

يتضمن إعداد خادم Apidog MCP بضع خطوات بسيطة.

المتطلبات الأساسية:

1. Node.js: الإصدار 18 أو أحدث (يوصى بأحدث إصدار LTS).

2. بيئة تطوير متكاملة متوافقة مع MCP:

• Cursor
• VS Code مع ملحق Cline

التكوين بناءً على مصدر بياناتك

يوفر خادم Apidog MCP مرونة من خلال دعم مصادر مواصفات واجهة برمجة التطبيقات المختلفة:

1. استخدام مشروع Apidog كمصدر بيانات

هذا مثالي للفرق التي تدير واجهات برمجة التطبيقات الخاصة بها داخل Apidog.

الحصول على رمز وصول API ومعرف المشروع:

رمز وصول API: في Apidog، انتقل إلى Account Settings (عبر صورة الملف الشخصي) > API Access Token. أنشئ رمزًا جديدًا وانسخه.

معرف المشروع: افتح مشروعك الهدف في Apidog. انتقل إلى Project Settings (الشريط الجانبي الأيسر) > Basic Settings. انسخ معرف المشروع.

التكوين في Cursor (مثال):

في Cursor، افتح إعدادات MCP (أيقونة الإعدادات > MCP > "+ Add new global MCP server").

الصق التكوين في mcp.json، مع استبدال العناصر النائبة:

لأنظمة macOS/Linux:

{
 "mcpServers": {
   "MyApidogAPI": { // You can name this descriptively
     "command": "npx",
     "args": [
       "-y",
       "apidog-mcp-server@latest",
       "--project=<your-project-id>"
     ],
     "env": {
       "APIDOG_ACCESS_TOKEN": "<your-access-token>"
     }
   }
 }
}

لأنظمة Windows:

{
 "mcpServers": {
   "MyApidogAPI": {
     "command": "cmd",
     "args": [
       "/c",
       "npx",
       "-y",
       "apidog-mcp-server@latest",
       "--project=<your-project-id>"
     ],
     "env": {
       "APIDOG_ACCESS_TOKEN": "<your-access-token>"
     }
   }
 }
}

2. استخدام وثائق واجهة برمجة التطبيقات المنشورة عبر الإنترنت بواسطة Apidog

مفيد لواجهات برمجة التطبيقات العامة أو مشاركة المواصفات مع مطورين خارجيين عبر الذكاء الاصطناعي.

الحصول على عنوان URL للوثائق: احصل على عنوان URL لوثائق Apidog المشتركة علنًا.

التكوين في Cursor (مثال):

لأنظمة macOS/Linux:

{
  "mcpServers": {
    "apidog-site-123456": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "apidog-mcp-server@latest",
        "--site-id=123456"
      ]
    }
  }
}

لأنظمة Windows:

{
  "mcpServers": {
    "apidog-site-123456": {
      "command": "cmd",
      "args": [
        "/c",
        "npx",
        "-y",
        "apidog-mcp-server@latest",
        "--site-id=12456"
      ]
    }
  }
}

3. استخدام ملفات Swagger/OpenAPI كمصدر بيانات

مثالي للعمل مع ملفات OpenAPI/Swagger المحلية أو تلك المستضافة عبر الإنترنت.

مسار الملف/عنوان URL: حدد المسار المحلي أو عنوان URL المباشر لملف swagger.json، أو openapi.json، أو openapi.yaml الخاص بك.

التكوين في Cursor (مثال):

لأنظمة macOS/Linux:

{
  "mcpServers": {
    "API specification": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "apidog-mcp-server@latest",
        "--oas=https://petstore.swagger.io/v2/swagger.json"
      ]
    }
  }
}

لأنظمة Windows:

{
  "mcpServers": {
    "API specification": {
      "command": "cmd",
      "args": [
        "/c",
        "npx",
        "-y",
        "apidog-mcp-server@latest",
        "--oas=https://petstore.swagger.io/v2/swagger.json"
      ]
    }
  }
}

التحقق من التكوين

بعد الإعداد، اختبر الاتصال عن طريق توجيه موجه إلى مساعد الذكاء الاصطناعي الخاص بك في وضع Agent. على سبيل المثال:

@MyApidogAPI please fetch the API specification and tell me how many endpoints exist in the project.

إذا استجاب الذكاء الاصطناعي بمعلومات من مواصفات واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بك، فإن الإعداد ناجح. تذكر، يتم تخزين بيانات واجهة برمجة التطبيقات مؤقتًا محليًا. إذا قمت بتحديث مواصفاتك في Apidog، اطلب من الذكاء الاصطناعي تحديث سياقه لجلب أحدث التغييرات.

الخلاصة

لم يعد دمج الذكاء الاصطناعي في سير عمل التطوير رفاهية - إنه يغير قواعد اللعبة. من خلال إعداد خوادم MCP مثل Google Search Console وApidog MCP، فإنك تمكّن مساعدي الذكاء الاصطناعي لديك من التفاعل مباشرة مع مجموعات البيانات الهامة، مما يفتح حالات استخدام متقدمة عبر تحليل تحسين محركات البحث وتطوير واجهات برمجة التطبيقات.