Blog

Hướng Dẫn Sử Dụng Google Search Console MCP Server

Oliver Kingsley

Oliver Kingsley

30 tháng 5 2025

Hướng Dẫn Sử Dụng Google Search Console MCP Server

AI đã trở thành một yếu tố cần thiết để tinh gọn quy trình làm việc và thu thập những hiểu biết sâu sắc hơn. Các máy chủ Model Context Protocol (MCP) đi đầu, đóng vai trò là cầu nối cho phép các công cụ hỗ trợ bởi AI tương tác trực tiếp với các nguồn dữ liệu quan trọng của bạn.

Hôm nay, chúng ta sẽ đi sâu vào cách thiết lập Máy chủ MCP Google Search Console—một lựa chọn phổ biến cho dữ liệu phân tích và SEO—và sau đó giới thiệu Máy chủ MCP Apidog, một giải pháp mạnh mẽ, tất cả trong một được thiết kế để nâng cao quy trình phát triển API của bạn.

tải xuống

Máy chủ MCP Google Search Console là gì?

Máy chủ MCP Google Search Console hoạt động như một cầu nối giữa Google Search Console và các IDE (Môi trường phát triển tích hợp) hỗ trợ AI. Việc cho phép AI truy cập dữ liệu phân tích tìm kiếm của trang web bạn giúp việc lập trình và báo cáo trở nên thông minh hơn, dựa trên dữ liệu.

Các Tính năng Chính

Cách Thiết lập Máy chủ MCP Google Search Console

Thiết lập Máy chủ MCP Google Search Console bao gồm nhiều bước. Dưới đây là hướng dẫn từng bước:

Điều kiện tiên quyết

Trước khi bắt đầu, hãy đảm bảo bạn có:

1. Cài đặt Máy chủ MCP

Bạn có thể cài đặt máy chủ tự động qua Smithery hoặc thủ công bằng npm.

Qua Smithery:

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

Cài đặt Thủ công:

npm install mcp-server-gsc

2. Thiết lập Thông tin xác thực Google Cloud

Truy cập Google Cloud Console.

Tạo dự án mới hoặc chọn một dự án hiện có

Bật API Search Console:

Tạo thông tin xác thực:

Cấp quyền truy cập:

3. Cấu hình Máy chủ MCP trong Ứng dụng AI của bạn

Đối với Claude Desktop hoặc các công cụ tương tự, hãy thêm cấu hình sau:

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

4. Truy vấn Dữ liệu Phân tích Tìm kiếm

Giờ đây, bạn có thể sử dụng công cụ search_analytics để truy xuất dữ liệu. Ví dụ về các tham số:

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

Các Tham số Bắt buộc và Tùy chọn

Tham số Bắt buộc Mô tả
siteUrl Có URL trang web (ví dụ: https://example.com)
startDate Có Ngày bắt đầu (YYYY-MM-DD)
endDate Có Ngày kết thúc (YYYY-MM-DD)
dimensions Không Phân tách bằng dấu phẩy (truy vấn, trang, quốc gia, v.v.)
type Không Loại tìm kiếm (web, hình ảnh, video, tin tức)
rowLimit Không Số hàng tối đa trả về (mặc định: 1000)

Ví dụ về Lời nhắc AI:

@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.

Thiết lập này giúp trợ lý AI của bạn trở thành một nhà phân tích SEO mạnh mẽ, cung cấp thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu để phát triển tốt hơn.

Tinh gọn Phát triển API: Máy chủ MCP Apidog

Trong khi Máy chủ MCP Google Search Console tập trung vào phân tích web, Máy chủ MCP Apidog được thiết kế đặc biệt để tăng cường phát triển API với sự hỗ trợ của AI. Nó cho phép trợ lý lập trình AI của bạn trực tiếp hiểu và tương tác với các thông số kỹ thuật API của bạn, tăng tốc đáng kể các tác vụ như tạo mã, tài liệu và kiểm thử.

tải xuống

Điều Gì Làm Cho Máy chủ MCP Apidog Trở Nên Độc Đáo?

Các Tính năng Chính

Cách Thiết lập Máy chủ MCP Apidog: Hướng dẫn Từng bước

Thiết lập Máy chủ MCP Apidog bao gồm một vài bước đơn giản.

tải xuống

Điều kiện tiên quyết:

1. Node.js: Phiên bản 18 trở lên (khuyến nghị LTS mới nhất).

2. IDE Tương thích với MCP:

Cấu hình Dựa trên Nguồn Dữ liệu của Bạn

Máy chủ MCP Apidog cung cấp sự linh hoạt bằng cách hỗ trợ nhiều nguồn thông số kỹ thuật API khác nhau:

1. Sử dụng Dự án Apidog làm Nguồn Dữ liệu

Điều này lý tưởng cho các nhóm quản lý API của họ trong Apidog.

Lấy Mã truy cập API & ID Dự án:

Mã truy cập API: Trong Apidog, đi tới Account Settings (qua ảnh hồ sơ) > API Access Token. Tạo mã mới và sao chép.

Lấy mã truy cập API từ Apidog

ID Dự án: Mở dự án mục tiêu của bạn trong Apidog. Đi tới Project Settings (thanh bên trái) > Basic Settings. Sao chép ID Dự án.

Lấy ID dự án API từ Apidog

Cấu hình trong Cursor (Ví dụ):

Trong Cursor, mở cài đặt MCP (biểu tượng Cài đặt > MCP > "+ Thêm máy chủ MCP toàn cục mới").

Dán cấu hình vào tệp mcp.json, thay thế các chỗ giữ chỗ:

Đối với 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>"
     }
   }
 }
}

Đối với 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. Sử dụng Tài liệu API Trực tuyến Được Xuất bản bởi Apidog

Hữu ích cho các API công khai hoặc chia sẻ thông số kỹ thuật với các nhà phát triển bên ngoài thông qua AI.

Lấy URL Tài liệu: Lấy URL của tài liệu Apidog được chia sẻ công khai.

Cấu hình trong Cursor (Ví dụ):

Đối với macOS/Linux:

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

Đối với Windows:

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

3. Sử dụng Tệp Swagger/OpenAPI làm Nguồn Dữ liệu

Hoàn hảo để làm việc với các tệp OpenAPI/Swagger cục bộ hoặc các tệp được lưu trữ trực tuyến.

Đường dẫn Tệp/URL: Xác định đường dẫn cục bộ hoặc URL trực tiếp đến tệp swagger.json, openapi.json, hoặc openapi.yaml của bạn.

Cấu hình trong Cursor (Ví dụ):

Đối với macOS/Linux:

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

Đối với Windows:

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

Xác minh Cấu hình

Sau khi thiết lập, hãy kiểm tra kết nối bằng cách nhắc trợ lý AI của bạn ở chế độ Agent. Ví dụ:

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

Nếu AI phản hồi với thông tin từ thông số kỹ thuật API của bạn, quá trình thiết lập đã thành công. Hãy nhớ rằng, dữ liệu API được lưu vào bộ nhớ đệm cục bộ. Nếu bạn cập nhật thông số kỹ thuật của mình trong Apidog, hãy hướng dẫn AI làm mới ngữ cảnh của nó để lấy các thay đổi mới nhất.

Kết luận

Tích hợp AI vào quy trình làm việc phát triển của bạn không còn là một thứ xa xỉ—đó là một yếu tố thay đổi cuộc chơi. Bằng cách thiết lập các máy chủ MCP như Google Search Console và Apidog MCP, bạn cho phép trợ lý AI của mình tương tác trực tiếp với các tập dữ liệu quan trọng, mở khóa các trường hợp sử dụng nâng cao trong phân tích SEO và phát triển API.

tải xuống

Thực hành thiết kế API trong Apidog

Khám phá cách dễ dàng hơn để xây dựng và sử dụng API

Đăng ký miễn phíTải xuống