Google Search Console MCPサーバーの設定方法【Claude Code・Gemini CLI対応】

GSC（Google Search Console）のMCPサーバーを設定すれば、Claude Code・Gemini CLI・Codexから自然言語でサーチコンソールのデータを取得・分析できるようになります。

「過去28日のクエリデータを取得して」「順位4〜20位でインプレッションが多いキーワードを抽出して」といった指示を出すだけで、管理画面を開かずにデータを取得できます。

管理画面では最大1,000行しかエクスポートできないデータも、MCPサーバー経由なら最大25,000行まで取得可能です。

この記事では、npxで即実行できるahonn/mcp-server-gscの設定方法を中心に解説します。

Google Search Console MCPサーバーとは

Google Search Console MCPサーバーとは、Google Search ConsoleのデータをMCP（Model Context Protocol）経由でAIツールに接続するためのサーバーです。

Google公式のMCPサーバーは存在しないため、コミュニティ製のオープンソースサーバーを使用します。

本記事で紹介するahonn/mcp-server-gscは、GitHubスター数180超（2026年3月時点）の最も利用されているGoogle Search Console MCPサーバーで、以下の特徴があります。

GA4 MCPサーバーとの違い

両方を併用すれば、検索パフォーマンス × サイト行動データの統合分析が可能になります。GA4 MCPサーバー側のセットアップはGoogle Analytics（GA4）MCPサーバーが良すぎる件【設定方法と使い方】で詳しく解説しています。

セットアップの全体像

設定は大きく3ステップです。

所要時間は10〜20分程度です。GA4 MCPサーバーのセットアップで既にGoogle Cloudプロジェクトを作成済みなら、さらに短くなります。

セットアップを丸ごとAIに案内してもらうプロンプト

以下のプロンプトをそのままClaude Code / Gemini CLI / Codexに貼り付けると、あなたの環境を聞き取りながらセットアップを最後まで案内してくれます。手順を読みながら自分で進めるより、AIに「次は？」と聞きながら進めるほうがミスが少ないので、非エンジニアの方には特におすすめです。

Google Search Console（GSC）MCPサーバーのセットアップを手伝ってください。私は非エンジニアなので、コマンドはコピペできる完全な形で提示し、専門用語は最初に1文で説明してから使ってください。

【参照元】
本記事で紹介している ahonn/mcp-server-gsc を使います。設定の前に、READMEや最新の使い方を一度確認してください。
- 公式リポジトリ: https://github.com/ahonn/mcp-server-gsc
- npm パッケージ: https://www.npmjs.com/package/mcp-server-gsc

【最初に確認してほしいこと】
- 私のOS（macOS / Windows / Linux）を聞いてください
- Node.js 18以上が入っているか、確認コマンドを教えて、実行結果を貼るので判定してください
- Google Cloudプロジェクトを既に持っているか聞いてください
- サーチコンソールに登録されているサイトのプロパティ形式（URLプレフィックス / ドメインプロパティ）を聞いてください

【手順の案内】
1. Search Console API の有効化方法を、Google Cloud Console の画面遷移パス付きで案内してください
2. サービスアカウントの作成・JSONキー発行手順を、メニューのパス付きで案内してください
3. サーチコンソール側で、サービスアカウントのメールアドレスをプロパティに追加する手順を案内してください（権限は「制限あり」でOK）
4. 私が使うMCPクライアント（Claude Code / Gemini CLI / Codex）を聞き、対応する設定ファイルのパスと記述例（Claude CodeはJSON、Gemini CLIはJSON、CodexはTOML）を提示してください
5. 設定後の動作確認手順（テストプロンプト、`/mcp` コマンド、再起動）を案内してください

【エラー時の対応】
エラーが出たらメッセージを貼るので、原因と修正方法を即答してください。特に「Permission denied」「API not enabled」「データが0件」は根本原因と対処までセットで教えてください。GitHubリポジトリのIssuesも参考にできるなら、関連Issueを引用して回答してください。

【最終確認】
全部終わったら、「過去28日のクエリデータを取得して」とテストプロンプトを実行させて、データが返ってきたら完了宣言してください。

それでは、まず私のOSを聞いてください。

以下、手動で進める場合のSTEP 1〜3です。プロンプトを使った方は、AIの案内に沿って進めればOKです。

STEP 1：Google Cloud プロジェクトの準備

1-1. プロジェクトの作成

Google Cloud Consoleにアクセスし、新規プロジェクトを作成します。GA4 MCPサーバーのセットアップで既にプロジェクトを作成している場合は、同じプロジェクトを使い回せます。

1-2. Search Console APIの有効化

Google Cloud Consoleの「APIとサービス」→「APIとサービスの有効化」から「Search Console API」を検索して有効化します。

gcloud CLIがインストール済みなら、以下のコマンドでも有効化できます。

gcloud services enable searchconsole.googleapis.com

1-3. サービスアカウントの作成

Google Search Console MCPサーバーはサービスアカウント認証を使用します。

ダウンロードしたJSONファイルを安全な場所に保存してください。このファイルのパスを次のステップで使います。

inSite

GA4 MCPサーバーのセットアップで既にサービスアカウントを作成している場合は、同じサービスアカウントを使い回せます。鍵ファイルも同じものでOKです。

STEP 2：サーチコンソールへのアクセス権限付与

サービスアカウントのメールアドレスをサーチコンソールのプロパティに追加します。

STEP 3：MCPクライアントへの設定追加

Claude Codeの場合

プロジェクトルートの .mcp.json に以下を追加します。

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

/path/to/credentials.json は、STEP 1-3でダウンロードしたサービスアカウントのJSONファイルのパスに置き換えてください。

設定後、Claude Codeを再起動すると gsc のMCPサーバーが認識されます。

Gemini CLIの場合

~/.gemini/settings.json に以下を追加します。

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

設定後、Gemini CLIを起動して /mcp コマンドを実行すると、gsc がリストに表示されます。

Codexの場合

CodexはJSONではなくTOML形式の設定ファイルを使います。設定ファイルは ~/.codex/config.toml です（macOS / Linux / Windowsいずれも同じパス）。

[mcp_servers.gsc]
command = "npx"
args = ["-y", "mcp-server-gsc"]

[mcp_servers.gsc.env]
GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS = "/path/to/credentials.json"

設定後、Codex TUIを起動して /mcp コマンドを実行すると、gsc がアクティブなMCPサーバーとして表示されます。

CLIから一発で追加するなら codex mcp add gsc -- npx -y mcp-server-gsc でも登録できます（環境変数は後から config.toml を編集）。

GA4 MCPサーバーとの併用

GA4 MCPサーバーを既に設定している場合は、同じ設定ファイルに並列で追加できます。

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

動作確認

MCPサーバーが正しく接続されたら、以下のプロンプトで動作を確認しましょう。

https://example.com の過去28日間のクエリデータを取得してください

サイトURLは https://example.com/ 形式か、ドメインプロパティの場合は sc-domain:example.com 形式で指定します。

レスポンスにクエリ・クリック数・表示回数・CTR・順位が返ってくれば設定完了です。

SEO担当者向け活用プロンプト集

基本的なデータ取得

Quick Wins（改善機会）の検出

Google Search Console MCPサーバーにはQuick Wins検出機能が組み込まれています。順位4〜20位 × インプレッション多 × CTR低いキーワードを自動抽出できます。

高度な分析

GA4 MCP・Ahrefs MCPと組み合わせると効果倍増する

Google Search Console MCPサーバー単体でも便利ですが、GA4 MCPとAhrefs MCPを組み合わせて使うと、SEO分析の主要な作業がほぼClaude CodeやCodexの上で完結します。

3つそれぞれの役割を整理すると、こうなります。

「検索面での見え方（GSC）」「自サイトのデータ（GA4）」「競合・市場の動き（Ahrefs）」が1つのコンソールから取れるので、管理画面を行き来する時間がほぼゼロになります。

GA4 MCPと組み合わせる（検索パフォーマンス × サイト内行動）

GA4 MCPサーバーと併用すると、検索パフォーマンス × サイト内行動が一括で分析できます。

たとえば、「CTRが低いのにインプレッションが多い（=改善余地が大きい）クエリ」をGSCから抽出して、対応するランディングページをGA4側で確認し、滞在時間やエンゲージメント率を見て改善優先度を決める。こうした分析が1つのプロンプトで完結します。

GSCで過去28日のクエリデータを取得して、
CTRが低い（3%未満）のにインプレッションが多い（1000以上）キーワードを抽出。
そのキーワードのランディングページについて、
GA4で直帰率と平均エンゲージメント時間を取得して、
改善優先度を付けて。

GA4 MCPの導入方法はGoogle Analytics（GA4）MCPサーバーが良すぎる件【設定方法と使い方】で詳しく解説しています。

Ahrefs MCPと組み合わせる（競合・被リンク × 自サイト）

Ahrefs公式のMCPサーバーを組み合わせれば、競合の被リンク・上位コンテンツ・KW難易度といった「自社の外側」のデータまで自然言語で扱えます。

GSCとGA4が「自サイトの数値」をカバーするのに対して、Ahrefsは「競合・市場の数値」をカバーするので、3つ揃うと自社データ × 競合分析 × 検索市場の動向を一気通貫で分析できます。

うちの「○○○」というキーワードの順位推移を直近6ヶ月でGSCから取得して、
Ahrefsで現在の上位10サイトの被リンク数と公開日を出して、
GA4でこのページのランディング後の挙動と合わせて、
順位が伸び悩んでいる原因と改善仮説をまとめて

Ahrefs MCPの導入方法はAhrefs MCPサーバーをClaude Codeで使う方法で詳しく解説しています。

3つ揃えると何ができるか

GSC MCP / GA4 MCP / Ahrefs MCP を全部入れると、SEO担当者が日々やっている「データ取得→比較→示唆出し→打ち手の検討」が、AIとの対話だけでひと通り回せます。

管理画面を3つ行ったり来たりせずに、Claude CodeやCodexに対話で投げるだけで「現状把握 → 仮説 → 施策の優先順位」までたどり着けます。

ただし、複数MCPの並行管理は設定の数だけ複雑になります。「MCPの設定はあとで、まずはサイトの状態をUIで把握したい」という場合は、Search Consoleと内部リンクの状態をワンクリックで可視化できるinSiteを併用すると、UI ⇔ MCPの使い分けがしやすくなります。

トラブルシューティング

「Permission denied」エラーが出る

サービスアカウントにサーチコンソールのアクセス権限が付与されていません。STEP 2の手順でサービスアカウントのメールアドレスをプロパティに追加してください。

「API not enabled」エラーが出る

Google CloudプロジェクトでSearch Console APIが有効化されていません。STEP 1-2に戻り、APIを有効化してください。

MCPサーバーが認識されない

データが0件で返ってくる

代替MCPサーバー：AminForou/mcp-gsc

より多機能なGoogle Search Console MCPサーバーとして、AminForou/mcp-gscもあります。

検索パフォーマンスデータの取得が主目的なら ahonn/mcp-server-gsc で十分です。URL検査やサイトマップ管理もMCPから行いたい場合は AminForou/mcp-gsc を検討してください。

まとめ

Google Search Console MCPサーバーを設定すれば、サーチコンソールの管理画面を開かずに検索パフォーマンスデータにアクセスできます。

ここにGA4 MCPとAhrefs MCPも足せば、検索パフォーマンス・サイト内行動・競合分析の主要な作業がClaude CodeやCodexの上で完結します。

Search Console APIの機能や制限を詳しく知りたい方はGoogle Search Console APIとは？できること4つと使い方で詳しく解説しています。