Cruzar los datos de Google Analytics y Search Console suele exigir trabajo manual o una herramienta paga. La propuesta es montar un servidor MCP propio en PHP para que ChatGPT consulte ambas fuentes en forma directa y responda en lenguaje natural preguntas sobre el tráfico de un sitio.
Autor: Claudio Bottini
Un puente propio entre el asistente y Google
El Model Context Protocol (MCP, un estándar abierto para conectar modelos de lenguaje con herramientas externas) permite que un servidor publique funciones con nombre, descripción y parámetros. ChatGPT lee esa lista y decide cuál invocar según la pregunta.
La elección de un servidor propio responde a una razón concreta. Los conectores ya armados suelen ser pagos y obligan a entregar las estadísticas a un tercero, mientras que con una instalación propia las credenciales quedan en la máquina del administrador.
La arquitectura es fácil de describir. Apache recibe las conexiones cifradas en un subdominio y las reenvía a un proceso PHP, basado en la biblioteca ReactPHP, que escucha en un puerto local. Ese proceso, a su vez, consulta las dos API de Google.
La autenticación ante Google se resuelve con una cuenta de servicio (una identidad para programas que se valida con una clave privada guardada en un archivo JSON). Esa cuenta recibe solo permisos de lectura en Analytics y en Search Console.
El texto insiste en un punto de seguridad: la clave no vence por defecto, así que debe guardarse fuera de la carpeta pública y con permisos restringidos.
El servidor MCP no es una página PHP más: su transporte HTTP se basa en ReactPHP, una biblioteca para crear servidores asincrónicos, y necesita un proceso permanente que escuche en un puerto local. Apache recibe el HTTPS del subdominio y lo reenvía a ese proceso.
Diecisiete herramientas a medida
La lógica vive en una única clase PHP. Cada herramienta es un método marcado con un atributo especial, y su comentario de documentación se convierte en la descripción que el modelo usa para elegirla. Por eso, cuanto más precisa sea esa descripción, menos errores comete ChatGPT.
Para Analytics hay diez funciones, que van del resumen general de un período a la consulta de usuarios en tiempo real. Search Console suma otras seis, y una herramienta adicional verifica que el servidor responda.
La más útil del segundo grupo detecta oportunidades: búsquedas en las que Google ya muestra el sitio muchas veces, pero con un CTR (porcentaje de apariciones que terminan en un clic) bajo y una posición dentro de las dos primeras páginas de resultados.
El diseño también reduce los errores de interpretación. Las propiedades de Analytics se nombran con un alias, como «app» o «web», y el servidor rechaza cualquier identificador que no figure en su mapa interno.
Algunas funciones se adaptan al sitio concreto. Una expresión regular reconoce las notas a partir de la fecha incluida en su dirección y las separa de otras secciones, como la portada o las galerías.
Listado con 11 de las 17 herramientas
Puesta en marcha y conexión con ChatGPT
Un archivo de arranque breve inicia el servidor, que descubre por su cuenta las herramientas al recorrer la carpeta del código. Antes de exponerlo, se prueba desde la terminal con el mensaje que abre la negociación del protocolo, que debe devolver una respuesta correcta.
Para no depender de una terminal abierta, el proceso se convierte en un servicio de systemd que arranca con el sistema y se reinicia si falla. Apache publica luego ese puerto local bajo una dirección HTTPS, requisito de ChatGPT para los servidores remotos.
Del lado del asistente, la conexión se crea como una aplicación desde el modo desarrollador, disponible en la versión web de los planes pagos. Basta con indicar la URL del servidor y elegir, por ahora, la opción sin autenticación.
El autor recomienda mantener al principio la autorización manual de cada llamada, para controlar qué herramienta usa el modelo y con qué parámetros.
También advierte que Search Console publica sus datos con dos o tres días de demora, y que conviene contrastar con los paneles de Google cualquier cifra que sostenga una decisión.
La tarea pendiente es proteger el acceso. Hoy cualquiera que conozca la URL puede consultar el servidor, y la solución adecuada pasa por sumar una capa OAuth 2.1 delante del endpoint, propia o de un proveedor externo.
También veremos disponible la aplicación que creamos en el botón +, junto a otras herramientas.
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