Google Search Console MCP Server

Der Google Search Console MCP Server, im Original mcp-gsc, verbindet die Google Search Console mit KI-Assistenten wie Claude Desktop, Claude Code, Cursor, Codex oder der Gemini CLI. Statt sich durch Leistungsberichte zu klicken und Daten zu exportieren, fragen Sie einfach: Welche Suchanfragen haben im letzten Monat die meisten Klicks gebracht? Welche Seiten haben viele Impressionen, aber eine schwache Klickrate? Ist diese URL überhaupt indexiert? MCP, das Model Context Protocol, ist ein offener Standard, über den Assistenten externe Werkzeuge aufrufen. Der Server ist ein Community-Projekt von Amin Foroutan, steht unter der MIT-Lizenz auf GitHub und gehört mit rund 2.000 Sternen zu den bekanntesten SEO-Servern dort. Ein offizielles Google-Produkt ist er nicht.

Was kann der Server?

Laut README bietet er rund 20 Werkzeuge in vier Bereichen. Bei der Verwaltung von Properties listet er alle Websites in Ihrem Konto und zeigt Details zur Bestätigung. Bei den Leistungsdaten liefert er Suchanfragen und Seiten mit Klicks, Impressionen, Klickrate und Position, vergleicht Zeiträume und filtert nach Land, Gerät, Suchanfrage oder Seite. Bei der URL-Prüfung zeigt er, ob eine Seite indexiert ist, wann Google sie zuletzt gecrawlt hat und ob es Probleme mit strukturierten Daten gibt, und das für bis zu zehn URLs auf einmal. Bei Sitemaps listet er vorhandene Dateien mit Fehlern und Warnungen und reicht neue ein. Ein eigenes Werkzeug namens get_capabilities fasst alle Funktionen und den aktuellen Anmeldestatus zusammen und hilft bei der Fehlersuche.

Sicher voreingestellt

Werkzeuge, die etwas löschen oder Properties hinzufügen, sind standardmäßig abgeschaltet. Erst wenn Sie die Umgebungsvariable GSC_ALLOW_DESTRUCTIVE auf true setzen, darf der Assistent Websites entfernen oder Sitemaps löschen. Das ist ein sinnvoller Schutz, denn ein Missverständnis im Chat soll nicht dazu führen, dass eine Property verschwindet. Über GSC_DATA_STATE legen Sie fest, ob Sie die Daten wie im Dashboard sehen oder nur endgültig bestätigte Werte mit einigen Tagen Verzögerung.

Anmeldung mit eigenem Google-Konto oder Service-Account

Der Server läuft lokal auf Ihrem Rechner. Sie legen dafür in der Google Cloud Console ein Projekt an, aktivieren die Search Console API und erstellen entweder eine OAuth-Client-ID für Desktop-Apps oder einen Service-Account. Mit OAuth melden Sie sich beim ersten Start einmal im Browser mit Ihrem Google-Konto an; das Token wird danach gespeichert. Ein Service-Account eignet sich für Automatisierungen und Teams; seine E-Mail-Adresse muss dann als Nutzer in der Search Console eingetragen werden. Für den Betrieb auf einem Server gibt es einen SSE-Modus und ein Dockerfile.

Kosten

Der Server ist kostenlos und Open Source, und auch die Search Console API von Google kostet nichts. Sie brauchen lediglich ein Google-Konto mit Zugriff auf die Search Console und ein Google-Cloud-Projekt. Der Autor bietet zusätzlich eine kostenpflichtige gehostete Variante mit weiteren Funktionen an; die hier beschriebene Open-Source-Version ist davon unabhängig.

Für wen lohnt sich der Google Search Console MCP Server?

Er lohnt sich für Website-Betreiber, SEO-Freelancer und Agenturen, die ihre eigenen Search-Console-Daten schneller auswerten möchten, ohne für ein weiteres SEO-Werkzeug zu bezahlen. Typische Einsätze sind wöchentliche Leistungsberichte, die Suche nach Seiten auf Position 11 bis 20 mit viel Potenzial, das Aufspüren von Keyword-Kannibalisierung und Indexierungsprüfungen nach einem Relaunch. Die Einrichtung über die Google Cloud Console kostet beim ersten Mal etwas Zeit, die Anleitung unten führt Sie Schritt für Schritt hindurch.

Ein Google-Konto mit Zugriff auf mindestens eine Property in der Google Search Console, ein Google-Cloud-Projekt mit aktivierter Search Console API und das Python-Werkzeug uv (stellt den Befehl uvx bereit). Ein MCP-Client wie Claude Desktop, Claude Code, Cursor oder Codex.

Schritt 1: Search Console API aktivieren

Öffnen Sie https://console.cloud.google.com/ und legen Sie ein neues Projekt an oder wählen Sie ein bestehendes aus. Aktivieren Sie dann unter https://console.cloud.google.com/apis/library/searchconsole.googleapis.com die Google Search Console API für dieses Projekt.

Schritt 2: Zugangsdaten erstellen (OAuth, empfohlen)

Gehen Sie zu https://console.cloud.google.com/apis/credentials und klicken Sie auf Anmeldedaten erstellen und dann OAuth-Client-ID. Richten Sie, falls verlangt, den OAuth-Zustimmungsbildschirm ein und wählen Sie als Anwendungstyp Desktop-App. Laden Sie die JSON-Datei herunter und speichern Sie sie an einem festen Ort, zum Beispiel als client_secrets.json in Ihrem Dokumente-Ordner. Diese Datei dürfen Sie nicht verschieben, solange Sie den Server nutzen.

Alternativ für Teams und Automatisierungen: Erstellen Sie unter Anmeldedaten einen Service-Account, laden Sie im Reiter Schlüssel einen neuen JSON-Schlüssel herunter und tragen Sie die E-Mail-Adresse des Service-Accounts in der Search Console unter Einstellungen, Nutzer und Berechtigungen als Nutzer mit vollem Zugriff ein.

Schritt 3: uv installieren

Der Server wird mit uvx gestartet, das Teil von uv ist. Unter macOS und Linux öffnen Sie ein Terminal und führen nacheinander aus:

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
source $HOME/.local/bin/env
echo 'source $HOME/.local/bin/env' >> ~/.zshrc

Unter Windows öffnen Sie die PowerShell und führen aus:

powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

Prüfen Sie die Installation:

uv --version

Schritt 4: Vollständigen Pfad zu uvx ermitteln

Desktop-Apps wie Claude Desktop oder Cursor kennen den Ordner von uv oft nicht. Notieren Sie sich deshalb den vollständigen Pfad. Unter macOS und Linux:

which uvx

Unter Windows in der PowerShell:

Get-Command uvx | Select-Object -ExpandProperty Source

Schritt 5: In Claude Desktop oder Cursor eintragen

Öffnen Sie in Claude Desktop über Einstellungen, Entwickler, Konfiguration bearbeiten die Datei claude_desktop_config.json bzw. in Cursor die Datei ~/.cursor/mcp.json. Fügen Sie diesen Eintrag ein und ersetzen Sie die beiden Pfade durch den Pfad aus Schritt 4 und den Pfad zu Ihrer JSON-Datei aus Schritt 2:

{
  "mcpServers": {
    "gscServer": {
      "command": "/VOLLSTAENDIGER/PFAD/ZU/uvx",
      "args": ["mcp-search-console"],
      "env": {
        "GSC_OAUTH_CLIENT_SECRETS_FILE": "/vollstaendiger/pfad/zu/client_secrets.json"
      }
    }
  }
}

Mit einem Service-Account verwenden Sie stattdessen diese beiden Umgebungsvariablen:

"env": {
  "GSC_CREDENTIALS_PATH": "/vollstaendiger/pfad/zu/service_account.json",
  "GSC_SKIP_OAUTH": "true"
}

Beenden Sie die App danach vollständig (auf dem Mac mit Cmd+Q) und öffnen Sie sie neu. Nur das Fenster zu schließen genügt nicht.

Schritt 6: Alternativ in Claude Code eintragen

In Claude Code genügt ein Befehl im Terminal. Ersetzen Sie den Pfad durch den zu Ihrer JSON-Datei:

claude mcp add gsc --env GSC_OAUTH_CLIENT_SECRETS_FILE=/vollstaendiger/pfad/zu/client_secrets.json -- uvx mcp-search-console

Schritt 7: Alternativ in Codex eintragen

Öffnen Sie die Datei ~/.codex/config.toml und fügen Sie ein:

[mcp_servers.gscServer]
command = "/VOLLSTAENDIGER/PFAD/ZU/uvx"
args = ["mcp-search-console"]
enabled = true
env = { GSC_OAUTH_CLIENT_SECRETS_FILE = "/vollstaendiger/pfad/zu/client_secrets.json" }

Schritt 8: Anmelden und testen

Stellen Sie Ihrem Assistenten die erste Frage:

Liste meine Search-Console-Properties auf.

Bei OAuth öffnet sich beim ersten Mal ein Browserfenster, in dem Sie sich mit Ihrem Google-Konto anmelden. Danach erscheinen Ihre Websites. Klappt etwas nicht, fragen Sie den Assistenten:

Rufe get_capabilities auf und zeige mir den Anmeldestatus.

Schritt 9: Löschfunktionen freischalten (optional)

Werkzeuge zum Hinzufügen und Entfernen von Properties und zum Löschen von Sitemaps sind aus Sicherheitsgründen abgeschaltet. Nur wenn Sie sie wirklich brauchen, ergänzen Sie im env-Block:

"GSC_ALLOW_DESTRUCTIVE": "true"

Häufige Fehler

Die Meldung spawn uvx ENOENT bedeutet, dass die App uvx nicht findet. Tragen Sie dann den vollständigen Pfad aus Schritt 4 als command ein. Meldet der Server, dass die Zugangsdatei fehlt, prüfen Sie, ob Sie einen absoluten Pfad verwendet haben. Der Server läuft lokal und funktioniert deshalb in der Desktop-App von Claude, nicht in claude.ai im Browser.

OAuth mit eigener OAuth-Client-ID (Desktop-App) aus der Google Cloud Console, Anmeldung einmalig im Browser, Token wird lokal gespeichert. Alternativ ein Service-Account-Schlüssel (GSC_CREDENTIALS_PATH mit GSC_SKIP_OAUTH=true).

Lesen von Properties, Leistungsdaten, URL-Prüfungen und Sitemaps, Einreichen von Sitemaps. Hinzufügen und Entfernen von Properties sowie Löschen von Sitemaps nur mit GSC_ALLOW_DESTRUCTIVE=true.

Der Server läuft lokal und spricht direkt mit der Google Search Console API; es gibt keinen Zwischendienst des Autors. Abgerufene Leistungs- und Indexierungsdaten gelangen in den Kontext des KI-Clients und damit zum Modellanbieter.

OAuth-Client-Datei, gespeichertes Token und Service-Account-Schlüssel gewähren Zugriff auf Ihre Search-Console-Daten und gehören nicht in geteilte Ordner oder Repositories. Mit freigeschalteten Löschfunktionen kann ein Assistent Properties und Sitemaps entfernen.