Interrogez Google Search Console avec Claude ou Cursor via MCP.
Une configuration de 5 minutes qui permet à votre outil d'IA de poser des questions en langage clair sur vos données SEO (clics, impressions, CTR, requêtes principales, pages sous-performantes) sans exposer les jetons OAuth de GSC au fournisseur d'IA ni ouvrir de ports de pare-feu sur votre réseau.
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Connecter l'IAQuery Streams est une plateforme d'intégration de données sécurisée et en temps réel qui intègre toutes les bases de données et API SaaS de votre compte dans Claude, Cursor, ChatGPT et Grok, grâce à une seule clé MCP et sans modification du pare-feu. Ce guide explique en détail comment connecter le connecteur Google Search Console afin que votre outil d'IA puisse répondre à des questions en langage clair sur les clics, les impressions, le CTR et le classement des pages sans que vous ayez à copier-coller des exportations CSV depuis l'interface web de GSC. Pour en savoir plus, rendez-vous sur QueryStreams.com. et Inscrivez-vous gratuitement pour commencer à poser de vraies questions de référencement à votre outil d'IA.
Que vous offre Query Streams MCP pour Google Search Console ?
D'autres serveurs « Google Search Console MCP » disponibles en open source connectent directement l'outil d'IA à l'API GSC. Cette solution fonctionne, mais elle ajoute un jeton OAuth Google à la configuration de votre client d'IA, limite l'outil d'IA à Search Console et ne fournit aucun historique des requêtes effectuées par l'IA. Query Streams MCP résout un problème plus global : une seule clé pour tous les connecteurs, un historique complet et l'outil d'IA ne conserve jamais vos identifiants Google.
Aucun trou dans le pare-feu entrant
L'agent réseau établit une unique liaison cloud chiffrée sortante vers Query Streams. Votre client IA se connecte au cloud, jamais à votre réseau. Aucun port à ouvrir, aucune adresse IP à autoriser, aucun VPN.
Une seule clé, tous les connecteurs
La même clé MCP est accessible à toutes les bases de données et API SaaS connectées à votre compte. Ajoutez un connecteur Stripe ou PostgreSQL demain : l’outil d’IA le détectera sans avoir à le ressaisir.
L'intelligence schématique intégrée
L'IA prend en compte les descriptions sélectionnées par l'IA, les types sémantiques, les listes de valeurs d'énumération et les clés étrangères découvertes pour chaque colonne, et non pas seulement les données brutes. schéma_information Résultat : il génère du code SQL correct du premier coup.
Accès en lecture seule appliqué à l'agent
Même un LLM halluciné ne peut pas délivrer SUPPRIMER ou MISE À JOUR via Query Streams MCP. L'agent réseau rejette tout ce qui n'est pas SELECTIONNER, AVEC, ou EXPLIQUER avant qu'elle n'atteigne la source de données.
Limites de débit par clé
Par défaut, 60 requêtes et 10 exécutions par minute sont autorisées, configurables par clé. Une boucle d'appel d'outil d'IA incontrôlée entraîne la perte de jetons, et non de votre quota GSC ni de votre portefeuille.
Comment cela fonctionne sans ouvrir les ports du pare-feu
L'agent Query Streams Network s'installe une seule fois sur n'importe quelle machine pouvant accéder à Google Search Console et établit une liaison TLS sortante vers le cloud. Lorsque l'IA pose une question, l'agent appelle l'API GSC, met en cache la réponse dans une base de données DuckDB locale afin que l'IA puisse exécuter des requêtes SQL dessus, et renvoie le résultat par le même canal, sans qu'aucune donnée entrante ne soit exposée et que l'outil d'IA ne voie jamais votre jeton OAuth Google. Comment fonctionne une connexion sortante uniquement ?
Client IA
Curseur, Claude,
ChatGPT, Grok
Serveur QS MCP
HTTP en continu
Authentification par clé X-MCP
Agent de réseau
Sur votre réseau
Sortie de liaison cloud
Google Search Console
OAuth détenu par
l'agent
La touche MCP que vous donnez à Cursor ou Claude est limitée (lire / analyser / exécuter), révocable à tout moment et limitée en nombre d'utilisations par clé. L'outil d'IA fait appel à ces outils MCP pour fonctionner :
clé_de_modèle avec des paramètres optionnels de remplacement.Pourquoi Schema Intelligence rend Query Streams MCP différent
La plupart des serveurs « MCP pour X » de l'écosystème open source fournissent à votre outil d'IA les mêmes informations. schéma_information Votre base de données est confiée à un inconnu. Noms de colonnes. Types de données. Peut-être une clé primaire. Le LLM doit deviner la suite. statut_id = 3 signifie, qu'est-ce que usr_eml magasins, ou si commandes_clients.id_client se joint réellement à clients.id (Aucune clé étrangère n'a jamais été déclarée de toute façon). C'est pourquoi la première requête SQL que la plupart des développeurs de modèles de langage écrivent sur un schéma minimal est incorrecte : non pas parce que le développeur est mauvais, mais parce qu'il ne dispose pas des données nécessaires pour être correct.
Query Streams MCP renvoie ce même schéma enrichi avec ce que nous appelons Intelligence schématique (IS) — Métadonnées sélectionnées par l'IA, générées en exécutant des requêtes de profilage sur votre vrai données avant même que le client IA ne les demande. Lorsque l'intégration de schémas est activée sur un connecteur et une base de données, chaque outil de schéma appelé par l'IA (qs_get_connector_schema, qs_get_table_schema, table de profils qs, qs_get_relationships) renvoie le schéma de base ainsi que six couches de connaissances organisées. Le LLM cesse de deviner.
Pour concrétiser cela, voici ce que le client IA récupère d'une seule requête. qs_get_table_schema appel contre le connecteur GSC analyse_de_recherche tableau — d'abord sans Schema Intelligence, puis avec.
Les six couches de l'intelligence schématique ajoutent
Chaque niveau aborde une catégorie spécifique de questions auxquelles le LLM devrait autrement répondre par supposition. L'intégration de SI est optionnelle. (connecteur, base de données) Pair et s'exécute comme une passe de profilage unique sur vos données — il ne modifie pas votre schéma, n'écrit pas dans votre base de données et s'actualise de manière incrémentielle lorsque votre schéma change.
Descriptions sélectionnées par l'IA
Description claire et concise de chaque base de données, schéma, table et colonne — générée une seule fois et mise à jour lors de toute modification de votre schéma. Évaluation de la fiabilité : les descriptions rédigées par les utilisateurs sont toujours privilégiées.
« Performance de recherche par requête/page. »
Classification des tableaux
Chaque table est étiquetée FACT (événements transactionnels), DIM (référence descriptive) ou LOOKUP (petites tables de correspondance), plus un domaine métier — ventes, RH, SEO, finance, support et 14 autres.
sites [DIM, domaine:seo]
Types sémantiques par colonne
Dix-huit types de requêtes sont pris en charge : devise, email, date_yyyymmdd, code_statut, pourcentage, classement_position, identifiant, URL, nom_personne, etc. L’IA génère des requêtes SQL adaptées au dialecte et à chaque type.
clics : compteur · date : date_aaaammjj
Valeurs d'exemple issues de données réelles
Des lignes aléatoires sont apparues au LLM afin qu'il reconnaisse des modèles qu'aucun schéma ne peut montrer : les conventions de formatage, les valeurs encodées, les styles d'abréviation et la forme réelle de vos chaînes de caractères.
Détection d'énumérations avec distributions
Les colonnes à faible cardinalité (50 valeurs distinctes ou moins, soit au maximum 5 % de lignes uniques) sont associées à leur liste complète de valeurs, avec le nombre de lignes correspondantes. L'IA ne tient jamais compte de la casse ni de l'orthographe.
| COMPRIMÉ (5%)
Découverte implicite de clés étrangères
L'analyse du chevauchement des données entre les tables identifie les jointures qui ne sont pas déclarées comme des contraintes DDL. Ces jointures sont stockées avec les clés étrangères formelles et leurs scores de confiance, et sont renvoyées par qs_get_relationships.
(Chevauchement de 97 %, conf. 0,9)
Même invite de commande, requête SQL différente
La preuve se trouve dans le code SQL que l'outil d'IA écrit réellement. Même session Cursor, même modèle Claude, même invite. « Montrez-moi les 10 requêtes GSC les plus performantes avec le CTR le plus élevé le mois dernier, où le nombre d'impressions dépasse 100. » Sans l'intelligence schématique, le LLM doit deviner. Avec elle, il sait.
si_recommandation bloquer l'information à l'IA sur ce qui lui manque, y compris une option d'appel unique pour activer l'intégration de systèmes en cours de conversation via qs_request_si_analyse. Comment fonctionne Schema Intelligence et combien de temps cela prend-il ?
MCP ne vous convient pas ? Essayez plutôt Nova AI.
Ignorez complètement la configuration JSON : Nova AI est intégré au portail web Query Streams et pose les mêmes questions en langage clair à vos données Google Search Console — «Quelles ont été mes 10 requêtes les plus fréquentes sur Google Search Console la semaine dernière ?« — même agent, même application en lecture seule, même intelligence de schéma, aucune plomberie MCP. »
Découvrez Nova AIConditions préalables
Avant de commencer, assurez-vous d'avoir :
- Un compte Query Streams gratuit sur mon.querystreams.com.
- L'agent réseau Query Streams installé sur une machine ayant accès à Internet — voir Téléchargez l'agent Query Streams.
- Un connecteur Google Search Console configuré avec l'agent — voir l'existant Configuration du connecteur API Guides pour l'appairage OAuth. L'agent détient le jeton OAuth de Google ; l'outil d'IA n'y a jamais accès.
- Tout client d'IA compatible MCP. Ce guide présente Cursor, Claude Desktop, ChatGPT et Grok ; si vous utilisez Windsurf, Zed, Continue, Cline, VS Code Copilot, Codex ou Goose, la configuration reste globalement la même.
- Cinq minutes.
Générer une clé MCP
De la part de /mcp Dans la page Flux de requêtes, créez une clé avec les étendues souhaitées.
Déposez-le dans votre client IA
Un seul extrait JSON pour Cursor, Claude, ChatGPT ou Grok. La même clé partout.
Poser une question
« Quelles pages ont perdu le plus de clics le mois dernier ? » — L’IA utilise les outils appropriés et vous obtenez la réponse.
Étape 1 : Générer une clé MCP dans les flux de requêtes
Connectez-vous à Query Streams et ouvrez le page MCP (ou connectez-vous d'abord à mon.querystreams.com et cliquez MCP (dans le menu de navigation de gauche). Cliquez Générer une clé, donnez à la clé un nom reconnaissable (quelque chose comme curseur-ordinateur portable ou bureau de Claude), et choisissez les portées que vous souhaitez associer à cette clé :
lire— L'IA peut parcourir les connecteurs et lire les schémas. Indispensable pour tout le reste.analyserL'IA peut profiler les tables et découvrir les relations (valeurs d'exemple, distributions, types sémantiques). Optionnel, mais fortement recommandé pour le référencement naturel, où la compréhension de la structure des requêtes est essentielle.exécuter— L'IA peut effectivement exécuter des requêtes SQL. Sans cela, elle ne peut lire que les métadonnées du schéma.
Pour un flux de travail classique du type « laisser Claude analyser mes données Search Console », les trois niveaux d'étendue conviennent. En revanche, pour une donnée clé que vous transmettez à un collègue ou à un client moins digne de confiance, supprimez-la. exécuter et autorisez-les uniquement à consulter. Vous pouvez révoquer n'importe quelle clé à tout moment depuis cette même page ; le client IA le verra. CLÉ_MCP_RÉVOQUÉE Lors de son prochain appel, le fonctionnement s'arrête immédiatement. Il n'y a pas de délai de propagation.
Copiez la clé maintenant : Query Streams l’affiche une seule fois, puis ne conserve qu’un hachage. Si vous la perdez, générez-en une nouvelle. La clé ressemble à ceci : qsmcp_ suivi de 48 caractères aléatoires, ce que votre client IA envoie dans le Clé X-MCP En-tête de requête.
Étape 2 : Ajoutez Query Streams MCP à votre client d’IA
La configuration est identique pour tous les clients compatibles MCP : une entrée de serveur MCP pointant vers https://mcp.querystreams.com avec votre clé dans le Clé X-MCP En-tête. Choisissez votre client ci-dessous.
// Modifier ~/.cursor/mcp.json { "mcpServers": { "flux de requêtes": { "url": "https://mcp.querystreams.com", "en-têtes": { "Clé X-MCP": "qsmcp_CLÉ_PASSER_ICI" } } } }
// Paramètres → Développeur → Modifier la configuration { "mcpServers": { "flux de requêtes": { "url": "https://mcp.querystreams.com", "en-têtes": { "Clé X-MCP": "qsmcp_CLÉ_PASSER_ICI" } } } }
// Paramètres → Applications et connecteurs → Ajouter un MCP URL du serveur https://mcp.querystreams.com En-tête d'authentification Clé X-MCP Valeur d'en-tête qsmcp_COLLER_LA_CLÉ_ICI Nécessite un abonnement ChatGPT payant // (Plus / Pro / Team / Enterprise).
// Grok → Paramètres → Outils { "mcp_servers": [{ "nom": "flux de requêtes", "url": "https://mcp.querystreams.com", "auth_header": "Clé X-MCP", "auth_value": "qsmcp_..." }] }
Redémarrez votre client IA. Au prochain démarrage, il détectera les huit outils Query Streams MCP mentionnés ci-dessus et les affichera dans sa palette d'outils. Dans Cursor et Claude Desktop, vous pouvez le vérifier en saisissant : « liste des connecteurs » — l'IA devrait appeler qs_list_connectors et renvoyez votre connecteur Google Search Console ainsi que tout autre élément que vous avez configuré.
Étape 3 : Poser une question à l’IA concernant Google Search Console
Vous n'écrivez pas de SQL : c'est l'IA qui s'en charge. Vous posez une question, l'IA choisit l'outil MCP approprié, l'agent exécute la requête sur vos données GSC et la réponse est renvoyée sous forme de texte et de tableaux. Voici trois exemples de requêtes à tester :
Lors du premier appel à un outil par l'IA, votre client peut afficher une fenêtre de confirmation vous demandant d'approuver cet appel. Il s'agit du flux de consentement standard de MCP, et non d'une fonctionnalité ajoutée par Query Streams. Une fois l'approbation donnée, l'IA poursuivra la conversation sans problème. Vous pouvez modifier ce consentement à tout moment dans les paramètres de votre client.
Avis de facturation transparent : l’utilisation de MCP est facturée en octets non compressés.
Les modules complémentaires Excel et Google Sheets de Query Streams, ainsi que son générateur de requêtes web et Nova AI, fonctionnent tous via notre connexion cloud compressée ; nous mesurons et facturons en conséquence. octets compressés par rapport à votre environnement de données. Le transport MCP (HTTP en flux continu, conformément à la spécification MCP officielle) ne prend pas en charge de manière fiable la compression de bout en bout sur tous les clients et proxys intermédiaires. C'est pourquoi nous mesurons et facturons. octets non compressés pour le trafic MCP.
- Ce que cela signifie : Un ensemble de résultats GSC de 1 Mo occupe environ 1 Mo de votre espace de données lorsqu'il est récupéré via MCP, contre environ 150 à 250 Ko via Excel, Sheets, Nova ou le générateur de requêtes. Mêmes données, transport différent, taille facturable différente.
- Ce que ceci n'est pas : Nous ne facturons aucune majoration ni pénalité pour l'utilisation de MCP. Nous facturons le volume réel de données transmises. Les autres clients sont moins chers car la compression fonctionne de manière fiable sur ces protocoles ; nous ne vous pénalisons pas pour le choix du protocole, mais nous devons être transparents quant à l'impact sur les coûts.
- Ce que vous pouvez faire : Pour les requêtes récurrentes très volumineuses (par exemple, l'exportation de plus de 100 000 lignes), privilégiez Excel/Sheets/Nova. Pour les appels à des outils d'IA interactifs (réponse typique de 100 à 5 000 lignes, adaptée à un contexte LLM), MCP est la solution idéale, et la différence de coût est minime.
Foire aux questions
Dois-je ouvrir des ports ou utiliser un VPN pour cela ? +
https://mcp.querystreams.com depuis l'internet public — si le protocole HTTPS sortant fonctionne sur l'hôte de l'agent, MCP fonctionne. Découvrez comment fonctionne une connexion sortante uniquement →
Quels outils d'IA puis-je utiliser avec Query Streams MCP ? +
Puis-je révoquer une clé MCP ? +
/mcp page, par organisation via les paramètres du plan et au niveau de la plateforme), aucune de ces opérations ne nécessitant une rotation du mot de passe de la base de données ou un redémarrage de l'agent. Plus d'informations sur la sécurité des clés MCP →
Comment l'utilisation de MCP est-elle facturée en fonction de mon espace de données ? +
octets compressés, tandis que MCP sur Streamable HTTP facture octets non compressés (un résultat de 1 Mo correspond à environ 150–250 Ko via les clients compressés contre environ 1 Mo via MCP). Comment l'utilisation du MCP est mesurée →
Est-ce que Query Streams MCP fonctionne avec mon compte Google Workspace ? +
En quoi cela diffère-t-il du fait d'exécuter moi-même un serveur GSC MCP open-source ? +
journaux d'événements, et le même pipeline de facturation de domaine de données que vous utilisez déjà — autant d'éléments qu'un MCP direct ne vous offre pas.
Que se passe-t-il si l'IA tente d'écrire ou de supprimer des données ? +
qs_run_query L'appel est analysé par un validateur en lecture seule codé en dur qui n'autorise que SELECTIONNER, AVEC, et EXPLIQUER instructions ; tout autre retour VIOLATION EN LECTURE SEULE et n'atteint jamais Google Search Console. Le validateur s'exécute dans le processus de l'agent sur votre réseau, et non dans le cloud ; par conséquent, une infrastructure cloud compromise ne pourrait pas le contourner. (L'API de Search Console est elle aussi en lecture seule, mais cette même protection s'applique à tous les autres connecteurs que vous pourriez ajouter : PostgreSQL, MySQL, etc.)
Puis-je voir la question exacte posée par l'IA ? +
journaux d'événements avec l'organisation, l'utilisateur, la clé, la portée, la latence et le code de résultat. L'administrateur de l'organisation peut répondre à la question « Qui a utilisé MCP la semaine dernière, quel connecteur et quelle question a-t-il posée ? » en une seule requête. Notez que nous enregistrons les informations suivantes : nom et métadonnées de l'outilIl ne s'agit pas du texte SQL ni des lignes renvoyées : ces données transitent par la connexion cloud et ne sont jamais enregistrées dans les journaux cloud. Pour un audit SQL complet, activez l'audit côté base de données sur le moteur sous-jacent ; pour GSC, cela correspond à une entrée dans le journal d'audit de Google Workspace.
Dois-je exécuter Schema Intelligence pour utiliser Query Streams MCP ? +
(connecteur, base de données) paireet MCP fonctionne parfaitement sans cela. L'IA reçoit un schéma minimal (types, clés primaires, clés étrangères formelles, index) et écrit des requêtes basiques. Avec l'intégration système activée, l'IA reçoit six couches supplémentaires de métadonnées organisées : (1) Des descriptions générées par l'IA pour chaque base de données, table et colonne ; (2) classifications de tables (FACT pour les événements transactionnels, DIM pour les références descriptives, LOOKUP pour les petits mappages de codes) plus une balise de domaine métier (ventes, RH, SEO, finance, support et 14 autres) ; (3) un type sémantique sur chaque colonne (devise, email, date_yyyymmdd, code_statut, pourcentage, position_de_classement, identifiant, url, nom_de_personne et 9 autres) qui permet une génération SQL correcte selon le dialecte ; (4) des valeurs d'exemple issues de vos données réelles afin que le LLM reconnaisse des modèles qu'aucun schéma ne peut montrer ; (5) Détection d'énumérations avec distribution complète des valeurs pour les colonnes à faible cardinalité ; et (6) Les clés étrangères découvertes par l'IA à partir du chevauchement des données entre les tables ont été mises en évidence par qs_get_relationshipsSans SI, chaque réponse d'outil de schéma contient également un si_recommandation En listant précisément ce qui manque à l'appel, l'IA peut lire cela et proposer de déclencher l'intégration de l'IA en cours de conversation via qs_request_si_analyseLe temps d'exécution est proportionnel au nombre de tables : une petite base de données de moins de 100 tables est analysée en une dizaine de minutes ; une base de données de taille moyenne (quelques centaines de tables) en 15 à 25 minutes ; une grande base de données d'entreprise avec plus de 1 500 tables peut nécessiter entre 45 et 60 minutes pour une analyse complète. L'intégration logicielle (SI) s'exécute via votre agent réseau sur vos données (jamais dans le cloud), n'écrit jamais dans votre base de données, ne modifie jamais votre schéma et s'actualise de manière incrémentielle lorsque votre schéma change. Ainsi, les exécutions suivantes, après l'ajout ou la modification de tables, sont beaucoup plus rapides que la première. Résultat : avec l'intégration logicielle activée, votre client d'IA écrit du SQL correct du premier coup beaucoup plus souvent qu'avec n'importe quel serveur « MCP pour X » qui se contente de fournir le LLM. schéma_information.
Et si j'ajoute un autre connecteur plus tard, comme Stripe ou PostgreSQL ? +
qs_list_connectors (Il le récupère automatiquement). Un seul bloc de configuration couvre l'intégralité de votre compte, actuel et futur. Pourquoi une seule touche couvre tous les connecteurs →
Dois-je configurer MCP juste pour discuter avec mes données ? +
Commencer
Connectez votre outil d'IA à vos données SEO en cinq minutes.
Une seule clé MCP permet d'accéder à Google Search Console, à toutes les bases de données et à tous les autres connecteurs API de votre compte Query Streams, avec un historique complet des accès, des limites de requêtes par clé et sans aucune modification du pare-feu. Claude, Cursor, ChatGPT et Grok sont compatibles immédiatement.
Guides associés : Téléchargez l'agent Query Streams | Configuration du connecteur API | Tous les guides du serveur MCP | Nova AI text-to-SQL
Catégorie : Serveur MCP
Mots-clés : mcp, claude, curseur, chatgpt, grok, console de recherche Google, gsc, référencement, IA
Description méta : Connectez Claude ou Cursor à Google Search Console via MCP. Interrogez les données SEO avec l’IA en langage naturel. Gratuit.


