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Comment interroger Google Search Console avec Claude ou le curseur via MCP

22 min de lecture

SERVEUR MCP CONSOLE DE RECHERCHE

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.

Pas de trous dans le pare-feu Une seule clé, tous les connecteurs Données en temps réel, sans délai de cache Apportez votre propre outil d'IA

Query 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

Aucun port entrant requis — l'agent compose les numéros sortants, jamais l'inverse.

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 :

querystreams-mcp · catalogue d'outils
qs_list_organisationslire
Renvoie l'organisation liée à la clé appelante.
qs_list_agentslire
Liste les agents du réseau et leur état en ligne.
qs_list_connectorslire
Liste les connecteurs de données (une entrée par serveur de base de données ou API).
qs_get_connector_schemalire
Renvoie les tables et colonnes GSC que l'IA peut interroger, avec enrichissement Schema Intelligence lorsque disponible.
table de profils qsanalyser
Valeurs d'échantillon, distributions, détection d'énumérations, types sémantiques — à la demande.
qs_list_saved_querieslire
Des modèles SQL paramétrés préconfigurés, approuvés par l'équipe. L'IA les exécute sans jamais voir le code SQL.
qs_run_saved_queryexécuter
Exécute une requête enregistrée par clé_de_modèle avec des paramètres optionnels de remplacement.
qs_run_queryexécuter
Exécute une requête SELECT sur un connecteur. Un validateur en lecture seule s'exécute au niveau de l'agent, avant que la base de données ne reçoive la requête SQL.

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.

Sans intelligence schématique source_de_données : schéma_capturé
// ce que voit le LLM == TABLEAU : search_analytics == Colonnes : - identifiant int [PK, NON NULL] – site_url varchar(500) NOT NULL – clés varchar(2000) - pays char(3) - appareil varchar(20) – clics entier NON NULL – impressions entier NON NULL - position décimal(8,2) - date entier NON NULL Index : ix_date, ix_site_url Clés étrangères : (aucun déclaré) si_recommandation : État: « not_run » Ce qui manque pour cet appel : – Clés étrangères découvertes par l’IA – Exemples de valeurs par colonne + détection d’énumérations – Descriptions des tables et des colonnes – Classifications sémantiques – Balisage du domaine métier
Avec l'intelligence schématique source de données : intelligence du schéma
// ce que voit le LLM == TABLEAU : search_analytics [FAIT, domaine:seo] == « Métriques quotidiennes agrégées de performance de recherche GSC par requête, page, pays et combinaison d'appareil. » ai_analyzed_at: 2026-04-30 · ~487 233 lignes Colonnes : - identifiant int [PK] identifiant – site_url varchar(500) URL Exemple : « sc-domain:querystreams.com » FK -> sites.url (chevauchement de 97 %, confiance de 0,9) – clés varchar(2000) contenu_texte « Requête séparée par des barres verticales | page | pays | appareil » - pays char(3) emplacement Exemple : ['usa', 'gbr', 'can', 'aus', 'deu'] - appareil varchar(20) code_statut (énumération) ORDINATEUR (61 %) | MOBILE (34 %) | TABLETTE (5 %) – clics int comptoir Plage : 0 – 9 432 – impressions int comptoir Plage : 0 – 124 510 - position décimal(8,2) position_de_classement Plage de valeurs : 1,00 – 100,00 - date int date_aaaammjj ⚠ Ce n'est PAS une date SQL – format entier AAAAMMJJ Exemple : 20260428, 20260427, 20260426

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.

search_analytics : « Données GSC agrégées quotidiennes »
« 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.

search_analytics [FAIT, domaine:seo]
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.

position : position_de_classement
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.

pays : ['usa', 'gbr', 'can', 'aus', 'deu']

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.

appareil : ORDINATEUR DE BUREAU (61 %) | MOBILE (34 %)
| 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.

search_analytics.site_url -> sites.url
(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.

Sans intelligence schématique
— Première tentative de LLM contre un schéma nu : SÉLECTIONNER LES HAUTS 10 touches, clics, impressions, (clics * 1.0 / impressions) AS ctr DE analyse_de_recherche date ENTRE '2026-04-01' ET '2026-04-30' ET impressions > 100 ORDER BY ctr DESC ERREUR : « La conversion a échoué lors de la conversion de la date » La date est un entier AAAAMMJJ, et non une date SQL. Pas de GROUP BY — plusieurs lignes par requête/page risque de division par zéro sur les lignes sans impressions
Avec l'intelligence schématique
— Première tentative de LLM avec SI activé : SÉLECTIONNER LES HAUTS 10 clés, SOMME(clics) AS nombre total de clics, SOMME(impressions) AS impressions_totales, ROND(SOMME(clics) * 100.0 / NULLIF(SOMME(impressions), 0), 2) AS ctr_pct DE analyse_de_recherche date ENTRE 20260401 ET 20260430 ET impressions > 100 GROUPE PAR clés ORDER BY ctr_pct DESC 10 lignes. Réussi du premier coup. type sémantique de la date vue = date_yyyymmdd clics/impressions vus type sémantique = compteur NULLIF protège contre la division par zéro
Vous ne souhaitez pas exécuter Schema Intelligence ? MCP fonctionne toujours — les outils de schéma renvoient des métadonnées brutes (types, clés primaires, clés étrangères formelles, index) et chaque réponse dégradée contient un 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 ?
Nova AI

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 AI

Conditions préalables

Avant de commencer, assurez-vous d'avoir :

  1. Un compte Query Streams gratuit sur mon.querystreams.com.
  2. L'agent réseau Query Streams installé sur une machine ayant accès à Internet — voir Téléchargez l'agent Query Streams.
  3. 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.
  4. 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.
  5. Cinq minutes.
Vous ne configurez l'agent qu'une seule fois. Le même agent qui alimente les modules complémentaires Excel et Google Sheets de Query Streams, le générateur de requêtes Web et Nova AI est également utilisé par MCP. L'ajout de MCP à un compte Query Streams existant se résume à la génération d'une clé ; l'agent et les connecteurs sont déjà opérationnels.
1

Générer une clé MCP

De la part de /mcp Dans la page Flux de requêtes, créez une clé avec les étendues souhaitées.

2

Déposez-le dans votre client IA

Un seul extrait JSON pour Cursor, Claude, ChatGPT ou Grok. La même clé partout.

3

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.
  • analyser L'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.

Curseur
Curseur ~/.cursor/mcp.json
// Modifier ~/.cursor/mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "flux de requêtes": {
      "url": "https://mcp.querystreams.com",
      "en-têtes": {
        "Clé X-MCP": "qsmcp_CLÉ_PASSER_ICI"
      }
    }
  }
}
Claude Desktop
Claude Desktop claude_desktop_config.json
// Paramètres → Développeur → Modifier la configuration
{
  "mcpServers": {
    "flux de requêtes": {
      "url": "https://mcp.querystreams.com",
      "en-têtes": {
        "Clé X-MCP": "qsmcp_CLÉ_PASSER_ICI"
      }
    }
  }
}
ChatGPT
ChatGPT Applications et connecteurs
// 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
Grok Outils MCP distants
// 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 :

« Quelles sont les 10 pages de mon site qui ont enregistré la plus forte baisse de clics le mois dernier par rapport au mois précédent ? »
Audit SEO
L'IA appellera qs_get_connector_schema pour découvrir les tables GSC, alors qs_run_query avec une requête SELECT qui agrège les clics par page et par plage de dates, effectue une jointure avec le mois précédent, trie par delta et renvoie les 10 premiers. Vous verrez le tableau de résultats directement dans la ligne, ainsi qu'une interprétation écrite des pages qui ont connu une baisse et des causes possibles (baisse du CTR, baisse du positionnement dans le classement, changement de la composition des requêtes) que l'IA a déduites des données.
« Quelles requêtes ont généré des clics la semaine dernière, et lesquelles d'entre elles ont un CTR inférieur à la moyenne du site ? »
Opportunité
L'IA calcule le CTR global du site à partir des données GSC, puis filtre les requêtes pour ne retenir que celles dont le CTR est inférieur à la moyenne. Les requêtes avec un CTR inférieur à la moyenne sont généralement candidats à la réécriture du titre et de la méta-description — Vous êtes déjà bien positionné, le problème réside dans le taux de clics. L'IA signalera généralement les 5 à 10 meilleurs résultats et expliquera pourquoi chacun pose problème au niveau du taux de clics (position trop basse pour attirer les clics, titre ne reprenant pas la requête de recherche textuellement, etc.).
«Comparer le CTR des 28 derniers jours par pays pour les requêtes contenant « base de données ». »
Géo
Un tableau croisé dynamique par pays avec clics, impressions, position et CTR. L'outil d'IA mettra généralement en évidence les répartitions géographiques les plus éloignées de la moyenne du site et proposera une question complémentaire – « Souhaitez-vous une analyse plus détaillée par requête pour les trois principaux pays ? » – si vous souhaitez approfondir. Les réponses sont conversationnelles ; il n'est pas nécessaire de reformuler le contexte.

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 ? +
Aucune règle de trafic entrant, redirection de ports, NAT punchthrough ni VPN. L'agent réseau établit une connexion TLS sortante (port 443) et votre client IA atteint 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 ? +
Tout client compatible avec le protocole MCP (Model Context Protocol) ouvert — Claude Desktop, Claude Code, Cursor, ChatGPT (payant), Grok, Gemini CLI, Windsurf, Zed et plus de 500 autres. Utilisez votre outil d'IA habituel ; vous n'avez pas besoin d'en changer. Liste complète des clients d'IA pris en charge →
Puis-je révoquer une clé MCP ? +
Oui — trois interrupteurs d'arrêt d'urgence indépendants (un par touche à partir du /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 ? +
Toutes les méthodes d'accès utilisent un seul budget de données ; seule la taille mesurée diffère — la facture des clients compressés (Excel, Sheets, Query Builder, Nova AI) 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 ? +
Oui. Le connecteur Google Search Console s'authentifie avec les mêmes identifiants Google que tout utilisateur GSC possède déjà : l'autorisation OAuth standard utilisée par Google pour l'accès à l'API Search Console. Le jeton OAuth est stocké sur l'hôte de l'agent réseau (chiffré au repos), se renouvelle automatiquement et n'est jamais transmis au fournisseur d'IA. Si vous avez déjà configuré Search Console pour un autre flux de travail Query Streams (rapports Excel, synchronisation Sheets, requêtes planifiées), le connecteur est déjà associé et MCP s'intègre automatiquement.
En quoi cela diffère-t-il du fait d'exécuter moi-même un serveur GSC MCP open-source ? +
Un serveur MCP GSC direct (des projets communautaires existent sur GitHub) correspond à un MCP par source de données. Pour que Claude puisse lire les données de GSC, de votre base de données PostgreSQL, de votre compte Stripe et de votre entrepôt Snowflake, vous auriez besoin de quatre serveurs MCP configurés séparément dans chaque client AI, chacun avec ses propres identifiants, son propre modèle de portée et son propre historique d'audit. Query Streams MCP est une solution unique qui permet d'accéder à tous les connecteurs associés à votre compte. Vous bénéficiez également de Schema Intelligence, de l'application du mode lecture seule au niveau de l'agent, des limites de débit par clé et d'un journal d'audit. 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 ? +
Elle est rejetée par l'agent avant même que la source de données ne voie la requête SQL. 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 ? +
Oui. Chaque appel d'outil MCP écrit une ligne dans 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 ? +
Non - Schema Intelligence est optionnel par (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 ? +
Rien ne change côté client — la même clé atteint le nouveau connecteur dès que l'agent l'appaire (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 ? +
Non - Nova AI est intégré au portail Query Streams et fonctionne avec tous les connecteurs (y compris Google Search Console) sans installation ni fichiers de configuration MCP. Utilisez Nova pour interagir avec vos données dans Query Streams ; utilisez MCP lorsque vous souhaitez que votre propre client IA (Claude, Cursor, ChatGPT, etc.) accède aux mêmes données : même agent, mêmes connecteurs, même intelligence schématique sous-jacente. En savoir plus sur Nova AI →

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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.

Updated on 16 juin 2026

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