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Automações48 mil · #3155

google-analytics-automation

Automatiza tarefas no Google Analytics, como relatórios e funis. Útil para analisar dados de sites sem intervenção manual.

O que ela faz

Essa ferramenta ajuda você a obter informações do Google Analytics sem precisar mexer nas configurações complicadas. Você pode pedir relatórios, ver suas contas e propriedades, ou analisar funis de conversão.

Quando usar

  • ✓Quando você quer ver quais contas do Google Analytics você tem.
  • ✓Quando você precisa de um relatório específico sobre o tráfego do seu site.
  • ✓Quando você quer entender como os usuários navegam no seu site.

Exemplo do que pedir para a IA

“Me mostre um relatório de tráfego do site para os últimos 30 dias.”

Quer saber mais? Abra as seções abaixo.

Como usar

O jeito mais fácil: copie a mensagem abaixo e cole no Claude, ChatGPT, Cursor ou outra IA. Ela lê a skill e segue as instruções.

Link da skill

https://github.com/sickn33/agentic-awesome-skills/blob/main/plugins/agentic-awesome-skills-claude/skills/google-analytics-automation/SKILL.md

Mensagem pronta para colar

Use esta skill para me ajudar: https://github.com/sickn33/agentic-awesome-skills/blob/main/plugins/agentic-awesome-skills-claude/skills/google-analytics-automation/SKILL.md Leia o arquivo SKILL.md desse link e siga as instruções dele na minha tarefa.
Como funciona

Ela se conecta ao Google Analytics usando uma ferramenta chamada Rube MCP. Primeiro, ela verifica se a conexão está ativa e depois usa comandos específicos para buscar os dados que você pediu, como relatórios ou listas de contas.

Instalação

Jeito mais fácil: copie o link da skill e cole no Claude, ChatGPT ou Cursor pedindo para seguir as instruções.

No terminal (Claude Code, Codex, Cursor), na pasta do projeto:

npx skills add sickn33/agentic-awesome-skills --skill google-analytics-automation

Ou baixe só o arquivo:

curl -L https://raw.githubusercontent.com/sickn33/agentic-awesome-skills/main/plugins/agentic-awesome-skills-claude/skills/google-analytics-automation/SKILL.md -o SKILL.md
Conteúdo técnico (SKILL.md)

Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.

Automação do Google Analytics via Rube MCP

Automatize relatórios e gerenciamento de propriedades do Google Analytics 4 (GA4) através do kit de ferramentas do Google Analytics da Composio via Rube MCP.

Pré-requisitos

  • O Rube MCP deve estar conectado (RUBE_SEARCH_TOOLS disponível)
  • Conexão ativa do Google Analytics via RUBE_MANAGE_CONNECTIONS com o kit de ferramentas google_analytics
  • Sempre chame RUBE_SEARCH_TOOLS primeiro para obter os esquemas de ferramentas atuais

Configuração

Obtenha o Rube MCP: Adicione https://rube.app/mcp como um servidor MCP na sua configuração de cliente. Nenhuma chave de API é necessária — basta adicionar o endpoint e funciona.

  1. Verifique se o Rube MCP está disponível confirmando que RUBE_SEARCH_TOOLS responde
  2. Chame RUBE_MANAGE_CONNECTIONS com o kit de ferramentas google_analytics
  3. Se a conexão não estiver ATIVA, siga o link de autenticação retornado para completar o Google OAuth
  4. Confirme se o status da conexão mostra ATIVA antes de executar quaisquer fluxos de trabalho

Fluxos de Trabalho Principais

1. Listar Contas e Propriedades

Quando usar: O usuário deseja descobrir contas e propriedades GA4 disponíveis

Sequência de ferramentas:

  1. GOOGLE_ANALYTICS_LIST_ACCOUNTS - Listar todas as contas GA4 acessíveis [Obrigatório]
  2. GOOGLE_ANALYTICS_LIST_PROPERTIES - Listar propriedades sob uma conta [Obrigatório]

Parâmetros chave:

  • pageSize: Número de resultados por página
  • pageToken: Token de paginação da resposta anterior
  • filter: Expressão de filtro para propriedades (por exemplo, parent:accounts/12345)

Armadilhas:

  • IDs de propriedade são strings numéricas prefixadas com 'properties/' (por exemplo, 'properties/123456')
  • IDs de conta são prefixados com 'accounts/' (por exemplo, 'accounts/12345')
  • Sempre liste as contas primeiro, depois as propriedades sob cada conta
  • Paginação necessária para organizações com muitas propriedades

2. Executar Relatórios Padrão

Quando usar: O usuário deseja consultar métricas e dimensões dos dados do GA4

Sequência de ferramentas:

  1. GOOGLE_ANALYTICS_LIST_PROPERTIES - Obter ID da propriedade [Pré-requisito]
  2. GOOGLE_ANALYTICS_GET_METADATA - Descobrir dimensões e métricas disponíveis [Opcional]
  3. GOOGLE_ANALYTICS_CHECK_COMPATIBILITY - Verificar compatibilidade de dimensão/métrica [Opcional]
  4. GOOGLE_ANALYTICS_RUN_REPORT - Executar a consulta do relatório [Obrigatório]

Parâmetros chave:

  • property: ID da propriedade (por exemplo, 'properties/123456')
  • dateRanges: Array de objetos de intervalo de datas com startDate e endDate
  • dimensions: Array de objetos de dimensão com o campo name
  • metrics: Array de objetos de métrica com o campo name
  • dimensionFilter / metricFilter: Expressões de filtro
  • orderBys: Configuração de ordem de classificação
  • limit: Número máximo de linhas a serem retornadas
  • offset: Deslocamento de linha para paginação

Armadilhas:

  • O formato da data é 'YYYY-MM-DD' ou valores relativos como 'today', 'yesterday', '7daysAgo', '30daysAgo'
  • Nem todas as dimensões e métricas são compatíveis; use CHECK_COMPATIBILITY primeiro
  • Use GET_METADATA para descobrir nomes válidos de dimensões e métricas
  • Máximo de 9 dimensões por solicitação de relatório
  • O limite de linhas padrão varia; defina explicitamente para grandes conjuntos de dados
  • offset é para paginação de resultados, não para paginação de datas

3. Executar Relatórios em Lote

Quando usar: O usuário precisa de vários relatórios diferentes da mesma propriedade em uma única chamada

Sequência de ferramentas:

  1. GOOGLE_ANALYTICS_LIST_PROPERTIES - Obter ID da propriedade [Pré-requisito]
  2. GOOGLE_ANALYTICS_BATCH_RUN_REPORTS - Executar vários relatórios de uma vez [Obrigatório]

Parâmetros chave:

  • property: ID da propriedade (obrigatório)
  • requests: Array de objetos de solicitação de relatório individuais (mesma estrutura que RUN_REPORT)

Armadilhas:

  • Máximo de 5 solicitações de relatório por chamada em lote
  • Todos os relatórios em um lote devem ter como alvo a mesma propriedade
  • Cada relatório individual tem os mesmos limites de dimensão/métrica que RUN_REPORT
  • Erros em lote podem afetar todos os relatórios; verifique as respostas de relatórios individuais

4. Executar Relatórios Pivotados

Quando usar: O usuário deseja dados cruzados (linhas vs colunas) como tabelas dinâmicas

Sequência de ferramentas:

  1. GOOGLE_ANALYTICS_LIST_PROPERTIES - Obter ID da propriedade [Pré-requisito]
  2. GOOGLE_ANALYTICS_RUN_PIVOT_REPORT - Executar relatório pivotado [Obrigatório]

Parâmetros chave:

  • property: ID da propriedade (obrigatório)
  • dateRanges: Objetos de intervalo de datas
  • dimensions: Todas as dimensões usadas em qualquer pivô
  • metrics: Métricas a serem agregadas
  • pivots: Array de definições de pivô com fieldNames, limit e orderBys

Armadilhas:

  • Dimensões usadas em pivôs também devem ser listadas na lista de nível superior dimensions
  • Referências de fieldNames de pivô a nomes de dimensão da lista de nível superior
  • Pivôs complexos com muitas dimensões podem produzir conjuntos de resultados muito grandes

…

Perguntas frequentes

Preciso ter uma conta no Google Analytics?

Sim, você precisa ter uma conta ativa no Google Analytics e conectar essa ferramenta a ela para que funcione.

O que é Rube MCP?

Rube MCP é um sistema que ajuda a conectar diferentes ferramentas. Pense nele como um tradutor que permite que esta ferramenta converse com o Google Analytics.

Posso pedir qualquer tipo de relatório?

Você pode pedir relatórios padrão, análises de funil, dados cruzados (pivot reports) e ver eventos importantes. É bom saber os nomes exatos das métricas e dimensões que você quer.

Detalhes

Descrição original do autor

Automate Google Analytics tasks via Rube MCP (Composio): run reports, list accounts/properties, funnels, pivots, key events. Always search tools first for current schemas.

repo: sickn33/agentic-awesome-skills

Popularidade

Estrelas no GitHub
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#3155
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MIT
Atualizada em
15/10/2026

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