Better Search Console: analiza Search Console con dashboards

Cada servidor MCP que se conecta a Google Search Console tiene la misma limitación fundamental. La API devuelve un máximo de 1.000 filas por petición. Una o dos peticiones, y has consumido tu ventana de contexto. Este problema es bastante universal en el uso de herramientas MCP para usuarios de Desktop, así que he estado trabajando en arreglarlo.

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¿Recuerdas mi crawler SEO de sitio? Me entusiasmaba ese proyecto porque usa SQLite para almacenar los datos que Crawlee genera. Era esencialmente una app con soporte del protocolo MCP. El MCP simplemente hacía conveniente ejecutar rastreos a través del asistente de IA: en realidad también podías usarlo en línea de comandos o analizar la salida SQL guardada en una sesión posterior. Muy chulo.

Better Search Console es la siguiente iteración de ese enfoque. BSC descarga tu dataset completo de Search Console (los últimos 16 meses) a su base de datos SQLite y luego le da a Claude consultas SQL preconstruidas en la descripción de la herramienta para la parte de análisis.

Claude nunca ve los datos en bruto, así que es un ahorro masivo de ventana de contexto. También es difícil equivocarse cuando simplemente ejecutas consultas SQL y analizas la salida.

Otra cosa realmente agradable de tener: tuve la oportunidad de jugar con el framework ext-apps de MCP, que hace disponibles UIs interactivas renderizadas directamente dentro de Claude Desktop como iframes embebidos. El principio, en mi opinión, del SaaS solo MCP.

Échale un vistazo:

Vídeo 3

Qué hace Better Search Console y cómo funciona

El servidor sincroniza cada propiedad a la que tu cuenta de servicio puede acceder en una base de datos SQLite por propiedad. Paginación completa, sin límites de filas. Sincroniza en segundo plano: para sitios más grandes puede tardar un rato, y aún no tengo la capacidad en la app MCP para mostrar algo como una barra de progreso. Te recomiendo probarlo primero en un sitio web más pequeño, para que te hagas una idea de cómo funciona.

Una vez sincronizado, obtienes 16 consultas de insight preconstruidas que cubren las cosas que me encuentro comprobando repetidamente: consultas principales, páginas en declive, oportunidades (consultas que posicionan del 5 al 20 con muchas impresiones), insight sobre desglose por dispositivo, consultas nuevas y perdidas, tráfico de marca frente a no de marca. También hay una herramienta de SQL personalizado si quieres escribir tus propias consultas contra los datos en bruto: si eres de los tuyos, bajaría el repo localmente para poder modificarlo. Estoy abierto a sugerencias si necesitas un cambio, haz un pull request.

Lo chulo: tus datos se quedan en tu máquina. Sin servicios en la nube ni cuestionables insights de fundadores de SaaS recabados de tus datos. La base de datos indexa para que las consultas corran razonablemente rápido (según el tamaño de tu sitio). Y hay retención automática de datos que poda el ruido sin clics de países que no te interesan, para que tus bases de datos no crezcan exponencialmente.

Recuerda: si Claude tiene acceso a todo tu Search Console en un framework basado en SQL, piensa en cómo combinarlo con DataforSEO haría muchísimo más fácil obtener insights de crecimiento. ¿Y qué tal usar el SEO Crawler también?

Configurarlo desde cero

Puedes arrancar en estos 3 pasos. La parte de credenciales de Google es lo que más tarda, pero solo tienes que hacerlo una vez.

Obtén tus credenciales de Google

Necesitarás una cuenta de servicio de Google con un archivo de clave JSON. Esto es lo que hay que hacer:

1. Ve a la Google Cloud Console y crea un proyecto nuevo (o usa uno existente)
2. Navega a APIs y servicios > Biblioteca, busca Google Search Console API y habilítala
3. Ve a APIs y servicios > Credenciales, haz clic en Crear credenciales > Cuenta de servicio
4. Nómbrala algo sensato como search-console-mcp y haz clic a través de los pasos de creación
5. Haz clic en la cuenta de servicio que acabas de crear, ve a la pestaña Claves
6. Haz clic en Añadir clave > Crear clave nueva > JSON y guarda el archivo en un sitio seguro

La guía de creación de credenciales de Google lo cubre con más detalle si te atascas.

Ahora la parte importante que la gente pasa por alto: la cuenta de servicio necesita acceso explícito a cada propiedad de Search Console. Abre el archivo de clave JSON, copia el valor client_email (se parece a name@project.iam.gserviceaccount.com), luego ve a Google Search Console y para cada propiedad:

Ajustes > Usuarios y permisos > Añadir usuario, pega el email y pon el permiso en Completo.

Salta este paso y obtendrás errores de «No properties found». La cuenta de servicio es una identidad de Google separada. No puede ver nada hasta que le concedas acceso.

Añádelo a Claude Desktop

Abre tu archivo de configuración de Claude Desktop:

• Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
• macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

Añade este bloque dentro de mcpServers:

"better-search-console": {
  "command": "npx",
  "args": ["-y", "@converly/better-search-console"],
  "env": {
    "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS": "/path/to/your-service-account.json"
  }
}

Sustituye la ruta por donde guardaste ese archivo de clave JSON. En Windows, usa barras invertidas dobles: C:\\Users\\you\\credentials\\gsc-key.json.

Reinicia y listo

Reinicia Claude Desktop. Cuando lo hayas reiniciado prueba un prompt como: «Enséñame mis datos de Search Console con better search console mcp»: deja que sincronice y ya estás listo para hacer preguntas.

La herramienta setup descubre tus propiedades, las sincroniza todas en segundo plano y devuelve una cuadrícula de resumen con tendencias en sparkline. Puede que necesites pedir un dashboard de resumen explícitamente, pero está ahí y es chulo. El tiempo de sincronización inicial simplemente depende del volumen de datos. 30 segundos para un sitio pequeño, unos minutos para uno con millones de filas. Las sincronizaciones posteriores son incrementales y tardan segundos.

Las herramientas que obtienes

El servidor expone doce herramientas:

get_overview muestra todas tus propiedades de un vistazo. Clics, impresiones, CTR, posición media, cambios porcentuales y tendencias en sparkline. Es la vista de «cómo van las cosas».

get_dashboard profundiza en una sola propiedad. Métricas hero con periodos de comparación, un gráfico de tendencia, consultas y páginas principales, desglose por país, cubos de distribución de ranking, consultas nuevas y perdidas y un desglose de marca/no marca si le pasas tus términos de marca.

get_insights ejecuta dieciséis consultas analíticas preconstruidas. La que más uso es opportunities, que saca a la superficie consultas que posicionan entre las posiciones 5 y 20 con muchas impresiones. Estas son tus victorias rápidas: eres visible pero no clics. Los informes declining_pages y growing_queries cazan la degradación de contenido y los temas emergentes.

compare_periods te permite comparar dos rangos de fechas cualquiera en cualquier dimensión. Antes y después de una migración de sitio. Este trimestre frente al anterior. Lo que necesites.

query_gsc_data acepta cualquier consulta SELECT contra la tabla search_analytics. Las operaciones de escritura están bloqueadas. Las consultas sin LIMIT se limitan automáticamente a 10.000 filas para que no inundes la ventana de contexto por accidente.

Ejemplos de SQL personalizado

La herramienta query_gsc_data es con la que los SEOs técnicos pasarán más tiempo. El esquema es simple:

search_analytics: date, query, page, device, country, clicks, impressions, ctr, position

Detectar canibalización (múltiples páginas posicionando para la misma consulta):

SELECT query, COUNT(DISTINCT page) as pages, SUM(clicks) as clicks
FROM search_analytics
WHERE date >= '2025-01-01'
GROUP BY query HAVING pages > 1
ORDER BY clicks DESC LIMIT 20

Detección de degradación de contenido (páginas que pierden tráfico):

SELECT page,
  SUM(CASE WHEN date >= date('now', '-28 days') THEN clicks END) as recent,
  SUM(CASE WHEN date BETWEEN date('now', '-56 days') AND date('now', '-29 days') THEN clicks END) as prior
FROM search_analytics
GROUP BY page HAVING prior > 10
ORDER BY (recent * 1.0 / NULLIF(prior, 0)) ASC LIMIT 20

Puedes escribir cualquier consulta que normalmente ejecutarías contra datos de Search Console, pero contra el dataset completo en lugar de una muestra de 1.000 filas.

Resolución de problemas

«No properties found»: la cuenta de servicio necesita añadirse como usuario en cada propiedad en Search Console. Este es el problema de configuración más común. El email está en el archivo de clave JSON bajo client_email.

La sincronización inicial es lenta: esperable en propiedades grandes. Un sitio con 10 millones de filas tarda 5-10 minutos en la primera sincronización. Tras eso, las sincronizaciones son incrementales y terminan en segundos. Claude puede comprobar periódicamente cómo avanza la sincronización, así que no entres en pánico: deja que agote el tiempo de espera y luego pide a Claude que compruebe cada pocos minutos para obtener una actualización de estado. Una vez hecho esto, ya tienes tus datos.

Los archivos de base de datos son grandes: ejecuta la herramienta prune_database con preview=true para ver cuánto se puede limpiar. La política de retención por defecto típicamente elimina el 50-70% de las filas de propiedades con tráfico internacional.

En general, este ha sido un ejercicio interesante: hay un gran margen para desarrollar apps en el SDK de MCP, más del que creo que mucha gente se da cuenta. Añadir dependencias en el paquete de Node es un cambio de juego. ¡Espero que cunda!