MCP (Model Context Protocol)

Qu'est-ce que le MCP (Model Context Protocol) ?

Le Model Context Protocol (MCP) permet à vos outils d'IA (Claude, Cursor et autres) d'interroger directement vos données Piano Analytics, en langage naturel. Au lieu de naviguer dans des tableaux de bord, il vous suffit de poser une question (par exemple, « Combien de visiteurs avons-nous eus la semaine dernière ? » ou « Quelles sont nos pages les plus performantes ce mois-ci ? »), et la réponse est récupérée en direct à partir de vos données.

Outil disponible : get_web_analytics_data, qui récupère les données analytics à partir de vos questions en langage naturel.

Cas d'usage

Analyse des données analytics. Intégrez vos données Piano Analytics directement dans votre LLM pour l'analyse et l'obtention d'insights. Demandez « Analyse les tendances de mon trafic et propose des stratégies d'optimisation » ou « Quels schémas observes-tu dans mes données de conversion ? »

Workflows automatisés. Intégrez le MCP à des plateformes d'automatisation telles que n8n, Zapier ou des scripts personnalisés afin de récupérer périodiquement des données analytics pour des rapports, des alertes ou des pipelines de données, sans intervention manuelle.

Agents augmentés. Créez des agents d'IA spécialisés qui s'appuient sur vos données Piano Analytics pour vous assister dans des tâches précises, comme un agent marketing qui surveille la performance des campagnes ou un agent de contenu qui suit l'engagement des pages.

Droits d'accès

Les données analytics contiennent des informations métier sensibles. Nous exigeons une autorisation explicite de l'utilisateur afin de garantir que seules les personnes habilitées puissent interroger vos données de mesure via des outils d'IA. L'accès au MCP est contrôlé par les administrateurs de votre propre organisation, directement dans l'interface.

Un utilisateur ne peut interroger des données via le MCP que s'il appartient à une équipe disposant du rôle MCP. Un utilisateur peut appartenir à plusieurs équipes : cette équipe s'ajoute donc à ses équipes existantes sans modifier ses autres accès.

Pour le configurer :

1. Accédez à Équipes et créez une nouvelle équipe.

2. À l'étape du rôle, sélectionnez le rôle MCP.

3. Ajoutez les utilisateurs qui doivent avoir accès au MCP, puis enregistrez.

Avis de sécurité et de confidentialité

Important : le MCP peut connecter vos données analytics à des services LLM basés dans le cloud. Avant toute utilisation :

• Vérifiez que votre fournisseur de LLM (Claude, ChatGPT, etc.) n'utilise pas vos données pour l'entraînement de ses modèles.

• Confirmez que les politiques de gouvernance de l'IA de votre organisation couvrent les intégrations MCP avec des données métier.

• Assurez-vous que la configuration respecte vos règles internes d'utilisation des outils d'IA.

• Ou utilisez un service LLM auto-hébergé par votre entreprise ou exécuté sur l'appareil.

Connecter votre outil d'IA

Prérequis

Avant de commencer, vous aurez besoin de :

• Un compte Piano Analytics avec clé d'accès API personnelle et clé secrète. Disponible ici.

• Node.js installé pour exécuter les scripts MCP locaux. Téléchargez l'installateur pour votre OS : https://nodejs.org/fr/download .

• Vérifiez que npx est disponible dans votre terminal : npx --version.

Vous pouvez vous connecter via un serveur local (STDIO), un serveur HTTP distant ou le terminal Claude Code. STDIO est l'option recommandée pour la plupart des clients.

Recommandé : STDIO (Serveur Local)

Idéal pour Claude Desktop et la plupart des clients MCP qui supportent un serveur local via npx.

1. Ouvrez votre outil IA (ex. Claude Desktop) → Paramètres → Développeur → Modifier la config.

2. Ajoutez la configuration ci-dessous à votre fichier de config MCP (ex. claude_desktop_config.json) et remplacez les placeholders par vos identifiants.

{
  "mcpServers": {
    "piano-analytics-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "mcp-remote@0.1.18",
        "https://analytics-api-eu.piano.io/mcp/",
        "--header",
        "x-api-key:${ACCESS_KEY}_${SECRET_KEY}"
      ],
      "env": {
        "ACCESS_KEY": "XXXX",
        "SECRET_KEY": "XXXX"
      }
    }
  },
  "isUsingBuiltInNodeForMcp": true
}

3. Sauvegardez le fichier, fermez-le, puis redémarrez votre outil IA.

Sur Windows, après avoir installé le serveur MCP sur Claude Desktop, fermer Claude ne suffit pas. Vous devez arrêter le processus dans le Gestionnaire des tâches.

4. Retournez dans Développeur : le serveur devrait apparaître et démarrer automatiquement comme piano-analytics-mcp-server.

5. Ouvrez un nouveau chat et exécutez des requêtes IA sur vos données Piano Analytics.

Endpoint MCP officiel : https://analytics-api-eu.piano.io/mcp/

Connexion HTTP (si votre client le supporte)

Certains clients MCP vous permettent de déclarer un serveur HTTP distant et d'attacher des headers. Si le vôtre supporte les headers personnalisés au niveau MCP, utilisez l'URL ci-dessus et ajoutez le header x-api-key formaté comme ACCESS_KEY_SECRET_KEY (les deux clés reliées par un underscore) dans la configuration de votre client. Si les en-têtes ne sont pas pris en charge, utilisez plutôt STDIO.

Claude Code

Vous pouvez aussi installer notre serveur MCP dans Claude Code depuis le terminal :

export ANALYTICS_ACCESS_KEY="XXXX" 
export ANALYTICS_SECRET_KEY="XXXX"  

claude mcp add piano-analytics --scope user -- npx mcp-remote@0.1.18 https://analytics-api-eu.piano.io/mcp/ --header "x-api-key:${ANALYTICS_ACCESS_KEY}_${ANALYTICS_SECRET_KEY}"

Dépannage

• npx introuvable : réinstallez Node.js et vérifiez npx --version.

• Erreur de démarrage MCP : vérifiez la syntaxe JSON, la présence des clés, et le format du header x-api-key:${ACCESS_KEY}_${SECRET_KEY}.

• Réseau : autorisez l'accès sortant vers analytics-api-eu.piano.io

• Le client ne supporte pas les serveurs distants : utilisez STDIO via npx mcp-remote, largement compatible.

Last updated: August 13, 2026