使用Trae+umami MCP实现个人站点数据可视化，内含umami配置教程(玩转100个MCP系列第三弹)

大家好呀，我是程序员夏叶，深度AI编程使用者，专注于分享AI编程方面的使用技巧、经验以及前沿资讯，有兴趣的可以关注我的公众号，一起学习，共同进步。

本文是我的玩转100个MCP系列第三弹，使用Trae+Umami MCP，获取个人网站数据、分析用户行为、监控实时访客活动等。

要使用umami MCP，首先要知道umami是什么，一言以概之，umami是一个开源的网站数据分析平台，它能监控网站、浏览器插件、utools插件、vscode插件等等所有这些类web的网站或者工具的使用情况，而umami MCP则是基于umami的api封装的一个MCP。

如果你有自己的网站和插件需要监控，但是苦恼于没有合适的方式，那么umami是一个好的选择，你可以耐着性子往下看一下，哈哈。

因为这个过程中需要知道怎么在Trae中配置MCP，如果你还不知道怎么配置，那么在往下看之前，你可以先看一下我之前写的MCP配置教程：

体验了一波Trae中智能体+MCP功能，真的太顶了(附保姆级MCP配置教程)

一、安装和配置umami

umami开源地址如下： github.com/umami-softw...

它的安装方式有两种，一种是源码的方式，这个github官网说的很清楚了。

第二种是使用docker的方式，也是我用的方式，这里我说明一下：假定你有一台服务器，并且服务器上已经安装好了docker和Docker Compose，不会安装的，请自行问AI。

docker安装好以后，建议首先更换一下镜像源，不然真的好慢，编辑编辑 /etc/docker/daemon.json，添加国内镜像源

json 复制代码

{
  "registry-mirrors": [
    "https://mirror.ccs.tencentyun.com",
    "https://docker.nju.edu.cn"
  ]
}

然后找到umami的github上，有一个docker-compose.yml文件，把这个文件内容复制下来，不要用网上的，直接用github上的，保证是最新的、正确的文件，网上其他的教程都有可能过时。

接着登录服务器，执行如下命令： mkdir umami cd umami vim docker-compose.yml

把刚刚复制的文件内容粘贴进去，保存退出。

接着执行docker-compose up -d，它会拉取镜像并创建容器，这个过程会比较耗时，我一开始没有更换镜像源，等了好久，后来换了以后，虽然也等了一会，但时间上缩短了好多。

我在执行过程中报了这个错误：

重启docker以后重新执行上面的命令就好了。

完了用下面的命令看下状态: docker-compose ps

应显示两个容器状态为 healthy，我的就不太正常，umami一直在不断地重启：

umami这个容器不太正常，使用如下命令重启还是一样：

复制代码

docker-compose down
docker-compose up -d

这个时候就要去找原因了，可以查看日志，如果服务器有宝塔面板，那么直接在面板查看最方便，没有的话，使用如下命令：docker-compose logs -f umami

查看日志就发现一直报这个错：Unable to connect to the database: Authentication failed against database server, the provided database credentials for umami are not valid.

这个时候就要去检查下db了，docker-compose logs -f db，发现如下错误：

yaml 复制代码

db-1  | 2025-06-19 09:48:42.093 UTC [1194] FATAL:  password authentication failed for user "umami"
db-1  | 2025-06-19 09:48:42.093 UTC [1194] DETAIL:  Connection matched pg_hba.conf line 100: "host all all all scram-sha-256"

我心里知道用户名和密码是没错的，那问题出在哪呢，我想到pgsql的默认端口5432没有开放，于是我把这个端口开放给了本机IP，然后再次查看容器状态，就正常了。

因为umami的默认端口是3000，所以我们需要开放3000端口，假设你的ip地址是1.1.1.1，那么你就可以使用http://1.1.1.1:3000这样的形式去访问umami网站啦，比如下面就是我的umami网站。

当然了，安全起见，一般都是使用nginx和域名来代理访问的，具体怎么配，这里就不多说了。

后续更新umami版本的话，可以使用：

css 复制代码

docker compose pull
docker compose up --force-recreate -d

umami服务成功启动以后，就可以准备在我们要统计的网站中使用了，有两种使用方式：

对于常规的网站，也就是运行在浏览器环境的网站，使用正统的方式，就是在umami中，获取到一段统计代码，然后把这段统计代码复制到网站首页，就能统计到了，具体步骤如下：
- 在umami网站中点击设置-->添加网站
- 输入待统计网站的名字和域名，保存
- 在出现的网站列表中，点击相应网站右侧的编辑
- 在出现的页面中选择跟踪代码的标签，这就是我们的统计代码啦
- 最后把统计代码加入到待统计网站的首页html的head中就好了。此时你访问一下你的网站，然后去umami中查看，已经就统计到了。
非常规的网站，比如utools插件运行在受限的环境或者vscode插件没有网站首页这类的，可以使用下面另外一位大佬写的教程，我这里就不多说了。 utools.esion.xyz/best-practi...

二、umami MCP SERVER的配置

接下来就到了umami_mcp_server的配置环节啦。

umami_mcp_server的原github地址如下：

github.com/jakeyShakey...

我在使用过程中发现这个项目有问题，它的mcp配置依赖于团队id，但实际上我们自己用，没必要去建立团队，所以我用Trae给它做了二开，你可以用下面我改过的，网址如下：

github.com/XiaYeAI/uma...

首先把这个项目源码clone下来，放到相应的目录，然后打开Trae，在Trae中手动配置mcp，umami_mcp_server的mcp json配置如下：

json 复制代码

{
  "mcpServers": {
    "analytics_service": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/analytics_service",
        "run",
        "analytics-service"
      ],
      "env": {
       "UMAMI_API_URL": "https://example.com",
       "UMAMI_USERNAME": "yourUmamiUsername",
       "UMAMI_PASSWORD": "yourUmamiPassword"
     }
    }
  }
}

这里面/path/to/analytics_service要替换为刚刚我们自己clone的实际路径，然后把UMAMI_API_URL后面的https://example.com替换为我们自己使用的umami的实际url，对于UMAMI_USERNAME和UMAMI_PASSWORD都相应的替换为自己的账号密码，保存以后等一下，可以看到mcp后面就出现了绿色的勾，这代表我们配置成功啦。

三、使用umami MCP

接下来还是自定义一个智能体使用一下看看：

因为大模型有时候对日期会混乱，所以给它一个mcp，让它能获取最新的日期。

接下来在Trae的AI聊天界面 @个人网站分析师，发送分析站点 ，然后它就开始分析了，如下：

然后这个mcp还有一个创建仪表盘的功能，也能很方便的对站点进行详细的分析，如下：

对于个人网站或者插件工具比较多的人而言，这种分析还是很有作用的，比起登录umami网站去一个一个网站看，还是方便多了，同时AI还能帮你分析用户来源、优化方向等。

好了，今天就说到这里了，如果对你有所启发，麻烦动动你宝贵的小手来个三连呀，谢谢！