BigQuery MCP Server

Co dělá “BigQuery” MCP Server?

BigQuery MCP Server je server Model Context Protocolu (MCP), který poskytuje bezpečný, pouze pro čtení přístup k datasetům BigQuery. Slouží jako most mezi velkými jazykovými modely (LLM) a vašimi daty v BigQuery, což AI asistentům umožňuje dotazovat se a analyzovat data prostřednictvím standardizovaného rozhraní. Překládáním otázek v přirozeném jazyce do SQL a správou databázové bezpečnosti umožňuje vývojářům a analytikům interaktivně pracovat se svými daty – bez nutnosti ručního psaní SQL. Server podporuje jak tabulky, tak materializované pohledy, umožňuje průzkum schémat a vynucuje bezpečné limity dotazů na ochranu vašich dat. Jeho hlavní úlohou je zvýšit efektivitu workflow tím, že umožňuje LLM bezpečný a intuitivní přístup k business intelligence datům.

Seznam promptů

V repozitáři ani v dokumentaci nejsou zmíněny žádné šablony promptů.

Seznam zdrojů

V repozitáři ani README nejsou zdokumentovány žádné konkrétní MCP zdroje.

Seznam nástrojů

V dostupné dokumentaci nebo struktuře kódu není uveden explicitní seznam nástrojů ani soubor server.py.

Případy použití tohoto MCP serveru

• Průzkum dat v přirozeném jazyce
  Uživatelé se mohou ptát běžnou češtinou (např. “Kteří byli našich top 10 zákazníků minulý měsíc?”) a získat odpovědi přímo z BigQuery bez nutnosti ručních SQL dotazů.

• Bezpečná business intelligence
  Poskytuje pouze čtecí přístup k citlivým datasetům, což datovým analytikům a business uživatelům umožňuje bezpečně prozkoumávat data bez rizika úprav.

• Objevování schémat
  Umožňuje AI i uživatelům prozkoumávat schémata datasetů, rozlišovat mezi tabulkami a pohledy a zjednodušuje pochopení dostupných datových struktur.

• Analýza dat v bezpečných mezích
  Vynucuje limity dotazů (například výchozí 1 GB), čímž zajišťuje řízenou spotřebu zdrojů a brání náhodným dotazům s vysokými náklady.

Jak jej nastavit

Windsurf

V repozitáři nejsou uvedeny žádné instrukce pro nastavení s Windsurf.

Claude

1. Požadavky:

   • Nainstalujte Node.js verze 14 nebo vyšší.
   • Povolte BigQuery ve svém projektu Google Cloud.
   • Instalujte Google Cloud CLI nebo si obstarejte klíč služebního účtu.
   • Instalujte Claude Desktop.

2. Přihlášení do Google Cloud:

   • Pro vývoj:

     gcloud auth application-default login
     

   • Pro produkci (služební účet):
     • Uložte si klíč služebního účtu.
     • Použijte parametr --key-file při spouštění serveru.

3. Přidejte do konfigurace Claude Desktop:
   Upravte svůj soubor claude_desktop_config.json:

   {
     "mcpServers": {
       "bigquery": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "-y",
           "@ergut/mcp-bigquery-server",
           "--project-id",
           "your-project-id",
           "--location",
           "us-central1"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Uložte a restartujte Claude Desktop.

5. Ověření:
   Spusťte chat s Claudem a položte dotaz na svá data.

Se služebním účtem:

{
  "mcpServers": {
    "bigquery": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@ergut/mcp-bigquery-server",
        "--project-id",
        "your-project-id",
        "--location",
        "us-central1",
        "--key-file",
        "/path/to/your/service-account-key.json"
      ]
    }
  }
}

Zabezpečení API klíčů:
Ukládejte klíč služebního účtu mimo svůj repozitář a odkazujte na něj pomocí parametru --key-file. Nikdy neukládejte klíče do verzovacího systému.

Jak používat tento MCP ve flowech

Použití MCP ve FlowHunt

Chcete-li integrovat MCP servery do svého workflowu ve FlowHunt, začněte přidáním MCP komponenty do svého flow a jejím propojením s AI agentem:

Klikněte na MCP komponentu pro otevření konfiguračního panelu. V sekci systémové MCP konfigurace vložte detaily svého MCP serveru v tomto JSON formátu:

{
  "bigquery": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po nastavení může AI agent tento MCP využívat jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “bigquery” na skutečné jméno vašeho MCP serveru a nahradit URL adresou vašeho vlastního MCP serveru.

Přehled

Náš názor

BigQuery MCP Server nabízí zaměřené, bezpečné a uživatelsky přívětivé řešení pro propojení LLM s BigQuery datasety. Repozitář však aktuálně postrádá dokumentaci pro šablony promptů, explicitní MCP zdroje a definice nástrojů, což by zvýšilo rozšiřitelnost a interoperabilitu. Nastavení je jednoduché pro Claude Desktop, ale chybí instrukce pro další platformy (jako Windsurf, Cursor nebo Cline) nebo pro pokročilé MCP funkce (roots nebo sampling). Celkově je tento MCP server solidní pro svůj hlavní účel, ale omezený v rozšiřitelnosti.

Hodnocení: 6/10 — Skvělý pro svou hlavní funkci, ale postrádá širší protokolové možnosti a dokumentaci.

MCP skóre