BigQuery MCP Server

Hvad laver “BigQuery” MCP Server?

BigQuery MCP Server er en Model Context Protocol (MCP) server, der giver sikker, skrivebeskyttet adgang til BigQuery-datasæt. Den fungerer som bro mellem Large Language Models (LLM’er) og dine BigQuery-data, så AI-assistenter kan forespørge og analysere data gennem et standardiseret interface. Ved at oversætte naturlige sprogspørgsmål til SQL og håndtere databasesikkerhed muliggør den, at udviklere og analytikere kan interagere med deres data samtaleorienteret – uden behov for manuel SQL. Serveren understøtter både tabeller og materialiserede views, tilbyder schema-udforskning og håndhæver sikre forespørgselsgrænser for at beskytte dine data. Dens primære rolle er at øge arbejdsgangeffektivitet ved at give LLM’er sikker og intuitiv adgang til business intelligence-data.

Liste over Prompts

Ingen promptskabeloner er nævnt i repositoriet eller dokumentationen.

Liste over Ressourcer

Ingen specifikke MCP-ressourcer er dokumenteret i repositoriet eller README.

Liste over Værktøjer

Ingen eksplicit værktøjsliste eller server.py-fil findes i den tilgængelige dokumentation eller kodestruktur.

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

• Samtaleorienteret dataudforskning
  Brugere kan stille spørgsmål på almindeligt engelsk (f.eks. “Hvem var vores 10 bedste kunder sidste måned?”) og modtage svar direkte fra BigQuery, hvilket mindsker behovet for manuelle SQL-forespørgsler.

• Sikker business intelligence
  Giver skrivebeskyttet adgang til følsomme datasæt, så dataanalytikere og forretningsbrugere sikkert kan udforske data uden risiko for ændringer.

• Schema discovery
  Gør det muligt for AI og brugere at udforske datasæts-skemaer, skelne mellem tabeller og views og effektivisere forståelsen af tilgængelige datastrukturer.

• Dataanalyse inden for sikre grænser
  Håndhæver forespørgselsgrænser (f.eks. 1GB som standard), så ressourceforbruget kontrolleres og utilsigtede dyre forespørgsler undgås.

Sådan sætter du den op

Windsurf

Ingen opsætningsvejledning for Windsurf er angivet i repositoriet.

Claude

1. Forudsætninger:

   • Installer Node.js 14 eller nyere.
   • Aktiver BigQuery i dit Google Cloud-projekt.
   • Installer Google Cloud CLI eller få fat i en service account-nøglefil.
   • Installer Claude Desktop.

2. Godkend med Google Cloud:

   • Til udvikling:

     gcloud auth application-default login
     

   • Til produktion (servicekonto):
     • Gem din service account-nøglefil.
     • Brug parameteren --key-file når du starter serveren.

3. Tilføj til Claude Desktop-konfiguration:
   Rediger din claude_desktop_config.json fil:

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

4. Gem og genstart Claude Desktop.

5. Verificering:
   Start en chat med Claude og stil et spørgsmål om dine data.

Med servicekonto:

{
  "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"
      ]
    }
  }
}

Sikring af API-nøgler:
Opbevar din servicekonto-nøgle uden for dit repository og henvis til den via --key-file parameteren. Undlad altid at committe nøgler til versionskontrol.

Sådan bruger du denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-workflow skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsætter du dine MCP-serverdetaljer med dette JSON-format:

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

Når konfigurationen er gemt, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og kapaciteter. Husk at ændre “bigquery” til det aktuelle navn på din MCP-server og erstatte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Vores vurdering

BigQuery MCP Server leverer en fokuseret, sikker og brugervenlig løsning til at forbinde LLM’er med BigQuery-datasæt. Dog mangler der i repositoriet dokumentation for promptskabeloner, eksplicitte MCP-ressourcer og værktøjsdefinitioner, hvilket ville forbedre udvidelsesmuligheder og interoperabilitet. Opsætningen er ligetil for Claude Desktop, men instruktioner for andre platforme (som Windsurf, Cursor eller Cline) eller avancerede MCP-funktioner (roots eller sampling) mangler. Samlet set er denne MCP-server solid til sit primære formål, men begrænset i udvidelsesmuligheder.

Bedømmelse: 6/10 — Fremragende til kerneopgaven, men mangler bredere protokol-funktioner og dokumentation.

MCP Score