BigQuery MCP Server

Was macht der “BigQuery” MCP Server?

Der BigQuery MCP Server ist ein Model Context Protocol (MCP) Server, der sicheren, schreibgeschützten Zugriff auf BigQuery-Datensätze bietet. Er fungiert als Brücke zwischen Large Language Models (LLMs) und Ihren BigQuery-Daten und ermöglicht es KI-Assistenten, Daten über eine standardisierte Schnittstelle abzufragen und zu analysieren. Durch die Übersetzung natürlicher Sprachfragen in SQL und die Verwaltung der Datenbanksicherheit können Entwickler und Analysten konversationsbasiert mit ihren Daten arbeiten – ganz ohne manuelles SQL. Der Server unterstützt sowohl Tabellen als auch Materialized Views, bietet Schema-Erkennung und erzwingt sichere Abfragelimits, um Ihre Daten zu schützen. Seine Hauptaufgabe ist es, die Effizienz von Workflows zu steigern, indem LLMs sicher und intuitiv auf Business-Intelligence-Daten zugreifen können.

Liste der Prompts

Im Repository oder in der Dokumentation sind keine Prompt-Vorlagen erwähnt.

Liste der Ressourcen

Im Repository oder README sind keine spezifischen MCP-Ressourcen dokumentiert.

Liste der Tools

In der verfügbaren Dokumentation oder Code-Struktur gibt es keine explizite Tool-Liste oder server.py-Datei.

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• Natürliche Sprachdatenexploration
  Nutzer können Fragen in einfachem Englisch stellen (z.B. “Wer waren unsere Top 10 Kunden im letzten Monat?”) und erhalten die Antworten direkt aus BigQuery – das reduziert den Bedarf an manuellen SQL-Abfragen.

• Sichere Business Intelligence
  Bietet schreibgeschützten Zugriff auf sensible Datensätze und ermöglicht es Datenanalysten und Business-Nutzern, Daten sicher zu erkunden, ohne Risiko von Änderungen.

• Schema-Erkennung
  Erlaubt KI und Nutzern, Schemas von Datensätzen zu erkunden und zwischen Tabellen und Views zu unterscheiden – so wird das Verständnis der verfügbaren Datenstrukturen erleichtert.

• Datenanalyse innerhalb sicherer Grenzen
  Erzwingt Abfragelimits (z.B. 1GB standardmäßig), kontrolliert damit die Ressourcennutzung und verhindert teure, versehentliche Abfragen.

So richten Sie ihn ein

Windsurf

Im Repository sind keine Setup-Anweisungen für Windsurf enthalten.

Claude

1. Voraussetzungen:

   • Installieren Sie Node.js 14 oder höher.
   • Aktivieren Sie BigQuery in Ihrem Google Cloud-Projekt.
   • Installieren Sie die Google Cloud CLI oder besorgen Sie sich eine Service-Account-Key-Datei.
   • Installieren Sie Claude Desktop.

2. Mit Google Cloud authentifizieren:

   • Für die Entwicklung:

     gcloud auth application-default login
     

   • Für den Produktivbetrieb (Service-Account):
     • Speichern Sie Ihre Service-Account-Key-Datei.
     • Verwenden Sie beim Starten des Servers den Parameter --key-file.

3. In Claude Desktop-Konfiguration hinzufügen:
   Bearbeiten Sie Ihre Datei claude_desktop_config.json:

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

4. Speichern und Claude Desktop neu starten.

5. Überprüfen:
   Starten Sie einen Chat mit Claude und stellen Sie eine Frage zu Ihren Daten.

Mit Service-Account:

{
  "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"
      ]
    }
  }
}

API-Schlüssel absichern:
Speichern Sie Ihren Service-Account-Schlüssel außerhalb Ihres Repositories und referenzieren Sie ihn über den Parameter --key-file. Niemals Schlüssel ins Versionskontrollsystem einchecken.

So verwenden Sie dieses MCP in Flows

MCP in FlowHunt verwenden

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie diese mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Fügen Sie im System-MCP-Konfigurationsbereich die Details Ihres MCP-Servers in folgendem JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent dieses MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen und Fähigkeiten nutzen. Denken Sie daran, “bigquery” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL auf Ihre eigene MCP-Server-URL anzupassen.

Übersicht

Unsere Meinung

Der BigQuery MCP Server bietet eine fokussierte, sichere und benutzerfreundliche Lösung, um LLMs mit BigQuery-Datensätzen zu verbinden. Allerdings fehlen im Repository aktuell Dokumentationen zu Prompt-Vorlagen, expliziten MCP-Ressourcen und Tool-Definitionen, die die Erweiterbarkeit und Interoperabilität verbessern würden. Das Setup ist für Claude Desktop unkompliziert, aber Anleitungen für andere Plattformen (wie Windsurf, Cursor oder Cline) oder für fortgeschrittene MCP-Features (roots oder sampling) fehlen. Insgesamt ist dieser MCP Server stark für den primären Anwendungsfall, aber in Bezug auf Erweiterbarkeit eingeschränkt.

Bewertung: 6/10 — Hervorragend für den Kernzweck, aber es fehlen breitere Protokollfunktionen und Dokumentationen.

MCP Score