Servidor MCP de BigQuery

¿Qué hace el Servidor MCP de “BigQuery”?

El Servidor MCP de BigQuery es un servidor del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) que proporciona acceso seguro y de solo lectura a conjuntos de datos de BigQuery. Actúa como un puente entre los Modelos de Lenguaje Extendido (LLM) y tus datos de BigQuery, permitiendo que asistentes de IA consulten y analicen datos a través de una interfaz estandarizada. Al traducir preguntas en lenguaje natural a SQL y gestionar la seguridad de la base de datos, permite que desarrolladores y analistas interactúen con sus datos de forma conversacional, sin necesidad de SQL manual. El servidor soporta tanto tablas como vistas materializadas, ofrece exploración de esquemas y aplica límites seguros de consulta para proteger tus datos. Su función principal es mejorar la eficiencia del flujo de trabajo permitiendo que los LLM accedan a datos de inteligencia empresarial de forma segura e intuitiva.

Lista de Prompts

No se mencionan plantillas de prompt en el repositorio ni en la documentación.

Lista de Recursos

No se documentan recursos MCP específicos en el repositorio ni en el README.

Lista de Herramientas

No hay una lista explícita de herramientas ni archivo server.py presente en la documentación o estructura del código disponible.

Casos de uso de este Servidor MCP

• Exploración de datos en lenguaje natural
  Los usuarios pueden hacer preguntas en español claro (ejemplo: “¿Cuáles fueron nuestros 10 principales clientes el mes pasado?”) y recibir respuestas directamente de BigQuery, reduciendo la necesidad de consultas SQL manuales.

• Inteligencia empresarial segura
  Proporciona acceso de solo lectura a conjuntos de datos sensibles, permitiendo que analistas de datos y usuarios de negocio exploren la información de manera segura, sin riesgo de modificación.

• Descubrimiento de esquemas
  Permite que la IA y los usuarios exploren los esquemas de los conjuntos de datos, distinguiendo entre tablas y vistas, y facilitando la comprensión de las estructuras de datos disponibles.

• Análisis de datos dentro de límites seguros
  Aplica límites a las consultas (por ejemplo, 1GB por defecto), asegurando que el uso de recursos esté controlado y evitando consultas accidentales de alto costo.

Cómo configurarlo

Windsurf

No se proporcionan instrucciones de configuración para Windsurf en el repositorio.

Claude

1. Requisitos previos:

   • Instala Node.js 14 o superior.
   • Habilita BigQuery en tu proyecto de Google Cloud.
   • Instala la CLI de Google Cloud u obtén un archivo de clave de cuenta de servicio.
   • Instala Claude Desktop.

2. Autenticarse con Google Cloud:

   • Para desarrollo:

     gcloud auth application-default login
     

   • Para producción (cuenta de servicio):
     • Guarda tu archivo de clave de cuenta de servicio.
     • Usa el parámetro --key-file al iniciar el servidor.

3. Agregar a la configuración de Claude Desktop:
   Edita tu archivo claude_desktop_config.json:

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

4. Guarda y reinicia Claude Desktop.

5. Verifica:
   Inicia un chat con Claude y haz una pregunta sobre tus datos.

Con cuenta de servicio:

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

Protegiendo las claves API:
Guarda tu clave de cuenta de servicio fuera del repositorio y haz referencia a ella usando el parámetro --key-file. Nunca subas claves a control de versiones.

Cómo usar este MCP dentro de los flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo en FlowHunt, comienza agregando el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración del sistema MCP, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "bigquery": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://tuservidormcp.ejemplo/rutadelmcp/url"
  }
}

Una vez configurado, el agente de IA podrá utilizar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “bigquery” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Nuestra opinión

El Servidor MCP de BigQuery proporciona una solución enfocada, segura y fácil de usar para conectar LLMs con conjuntos de datos de BigQuery. Sin embargo, el repositorio actualmente carece de documentación sobre plantillas de prompt, recursos MCP explícitos y definiciones de herramientas, lo que mejoraría su extensibilidad e interoperabilidad. La configuración es sencilla para Claude Desktop, pero faltan instrucciones para otras plataformas (como Windsurf, Cursor o Cline) o para características avanzadas de MCP (roots o sampling). En general, este servidor MCP es sólido para su caso de uso principal pero limitado en extensibilidad.

Calificación: 6/10 — Excelente para su función principal, pero le faltan características de protocolo más amplias y documentación.

Puntuación MCP