BigQuery MCP -palvelin

Mitä “BigQuery” MCP -palvelin tekee?

BigQuery MCP -palvelin on Model Context Protocol (MCP) -palvelin, joka tarjoaa turvallisen, vain luku -yhteyden BigQuery-datasetteihin. Se toimii siltana Large Language Modelien (LLM) ja BigQuery-datasi välillä mahdollistaen tekoälyavustajien kysyä ja analysoida dataa standardoidun rajapinnan kautta. Kääntämällä luonnollisen kielen kysymykset SQL:ksi ja hallitsemalla tietokannan suojausta, se mahdollistaa kehittäjien ja analyytikoiden vuorovaikuttaa datansa kanssa keskustelullisesti — ilman manuaalista SQL:ää. Palvelin tukee sekä tauluja että materialisoituja näkymiä, tarjoaa skeeman tutkimisen mahdollisuuden ja pakottaa turvalliset kyselyrajat datasi suojaamiseksi. Sen ensisijainen tehtävä on tehostaa työnkulkuja mahdollistamalla LLM-mallien turvallinen ja intuitiivinen pääsy liiketoimintatietoon.

Kehotepohjalistaus

Repositoryssa tai dokumentaatiossa ei mainita kehotepohjia.

Resurssilistaus

Repositoryssa tai README:ssä ei ole dokumentoitu yksittäisiä MCP-resursseja.

Työkalulistaus

Saatavilla olevasta dokumentaatiosta tai koodirakenteesta ei löydy erillistä työkalulistausta tai server.py-tiedostoa.

Tämän MCP-palvelimen käyttötapaukset

• Luonnollisen kielen datan tutkiminen
  Käyttäjät voivat esittää kysymyksiä selkokielellä (esim. “Ketkä olivat 10 parasta asiakastamme viime kuussa?”) ja saada vastaukset suoraan BigQuerysta, vähentäen tarvetta manuaaliselle SQL-kyselylle.

• Turvallinen liiketoimintatiedon analyysi
  Tarjoaa vain luku -pääsyn arkaluonteisiin datasetteihin, mahdollistaen data-analyytikoille ja liiketoiminnan käyttäjille turvallisen tiedon tutkimisen ilman muokkausriskiä.

• Skeeman tunnistus
  Mahdollistaa tekoälyn ja käyttäjien selvittää datasetien skeemat, erottaa taulut ja näkymät ja nopeuttaa datarakenteiden ymmärtämistä.

• Datan analysointi turvallisilla rajoilla
  Pakottaa kyselyrajat (esim. oletuksena 1GB), varmistaen resurssien hallinnan ja ehkäisten vahingossa syntyvät kallisarvoiset kyselyt.

Näin otat sen käyttöön

Windsurf

Repositoryssa ei ole Windsurf-asennusohjeita.

Claude

1. Edellytykset:

   • Asenna Node.js versio 14 tai uudempi.
   • Ota BigQuery käyttöön Google Cloud -projektissasi.
   • Asenna Google Cloud CLI tai hanki palvelutilin avaintiedosto.
   • Asenna Claude Desktop.

2. Tunnistaudu Google Cloudiin:

   • Kehitykseen:

     gcloud auth application-default login
     

   • Tuotantoon (palvelutili):
     • Tallenna palvelutilin avaintiedosto.
     • Käytä --key-file -parametria palvelinta käynnistäessäsi.

3. Lisää Claude Desktop -konfiguraatioon:
   Muokkaa claude_desktop_config.json -tiedostoa:

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

4. Tallenna ja käynnistä Claude Desktop uudelleen.

5. Varmista toimivuus:
   Käynnistä keskustelu Clauden kanssa ja kysy kysymys datastasi.

Palvelutilin kanssa:

{
  "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-avainten turvallinen säilytys:
Säilytä palvelutilin avain tiedostona projektisi ulkopuolella ja viittaa siihen --key-file -parametrilla. Älä koskaan lisää avaimia versionhallintaan.

Näin käytät MCP:tä FlowHuntin työnkuluissa

MCP:n käyttö FlowHuntissa

Voit integroida MCP-palvelimet FlowHunt-työnkulkuusi lisäämällä MCP-komponentin työnkulkuun ja yhdistämällä sen tekoälyagenttiin:

Klikkaa MCP-komponenttia avataksesi asetuspaneelin. Järjestelmän MCP-asetuksissa lisää MCP-palvelimesi tiedot seuraavassa JSON-muodossa:

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

Kun asetukset on tallennettu, tekoälyagentti voi käyttää tätä MCP:tä työkaluna ja hyödyntää kaikkia sen ominaisuuksia. Muista vaihtaa “bigquery” MCP-palvelimesi oikeaan nimeen ja korvata URL omalla MCP-palvelimesi osoitteella.

Yhteenveto

Mielipiteemme

BigQuery MCP -palvelin tarjoaa keskittyneen, turvallisen ja käyttäjäystävällisen ratkaisun LLM-mallien yhdistämiseen BigQuery-datasetteihin. Repositorioista puuttuu kuitenkin dokumentaatio kehotepohjista, MCP-resursseista ja työkalumäärityksistä, jotka parantaisivat laajennettavuutta ja yhteensopivuutta. Asennus on suoraviivaista Claude Desktopille, mutta ohjeet muille alustoille (kuten Windsurf, Cursor tai Cline) ja edistyneemmille MCP-ominaisuuksille (esim. roots tai näytteenotto) puuttuvat. Kokonaisuudessaan tämä MCP-palvelin on vahva ydinkäyttötarkoituksessaan, mutta laajennettavuudessa on rajoitteita.

Arvosana: 6/10 — Erinomainen ydintehtävässään, mutta laajemmat protokollaominaisuudet ja dokumentaatio puuttuvat.

MCP-pisteet