Serveur MCP BigQuery

Que fait le serveur MCP “BigQuery” ?

Le serveur MCP BigQuery est un serveur Model Context Protocol (MCP) qui offre un accès sécurisé en lecture seule aux ensembles de données BigQuery. Il agit comme un pont entre les grands modèles de langage (LLMs) et vos données BigQuery, permettant aux assistants IA d’interroger et d’analyser les données via une interface standardisée. En traduisant les questions en langage naturel en SQL et en gérant la sécurité de la base de données, il permet aux développeurs et analystes d’interagir avec leurs données de façon conversationnelle—sans avoir besoin d’écrire du SQL manuellement. Le serveur prend en charge les tables et les vues matérialisées, propose l’exploration de schéma et impose des limites de requête pour protéger vos données. Son rôle principal est d’améliorer l’efficacité des workflows en permettant aux LLMs d’accéder de manière sécurisée et intuitive aux données de business intelligence.

Liste des Prompts

Aucun modèle de prompt n’est mentionné dans le dépôt ou la documentation.

Liste des Ressources

Aucune ressource MCP spécifique n’est documentée dans le dépôt ou le README.

Liste des Outils

Aucune liste d’outils explicite ni fichier server.py n’est présent dans la documentation ou la structure du code disponible.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Exploration de données en langage naturel
  Les utilisateurs peuvent poser des questions en anglais courant (ex. : “Quels étaient nos 10 meilleurs clients le mois dernier ?”) et recevoir les réponses directement depuis BigQuery, réduisant ainsi le besoin de requêtes SQL manuelles.

• Business Intelligence sécurisée
  Fournit un accès en lecture seule aux ensembles de données sensibles, permettant aux analystes de données et aux utilisateurs métiers d’explorer les données en toute sécurité sans risque de modification.

• Découverte de schéma
  Permet à l’IA et aux utilisateurs d’explorer les schémas des ensembles de données, de distinguer les tables et les vues, facilitant la compréhension des structures de données disponibles.

• Analyse de données dans des limites sûres
  Implique des limites sur les requêtes (par exemple, 1 Go par défaut) pour garantir une utilisation contrôlée des ressources et éviter les requêtes accidentelles à coût élevé.

Comment l’installer

Windsurf

Aucune instruction d’installation pour Windsurf n’est fournie dans le dépôt.

Claude

1. Prérequis :

   • Installez Node.js 14 ou version ultérieure.
   • Activez BigQuery dans votre projet Google Cloud.
   • Installez l’interface en ligne de commande Google Cloud ou obtenez un fichier de clé de compte de service.
   • Installez Claude Desktop.

2. Authentifiez-vous auprès de Google Cloud :

   • Pour le développement :

     gcloud auth application-default login
     

   • Pour la production (compte de service) :
     • Enregistrez votre fichier de clé de compte de service.
     • Utilisez le paramètre --key-file lors du démarrage du serveur.

3. Ajoutez à la config de Claude Desktop :
   Modifiez votre fichier claude_desktop_config.json :

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

4. Enregistrez et redémarrez Claude Desktop.

5. Vérifiez :
   Démarrez une discussion avec Claude et posez une question sur vos données.

Avec compte de service :

{
  "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"
      ]
    }
  }
}

Sécurisation des clés API :
Stockez votre clé de compte de service en dehors de votre dépôt et référencez-la via le paramètre --key-file. Ne commitez jamais de clés dans le contrôle de version.

Comment utiliser ce MCP dans vos flux

Utiliser MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flux et en le connectant à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration système MCP, insérez les détails de votre serveur MCP avec ce format JSON :

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

Une fois configuré, l’agent IA peut maintenant utiliser ce MCP comme outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “bigquery” par le nom réel de votre serveur MCP et l’URL par celle de votre propre serveur MCP.

Aperçu

Notre avis

Le serveur MCP BigQuery fournit une solution ciblée, sécurisée et conviviale pour connecter des LLMs aux ensembles de données BigQuery. Cependant, le dépôt manque actuellement de documentation sur les modèles de prompts, les ressources MCP explicites et les définitions d’outils, ce qui améliorerait l’extensibilité et l’interopérabilité. La configuration est simple pour Claude Desktop, mais les instructions pour d’autres plateformes (comme Windsurf, Cursor ou Cline) ou pour des fonctionnalités MCP avancées (racines ou sampling) sont absentes. Dans l’ensemble, ce serveur MCP est solide pour son cas d’usage principal mais limité en extensibilité.

Note : 6/10 — Excellent pour son rôle principal, mais il manque des fonctionnalités et de la documentation relatives au protocole plus large.

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