Cosa fa il server “BigQuery” MCP?

Il BigQuery MCP Server è un server Model Context Protocol (MCP) che fornisce accesso sicuro e in sola lettura ai dataset BigQuery. Funziona da ponte tra i Large Language Models (LLM) e i tuoi dati BigQuery, permettendo agli assistenti AI di interrogare e analizzare i dati tramite un’interfaccia standardizzata. Traducendo domande in linguaggio naturale in SQL e gestendo la sicurezza del database, consente a sviluppatori e analisti di interagire con i propri dati in modo conversazionale—senza la necessità di scrivere SQL manualmente. Il server supporta sia tabelle che materialized views, offre esplorazione degli schemi e applica limiti di sicurezza sulle query per proteggere i tuoi dati. Il suo ruolo principale è migliorare l’efficienza dei workflow permettendo agli LLM di accedere ai dati di business intelligence in modo sicuro e intuitivo.

Elenco dei Prompt

Nessun template di prompt è menzionato nel repository o nella documentazione.

Elenco delle Risorse

Nessuna risorsa MCP specifica è documentata nel repository o nel README.

Elenco degli Strumenti

Nessun elenco esplicito di strumenti o file server.py è presente nella documentazione o nella struttura del codice.

Casi d’Uso di questo MCP Server

• Esplorazione Dati in Linguaggio Naturale
  Gli utenti possono porre domande in inglese semplice (es. “Chi sono stati i nostri 10 migliori clienti lo scorso mese?”) e ricevere risposte direttamente da BigQuery, riducendo la necessità di scrivere query SQL manuali.

• Business Intelligence Sicura
  Fornisce accesso in sola lettura a dataset sensibili, consentendo ad analisti e utenti business di esplorare i dati in sicurezza senza rischi di modifica.

• Scoperta degli Schemi
  Permette ad AI e utenti di esplorare gli schemi dei dataset, distinguendo tra tabelle e viste, semplificando la comprensione delle strutture dati disponibili.

• Analisi dei Dati entro Limiti Sicuri
  Applica limiti alle query (es. 1GB di default), garantendo che l’utilizzo delle risorse sia controllato e prevenendo query accidentali ad alto costo.

Come configurarlo

Windsurf

Nessuna istruzione di configurazione per Windsurf è fornita nel repository.

Claude

1. Prerequisiti:

   • Installa Node.js 14 o superiore.
   • Abilita BigQuery nel tuo progetto Google Cloud.
   • Installa Google Cloud CLI oppure ottieni un file chiave di service account.
   • Installa Claude Desktop.

2. Autenticazione con Google Cloud:

   • Per sviluppo:

     gcloud auth application-default login
     

   • Per produzione (service account):
     • Salva il file chiave del tuo service account.
     • Utilizza il parametro --key-file quando avvii il server.

3. Aggiungi alla configurazione di Claude Desktop:
   Modifica il file claude_desktop_config.json:

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

4. Salva e riavvia Claude Desktop.

5. Verifica:
   Avvia una chat con Claude e poni una domanda sui tuoi dati.

Con 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"
      ]
    }
  }
}

Protezione delle API Key:
Conserva la chiave del tuo service account al di fuori del repository e referenziala tramite il parametro --key-file. Non committare mai le chiavi sul version control.

Come usare questo MCP nei flussi

Utilizzare MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flusso e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP usando questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI sarà in grado di utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “bigquery” con il nome reale del tuo server MCP e sostituire l’URL con quello del tuo server MCP.

Panoramica

La nostra opinione

Il BigQuery MCP Server offre una soluzione mirata, sicura e semplice per collegare gli LLM ai dataset BigQuery. Tuttavia, il repository attualmente manca di documentazione su prompt template, risorse MCP esplicite e definizioni di strumenti, che ne migliorerebbero estensibilità e interoperabilità. La configurazione è semplice per Claude Desktop, ma mancano istruzioni per altre piattaforme (come Windsurf, Cursor o Cline) o per funzionalità MCP avanzate (roots o sampling). Nel complesso, questo MCP server è solido per il suo scopo principale ma limitato in estensibilità.

Valutazione: 6/10 — Ottimo per il suo compito principale, ma mancano funzionalità e documentazione del protocollo più ampie.

Punteggio MCP