データ分析とデータベースアイコンによるミニマルなベクターSaaS連携コンセプト

BigQuery MCP向けAIエージェント

Model Context Protocol(MCP)サーバーでLLMをGoogle BigQueryにシームレスに接続。データベーススキーマの確認、テーブル一覧、先進的なSQLクエリのリアルタイム実行を手間なく実現し、BigQueryのパワーで高速分析とインテリジェントな自動化を解放します。生産性を高め、インサイトを加速し、安全かつスケーラブルな連携でデータドリブンな意思決定を強化します。

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データベースと分析連携のベクターイラスト

リアルタイムBigQueryデータベース管理

AIワークフローでGoogle BigQueryデータベースを直接管理・クエリ実行。テーブル一覧、スキーマ詳細の確認、SQLクエリの即時実行が可能なシンプルなインターフェースで、手作業を排除しビジネスインテリジェンスを加速します。

テーブル一覧を即時取得.
BigQueryプロジェクト内の全テーブルを自動取得し、スキーマ探索を迅速化します。
テーブルスキーマの詳細表示.
任意のBigQueryテーブルのスキーマ詳細を確認し、よりスマートなクエリや分析をサポートします。
BigQuery SQL実行.
BigQuery方言のSQLを直接実行し、データ取得や分析を効率化します。
安全な認証情報管理.
環境変数またはキー ファイルによる設定で、堅牢なエンタープライズレベルのセキュリティを実現。
ミニマルなSaaSデプロイと設定のイラスト

柔軟な構成と簡単なデプロイ

BigQuery MCPサーバーを自分の環境に簡単にデプロイ可能。コマンドライン引数や環境変数による設定で開発・本番いずれにも柔軟に対応します。

コマンドライン&環境変数設定.
環境変数またはCLI引数から選択して迅速・柔軟に構成可能です。
クラウドネイティブ対応.
GCPプロジェクト向けに最適化され、プロジェクト・ロケーション・データセット指定をサポート。
カスタムキーファイル対応.
サービスアカウントキーファイル連携で高度なアクセス制御とセキュリティを実現します。
連携と開発者向けデバッグツールを示すベクターイラスト

シームレスな連携と開発ツール

Smithery経由でのインストールや、Claude Desktopでの手動設定に対応。MCP Inspectorで素早いデバッグと診断が可能となり、どんな環境でもAIとデータワークフローの円滑な統合を実現します。

Smithery自動インストール.
npx SmitheryでBigQuery MCPサーバーをClaude Desktopに数秒でデプロイ可能。
統合型MCP Inspector.
専用のMCP Inspectorツールでサーバーの動作をデバッグ・監視できます。

MCP連携

利用可能なBigQuery MCP連携ツール

以下のツールがBigQuery MCP連携の一部として利用できます:

execute-query

BigQuery方言のSQLクエリを実行し、データベースから結果を返します。

list-tables

設定されたBigQueryデータベース内の全テーブルを一覧表示し、データソースを発見できます。

describe-table

指定したBigQueryテーブルのスキーマ(カラム名や型など)を表示します。

BigQueryとLLMを即時連携

BigQuery MCPサーバーをデプロイし、言語モデルによるスキーマ探索・クエリ実行・強力なデータインサイトの取得を安全かつシームレスに実現しましょう。

MCP Server BigQuery GitHubリポジトリのランディングページ

MCP Server BigQueryとは

MCP Server BigQueryは、LucasHildにより開発されたModel Context Protocolサーバーで、大規模言語モデル(LLM)とGoogle BigQueryデータベース間を安全かつ効率的に橋渡しします。このオープンソースソリューションにより、LLMはBigQueryのデータベーススキーマの確認やSQLクエリの実行を、制限された読み取り専用環境下で安全に行えます。この安全なインターフェースの提供により、組織は高度なAI・LLM機能を活用しながら、堅牢なセキュリティとデータ変更リスクの最小化を両立してデータウェアハウスを分析・操作できます。

主な機能

MCP Server BigQueryでできること

MCP Server BigQueryは、ユーザーやAIエージェントがModel Context Protocolインターフェースを通じてBigQueryデータセットをシームレスにクエリ・確認・分析できるようにします。LLMとの連携でデータ主導のアプリや分析も簡単に、安全性も維持します。

スキーマ確認
LLMがBigQueryデータセットの構造を安全に把握・理解可能。
読み取り専用SQLクエリ
API経由でBigQueryデータウェアハウスに安全な読み取り専用SQLを実行。
AI駆動の分析
LLMがBigQueryデータセット上で直接インサイト生成や高度な分析を実行。
データアプリ連携
データ主導アプリやワークフローをMCP経由でBigQueryと簡単連携。
安全なデータアクセス
強固なアクセス制御で許可されていないデータ変更や漏洩を防止。
ベクトル化されたサーバーとAIエージェント

AIエージェントがMCP Server BigQueryで得られるメリット

AIエージェントやLLMは、MCP Server BigQueryを活用することで、企業データウェアハウスへ安全かつプログラマティックにアクセスできます。これにより、直接的なデータベース認証情報なしでデータ探索の自動化、インサイトの生成、分析の実行が可能となり、効率性とセキュリティの両立を実現します。