BigQuery MCP Server

Wat doet de “BigQuery” MCP Server?

De BigQuery MCP Server is een Model Context Protocol (MCP) server die veilige, alleen-lezen toegang biedt tot BigQuery-datasets. Het fungeert als een brug tussen Large Language Models (LLM’s) en je BigQuery-data, waardoor AI-assistenten data kunnen bevragen en analyseren via een gestandaardiseerde interface. Door natuurlijke taalvragen te vertalen naar SQL en databasebeveiliging te beheren, stelt het ontwikkelaars en analisten in staat om op conversatiegerichte wijze met hun data te werken—zonder handmatig SQL te hoeven schrijven. De server ondersteunt zowel tabellen als materialized views, biedt schema-exploratie en handhaaft veilige querylimieten om je data te beschermen. De primaire rol is het verhogen van workflow-efficiëntie door LLM’s op een veilige en intuïtieve manier toegang te geven tot business intelligence-data.

Lijst van Prompts

Er worden geen prompt-templates genoemd in de repository of documentatie.

Lijst van Resources

Er zijn geen specifieke MCP-resources gedocumenteerd in de repository of README.

Lijst van Tools

Er is geen expliciete lijst met tools of server.py-bestand aanwezig in de beschikbare documentatie of code-structuur.

Gebruikstoepassingen van deze MCP Server

• Natuurlijke taal data-exploratie
  Gebruikers kunnen vragen stellen in gewoon Nederlands (bijv. “Wie waren onze top 10 klanten vorige maand?”) en direct antwoorden krijgen uit BigQuery, waardoor handmatige SQL-vragen overbodig worden.

• Veilige business intelligence
  Biedt alleen-lezen toegang tot gevoelige datasets, zodat data-analisten en zakelijke gebruikers data veilig kunnen verkennen zonder risico op wijziging.

• Schema-ontdekking
  Stelt AI en gebruikers in staat om dataset-schema’s te verkennen, onderscheid te maken tussen tabellen en views, en het begrijpen van beschikbare datastructuren te versnellen.

• Data-analyse binnen veilige limieten
  Handhaaft querylimieten (bijv. standaard 1GB), zodat het gebruik van resources wordt beheerst en dure, per ongeluk uitgevoerde queries worden voorkomen.

Hoe stel je het in

Windsurf

Er zijn geen installatie-instructies voor Windsurf opgenomen in de repository.

Claude

1. Vereisten:

   • Installeer Node.js 14 of hoger.
   • Schakel BigQuery in je Google Cloud-project in.
   • Installeer Google Cloud CLI of verkrijg een serviceaccount-sleutelbestand.
   • Installeer Claude Desktop.

2. Authenticeer met Google Cloud:

   • Voor ontwikkeling:

     gcloud auth application-default login
     

   • Voor productie (serviceaccount):
     • Sla je serviceaccount-sleutelbestand op.
     • Gebruik de parameter --key-file bij het starten van de server.

3. Toevoegen aan Claude Desktop-configuratie:
   Bewerk je claude_desktop_config.json bestand:

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

4. Opslaan en herstart Claude Desktop.

5. Verifiëren:
   Start een chat met Claude en stel een vraag over je data.

Met serviceaccount:

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

API-sleutels beveiligen:
Sla je serviceaccount-sleutel buiten je repository op en verwijs ernaar via de --key-file parameter. Zet nooit sleutels in versiebeheer.

Hoe gebruik je deze MCP in flows

MCP gebruiken in FlowHunt

Om MCP-servers in je FlowHunt-werkstroom te integreren, begin je met het toevoegen van het MCP-component aan je flow en verbind je het met je AI-agent:

Klik op het MCP-component om het configuratiepaneel te openen. Voeg in het systeem MCP-configuratiegedeelte je MCP-servergegevens in met dit JSON-formaat:

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

Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu gebruiken als tool met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “bigquery” te vervangen door de werkelijke naam van je MCP-server en de URL door je eigen MCP-server-URL.

Overzicht

Onze mening

De BigQuery MCP Server biedt een gerichte, veilige en gebruiksvriendelijke oplossing voor het koppelen van LLM’s aan BigQuery-datasets. De repository mist echter documentatie over prompt-templates, expliciete MCP-resources en tooldefinities, wat de uitbreidbaarheid en interoperabiliteit zou verbeteren. De installatie is eenvoudig voor Claude Desktop, maar instructies voor andere platforms (zoals Windsurf, Cursor of Cline) of voor geavanceerde MCP-functies (roots of sampling) ontbreken. Al met al is deze MCP-server solide voor het primaire gebruiksdoel, maar beperkt qua uitbreidbaarheid.

Beoordeling: 6/10 — Geweldig voor de kerntaak, maar mist bredere protocolfuncties en documentatie.

MCP Score