BigQuery MCP-server

Hva gjør “BigQuery” MCP-serveren?

BigQuery MCP-serveren er en Model Context Protocol (MCP)-server som gir sikker, skrivebeskyttet tilgang til BigQuery-datasett. Den fungerer som en bro mellom Large Language Models (LLMs) og dine BigQuery-data, slik at AI-assistenter kan spørre og analysere data gjennom et standardisert grensesnitt. Ved å oversette naturlige språkspørsmål til SQL og håndtere databasesikkerhet, gir den utviklere og analytikere mulighet til å samhandle med dataene sine samtalebasert—uten behov for manuell SQL. Serveren støtter både tabeller og materialiserte visninger, tilbyr skjemautforskning og håndhever trygge spørringsgrenser for å beskytte dataene dine. Dens primære rolle er å øke arbeidsflyteffektiviteten ved å gjøre det mulig for LLM-er å få tilgang til business intelligence-data sikkert og intuitivt.

Liste over prompt-maler

Ingen prompt-maler er nevnt i repository eller dokumentasjon.

Liste over ressurser

Ingen spesifikke MCP-ressurser er dokumentert i repository eller README.

Liste over verktøy

Ingen eksplisitt verktøyliste eller server.py-fil finnes i tilgjengelig dokumentasjon eller kodestruktur.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Samtalebasert datautforskning
  Brukere kan stille spørsmål på vanlig norsk (f.eks. “Hvem var våre 10 største kunder forrige måned?”) og få svar direkte fra BigQuery, noe som reduserer behovet for manuelle SQL-spørringer.

• Sikker business intelligence
  Gir skrivebeskyttet tilgang til sensitive datasett, slik at dataanalytikere og forretningsbrukere trygt kan utforske data uten risiko for endringer.

• Skjemautforskning
  Lar AI og brukere utforske datasett-skjemastrukturer, skille mellom tabeller og visninger, og forenkler prosessen med å forstå tilgjengelige datastrukturer.

• Dataanalyse innenfor trygge grenser
  Håndhever spørringsgrenser (f.eks. 1GB som standard), slik at ressursbruk kontrolleres og dyre feilspørringer unngås.

Slik setter du det opp

Windsurf

Ingen oppsett-veiledning for Windsurf er gitt i repository.

Claude

1. Forutsetninger:

   • Installer Node.js 14 eller nyere.
   • Aktiver BigQuery i ditt Google Cloud-prosjekt.
   • Installer Google Cloud CLI eller skaff en servicekonto-nøkkelfil.
   • Installer Claude Desktop.

2. Autentiser mot Google Cloud:

   • For utvikling:

     gcloud auth application-default login
     

   • For produksjon (servicekonto):
     • Lagre din servicekonto-nøkkelfil.
     • Bruk --key-file-parameteren når du starter serveren.

3. Legg til i Claude Desktop-konfigurasjon:
   Rediger din claude_desktop_config.json-fil:

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

4. Lagre og start Claude Desktop på nytt.

5. Verifiser:
   Start en chat med Claude og still et spørsmål om dataene dine.

Med servicekonto:

{
  "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"
      ]
    }
  }
}

Sikring av API-nøkler:
Oppbevar servicekonto-nøkkelen utenfor ditt repository og referer den via --key-file-parameteren. Aldri legg nøkler i versjonskontroll.

Slik bruker du denne MCP-en i flows

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i FlowHunt-arbeidsflyten din, start med å legge til MCP-komponenten i flowen og koble den til AI-agenten din:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon legger du inn MCP-serverdetaljene dine med dette JSON-formatet:

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

Når dette er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “bigquery” til det faktiske navnet på din MCP-server og erstatt URL-en med adressen til din egen MCP-server.

Oversikt

Vår mening

BigQuery MCP-serveren gir en fokusert, sikker og brukervennlig løsning for å koble LLM-er til BigQuery-datasett. Repository mangler imidlertid dokumentasjon for prompt-maler, eksplisitte MCP-ressurser og verktøydefinisjoner, noe som ville styrket utvidbarhet og interoperabilitet. Oppsettet er enkelt for Claude Desktop, men instruksjoner for andre plattformer (som Windsurf, Cursor eller Cline) eller for avanserte MCP-funksjoner (roots eller sampling) mangler. Alt i alt er denne MCP-serveren solid for sitt primære bruksområde, men begrenset i utvidbarhet.

Vurdering: 6/10 — Utmerket for hovedformålet, men mangler bredere protokollfunksjoner og dokumentasjon.

MCP-score