BigQuery MCP Server

Co robi “BigQuery” MCP Server?

BigQuery MCP Server to serwer Model Context Protocol (MCP), który zapewnia bezpieczny, tylko do odczytu dostęp do zbiorów danych BigQuery. Działa jako pomost między dużymi modelami językowymi (LLM) a Twoimi danymi BigQuery, pozwalając asystentom AI na zadawanie zapytań i analizowanie danych przez ustandaryzowany interfejs. Przekłada pytania zadane w języku naturalnym na SQL i zarządza bezpieczeństwem bazy, umożliwiając deweloperom i analitykom konwersacyjną pracę z danymi — bez potrzeby ręcznego pisania SQL. Serwer obsługuje zarówno tabele, jak i widoki materializowane, umożliwia eksplorację schematów i narzuca bezpieczne limity zapytań, by chronić dane. Jego główną rolą jest zwiększenie efektywności pracy poprzez umożliwienie LLM-om bezpiecznego i intuicyjnego dostępu do danych BI.

Lista promptów

W repozytorium ani dokumentacji nie wspomniano o szablonach promptów.

Lista zasobów

W repozytorium ani README nie udokumentowano konkretnych zasobów MCP.

Lista narzędzi

W dostępnej dokumentacji ani strukturze kodu nie ma jawnej listy narzędzi ani pliku server.py.

Przykładowe zastosowania tego MCP Servera

• Eksploracja danych w języku naturalnym
  Użytkownicy mogą zadawać pytania po angielsku (np. „Kto był naszym top 10 klientów w zeszłym miesiącu?”) i otrzymywać odpowiedzi bezpośrednio z BigQuery, bez ręcznego pisania zapytań SQL.

• Bezpieczne business intelligence
  Zapewnia dostęp tylko do odczytu do wrażliwych zbiorów danych, umożliwiając analitykom i użytkownikom biznesowym bezpieczną eksplorację bez ryzyka modyfikacji.

• Odkrywanie schematów
  Pozwala AI i użytkownikom eksplorować schematy zbiorów danych, rozróżniając tabele i widoki, co ułatwia zrozumienie dostępnych struktur.

• Analiza danych w bezpiecznych limitach
  Narzuca limity zapytań (np. domyślnie 1GB), by kontrolować wykorzystanie zasobów i zapobiegać przypadkowym kosztownym zapytaniom.

Jak to skonfigurować

Windsurf

W repozytorium nie ma instrukcji konfiguracji dla Windsurf.

Claude

1. Wymagania wstępne:

   • Zainstaluj Node.js 14 lub nowszy.
   • Włącz BigQuery w swoim projekcie Google Cloud.
   • Zainstaluj Google Cloud CLI lub uzyskaj klucz konta serwisowego.
   • Zainstaluj Claude Desktop.

2. Uwierzytelnianie w Google Cloud:

   • Dla developmentu:

     gcloud auth application-default login
     

   • Dla środowiska produkcyjnego (konto serwisowe):
     • Zapisz plik klucza konta serwisowego.
     • Użyj parametru --key-file przy uruchamianiu serwera.

3. Dodaj do konfiguracji Claude Desktop:
   Edytuj plik claude_desktop_config.json:

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

4. Zapisz i zrestartuj Claude Desktop.

5. Weryfikacja:
   Rozpocznij czat z Claude i zadaj pytanie o swoje dane.

Z kontem serwisowym:

{
  "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"
      ]
    }
  }
}

Bezpieczeństwo kluczy API:
Przechowuj klucz konta serwisowego poza repozytorium i odwołuj się do niego przez parametr --key-file. Nigdy nie commituj kluczy do systemu kontroli wersji.

Jak korzystać z tego MCP we flow

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w swoim przepływie FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do flow i połącz go ze swoim agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W systemowej sekcji konfiguracji MCP wklej szczegóły MCP Servera w poniższym formacie JSON:

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

Po zapisaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami. Pamiętaj, by zamienić “bigquery” na faktyczną nazwę Twojego MCP Servera i podać własny URL serwera MCP.

Podsumowanie

Nasza opinia

BigQuery MCP Server to skupione, bezpieczne i przyjazne rozwiązanie do łączenia LLM z danymi BigQuery. Jednak w repozytorium brakuje dokumentacji szablonów promptów, jawnych zasobów MCP i definicji narzędzi, co ogranicza rozszerzalność i interoperacyjność. Instalacja jest prosta dla Claude Desktop, ale instrukcji dla innych platform (jak Windsurf, Cursor czy Cline) oraz zaawansowanych funkcji MCP (roots czy sampling) brak. Ogólnie ten serwer MCP dobrze sprawdza się w swojej podstawowej roli, ale jest ograniczony jeśli chodzi o rozszerzalność.

Ocena: 6/10 — Świetny w swoim głównym zadaniu, ale brakuje mu szerszych funkcji protokołu i dokumentacji.

Wynik MCP