Servidor MCP BigQuery

O que faz o Servidor MCP “BigQuery”?

O Servidor MCP BigQuery é um servidor Model Context Protocol (MCP) que fornece acesso seguro e somente leitura a conjuntos de dados BigQuery. Ele atua como uma ponte entre Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs) e seus dados BigQuery, permitindo que assistentes de IA consultem e analisem dados através de uma interface padronizada. Ao traduzir perguntas em linguagem natural para SQL e gerenciar a segurança do banco de dados, possibilita que desenvolvedores e analistas interajam com seus dados de forma conversacional—sem necessidade de SQL manual. O servidor oferece suporte tanto a tabelas quanto a views materializadas, permite exploração de esquemas e aplica limites seguros de consulta para proteger seus dados. Sua função principal é aumentar a eficiência dos fluxos de trabalho ao permitir que LLMs acessem dados de inteligência de negócios de maneira segura e intuitiva.

Lista de Prompts

Não há modelos de prompt mencionados no repositório ou na documentação.

Lista de Recursos

Nenhum recurso MCP específico está documentado no repositório ou README.

Lista de Ferramentas

Não há lista explícita de ferramentas ou arquivo server.py presente na documentação ou estrutura de código disponível.

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Exploração de Dados em Linguagem Natural
  Usuários podem fazer perguntas em inglês simples (ex: “Who were our top 10 customers last month?”) e receber respostas diretamente do BigQuery, reduzindo a necessidade de queries SQL manuais.

• Inteligência de Negócios Segura
  Fornece acesso somente leitura a conjuntos de dados sensíveis, permitindo que analistas de dados e usuários de negócio explorem informações com segurança, sem risco de modificação.

• Descoberta de Esquemas
  Permite que IA e usuários explorem esquemas de conjuntos de dados, diferenciando entre tabelas e views, facilitando o entendimento das estruturas de dados disponíveis.

• Análise de Dados Dentro de Limites Seguros
  Aplica limites de consulta (por exemplo, 1GB por padrão), garantindo controle do uso de recursos e evitando consultas acidentais de alto custo.

Como configurar

Windsurf

Não há instruções de configuração para Windsurf no repositório.

Claude

1. Pré-requisitos:

   • Instale o Node.js 14 ou superior.
   • Habilite o BigQuery em seu projeto Google Cloud.
   • Instale o Google Cloud CLI ou obtenha um arquivo de chave de conta de serviço.
   • Instale o Claude Desktop.

2. Autentique-se no Google Cloud:

   • Para desenvolvimento:

     gcloud auth application-default login
     

   • Para produção (conta de serviço):
     • Salve o arquivo de chave da conta de serviço.
     • Use o parâmetro --key-file ao iniciar o servidor.

3. Adicione à configuração do Claude Desktop:
   Edite o arquivo claude_desktop_config.json:

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

4. Salve e reinicie o Claude Desktop.

5. Verifique:
   Inicie um chat com o Claude e faça uma pergunta sobre seus dados.

Com conta de serviço:

{
  "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"
      ]
    }
  }
}

Protegendo as Chaves de API:
Armazene sua chave de conta de serviço fora do repositório e referencie-a via o parâmetro --key-file. Nunca faça commit de chaves no controle de versão.

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração MCP do sistema, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Depois de configurado, o agente de IA poderá utilizar este MCP como ferramenta, com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar “bigquery” para o nome real do seu servidor MCP e de trocar a URL pela URL do seu servidor MCP.

Visão Geral

Nossa opinião

O Servidor MCP BigQuery oferece uma solução focada, segura e amigável para conectar LLMs a conjuntos de dados BigQuery. No entanto, o repositório atualmente carece de documentação para templates de prompt, recursos MCP explícitos e definições de ferramentas, que ajudariam na extensibilidade e interoperabilidade. A configuração é direta para o Claude Desktop, mas faltam instruções para outras plataformas (como Windsurf, Cursor ou Cline) ou para recursos avançados do MCP (roots ou sampling). No geral, este servidor MCP é sólido para seu caso principal de uso, mas limitado em extensibilidade.

Nota: 6/10 — Excelente para sua função principal, mas faltam recursos de protocolo mais amplos e documentação.

Pontuação MCP