BigQuery MCP Server

Čo robí “BigQuery” MCP Server?

BigQuery MCP Server je server Model Context Protocol (MCP), ktorý poskytuje bezpečný, len na čítanie prístup k BigQuery datasetom. Funguje ako most medzi veľkými jazykovými modelmi (LLM) a vašimi BigQuery dátami, vďaka čomu môžu AI asistenti dopytovať a analyzovať dáta cez štandardizované rozhranie. Prekladá otázky v prirodzenom jazyku na SQL a riadi bezpečnosť databázy, čím umožňuje vývojárom aj analytikom pracovať s dátami konverzačným spôsobom—bez potreby manuálneho SQL. Server podporuje tabuľky aj materializované pohľady, ponúka objavovanie schém a vynucuje bezpečné limity dopytov na ochranu vašich dát. Jeho hlavnou úlohou je zvýšiť efektivitu workflowu tým, že LLM umožní prístup k business intelligence dátam bezpečne a intuitívne.

Zoznam promptov

V repozitári ani dokumentácii nie sú uvedené žiadne šablóny promptov.

Zoznam zdrojov

V repozitári alebo README nie sú zdokumentované žiadne špecifické MCP zdroje.

Zoznam nástrojov

V dostupnej dokumentácii alebo štruktúre kódu nie je žiadny explicitný zoznam nástrojov ani súbor server.py.

Scenáre použitia tohto MCP servera

• Skúmanie dát v prirodzenom jazyku
  Používatelia sa môžu pýtať otázky v bežnej angličtine (napr. “Kto boli našich 10 najväčších zákazníkov minulý mesiac?”) a dostanú odpovede priamo z BigQuery, bez potreby manuálnych SQL dotazov.

• Bezpečný business intelligence
  Poskytuje len na čítanie prístup k citlivým datasetom, vďaka čomu môžu dátoví analytici a obchodní používatelia bezpečne skúmať dáta bez rizika zmeny.

• Objavovanie schém
  Umožňuje AI a používateľom skúmať schémy datasetov, rozlišovať medzi tabuľkami a pohľadmi, čo zjednodušuje pochopenie dostupných dátových štruktúr.

• Analýza dát v bezpečných limitoch
  Zavádza limity dopytov (napr. predvolený 1GB), čím kontroluje využitie zdrojov a zabraňuje náhodným nákladným dotazom.

Ako ho nastaviť

Windsurf

V repozitári nie sú uvedené žiadne inštrukcie na nastavenie pre Windsurf.

Claude

1. Predpoklady:

   • Nainštalujte Node.js 14 alebo novší.
   • Povoľte BigQuery vo svojom Google Cloud projekte.
   • Nainštalujte Google Cloud CLI alebo si zaobstarajte kľúč servisného účtu.
   • Nainštalujte Claude Desktop.

2. Overenie v Google Cloud:

   • Pre vývoj:

     gcloud auth application-default login
     

   • Pre produkciu (servisný účet):
     • Uložte si kľúč servisného účtu.
     • Pri štarte servera použite parameter --key-file.

3. Pridanie do konfigurácie Claude Desktop:
   Upravte súbor claude_desktop_config.json:

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

4. Uložte a reštartujte Claude Desktop.

5. Overenie:
   Spustite chat s Claude a opýtajte sa otázku ohľadom vašich dát.

So servisným účtom:

{
  "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"
      ]
    }
  }
}

Zabezpečenie API kľúčov:
Uchovávajte svoj kľúč servisného účtu mimo repozitára a odkazujte naň cez parameter --key-file. Nikdy nepridávajte kľúče do verzionovacej kontroly.

Ako používať tento MCP vo flowoch

Použitie MCP vo FlowHunt

Ak chcete integrovať MCP servery do svojho FlowHunt workflowu, začnite pridaním MCP komponentu do toku a pripojením k svojmu AI agentovi:

Kliknite na MCP komponent na otvorenie panelu konfigurácie. V systémovej sekcii MCP konfigurácie vložte detaily svojho MCP servera v tomto JSON formáte:

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

Po nakonfigurovaní môže AI agent používať tento MCP ako nástroj so všetkými jeho funkciami a možnosťami. Nezabudnite zmeniť “bigquery” na skutočný názov vášho MCP servera a URL nahraďte vlastnou adresou MCP servera.

Prehľad

Náš názor

BigQuery MCP Server poskytuje zamerané, bezpečné a používateľsky prívetivé riešenie na prepojenie LLM s BigQuery datasetmi. Repozitár však aktuálne postráda dokumentáciu pre šablóny promptov, explicitné MCP zdroje a definície nástrojov, čo by zvýšilo rozšíriteľnosť a interoperabilitu. Nastavenie je priamočiare pre Claude Desktop, no chýbajú inštrukcie pre iné platformy (ako Windsurf, Cursor alebo Cline) či pre pokročilejšie MCP funkcie (roots alebo sampling). Celkovo je tento MCP server výborný pre svoj hlavný účel, no jeho rozšíriteľnosť je obmedzená.

Hodnotenie: 6/10 — Výborný na jadrovú funkcionalitu, ale chýbajú širšie protokolové funkcie a dokumentácia.

MCP skóre