Minimalistisk vektorbild av SaaS-integrering med dataanalys- och databasikoner

AI-agent för BigQuery MCP

Koppla enkelt dina LLM:er till Google BigQuery med Model Context Protocol (MCP)-servern. Inspektera databasscheman, lista tabeller och kör avancerade SQL-frågor i realtid — lås upp BigQuerys kraft för snabb analys och intelligent automatisering. Öka produktiviteten, accelerera insikter och förbättra datadrivet beslutsfattande med en säker och skalbar integrering.

PostAffiliatePro
KPMG
LiveAgent
HZ-Containers
VGD
Vektorillustration av databas- och analysintegrering

Realtidsadministration av BigQuery-databaser

Gör det möjligt för dina AI-arbetsflöden att direkt hantera och fråga Google BigQuery-databaser. Lista tabeller, inspektera schemadetaljer och kör SQL-frågor omedelbart via ett smidigt gränssnitt — eliminera manuellt arbete och snabba upp business intelligence.

Lista tabeller direkt.
Hämta och visa automatiskt alla tabeller i dina BigQuery-projekt för snabb schemautforskning.
Beskriv tabellscheman.
Få detaljerad insikt i schemat för valfri BigQuery-tabell och stöd smartare frågor och analyser.
Kör BigQuery SQL.
Kör SQL-frågor direkt med BigQuery-dialekten för ett smidigt datauttag och analys.
Säker hantering av autentiseringsuppgifter.
Konfigurera med miljövariabler eller nyckelfiler för robust, företagsanpassad säkerhet.
Minimalistisk illustration av SaaS-driftsättning och konfiguration

Flexibel konfiguration & enkel driftsättning

Distribuera BigQuery MCP-servern smidigt i din miljö. Konfigurera med kommandoradsargument eller miljövariabler för maximal flexibilitet — stöd för både utvecklings- och produktionsmiljöer.

Kommandorad & miljöinställning.
Välj mellan miljövariabler eller CLI-argument för snabb och flexibel konfiguration.
Moln-nativ färdig.
Optimerad för GCP-projekt med stöd för att ange projekt, plats och dataset.
Stöd för egna nyckelfiler.
Integrera servicekontonyckelfiler för avancerad åtkomstkontroll och säkerhet.
Vektorillustration som visar integrering och verktyg för utvecklarfelsökning

Sömlös integrering & utvecklarverktyg

Installera via Smithery eller konfigurera manuellt för Claude Desktop. Använd MCP Inspector för snabb felsökning och diagnostik så att AI- och dataflöden integreras smidigt i alla miljöer.

Smithery auto-installation.
Distribuera BigQuery MCP-servern på några sekunder via npx Smithery för Claude Desktop.
Integrerad MCP Inspector.
Felsök och övervaka serveraktivitet med det dedikerade verktyget MCP Inspector.

MCP-INTEGRERING

Tillgängliga verktyg för BigQuery MCP-integrering

Följande verktyg finns tillgängliga som en del av BigQuery MCP-integreringen:

execute-query

Kör en SQL-fråga med BigQuery-dialekten och returnerar resultaten från din databas.

list-tables

Listar alla tabeller som finns i den konfigurerade BigQuery-databasen så att du kan upptäcka datakällor.

describe-table

Beskriver schemat för en specifik BigQuery-tabell, inklusive kolumnnamn och typer.

Koppla BigQuery till LLM:er direkt

Distribuera BigQuery MCP-servern för att möjliggöra för dina språkmodeller att utforska databasscheman, köra frågor och låsa upp kraftfulla datainsikter — säkert och sömlöst.

Landningssida för MCP Server BigQuery GitHub-repo

Vad är MCP Server BigQuery

MCP Server BigQuery, utvecklad av LucasHild, är en Model Context Protocol-server som fungerar som en säker och smidig brygga mellan stora språkmodeller (LLM:er) och Google BigQuery-databaser. Denna open source-lösning gör det möjligt för LLM:er att säkert inspektera databasscheman och köra SQL-frågor på BigQuery i en kontrollerad, skrivskyddad miljö. Genom att tillhandahålla detta säkra gränssnitt möjliggör MCP Server BigQuery för organisationer att utnyttja avancerade AI- och LLM-funktioner för att analysera och interagera med sina datalager — samtidigt som hög säkerhet bibehålls och risken för datamodifiering minimeras.

Funktioner

Vad vi kan göra med MCP Server BigQuery

MCP Server BigQuery gör det möjligt för användare och AI-agenter att sömlöst fråga, inspektera och analysera BigQuery-dataset via ett Model Context Protocol-gränssnitt. Det möjliggör integrering med LLM:er för datadrivna applikationer och analyser, samtidigt som datasäkerheten bibehålls.

Schema-inspektion
Gör det möjligt för LLM:er att säkert granska och förstå strukturen för BigQuery-dataset.
Skrivskyddad SQL-frågeställning
Kör säkra, skrivskyddade SQL-frågor på BigQuery-datalager via ett API.
AI-drivna analyser
Möjliggör för LLM:er att generera insikter och göra avancerade analyser direkt på BigQuery-dataset.
Integrering med dataappar
Koppla enkelt datadrivna applikationer och arbetsflöden till BigQuery via MCP.
Säker dataåtkomst
Garanti för robusta åtkomstkontroller som förhindrar obehörig datamodifiering eller exponering.
vektoriserad server och ai-agent

Hur AI-agenter gynnas av MCP Server BigQuery

AI-agenter och LLM:er kan använda MCP Server BigQuery för säker, programmatisk åtkomst till företagsdatalager. Detta ger agenter möjlighet att automatisera datautforskning, generera insikter och utföra analyser utan direkta databasuppgifter, vilket säkerställer både effektivitet och säkerhet.