BigQuery MCP-server

Vad gör “BigQuery” MCP-server?

BigQuery MCP-server är en Model Context Protocol (MCP)-server som erbjuder säker, skrivskyddad åtkomst till BigQuery-dataset. Den fungerar som en brygga mellan stora språkmodeller (LLM:er) och din BigQuery-data, vilket gör att AI-assistenter kan fråga och analysera data via ett standardiserat gränssnitt. Genom att översätta frågor i naturligt språk till SQL och hantera databasens säkerhet gör den det möjligt för utvecklare och analytiker att interagera med sin data konversationellt—utan behov av manuell SQL. Servern stöder både tabeller och materialiserade vyer, erbjuder schemautforskning och upprätthåller säkra frågegränser för att skydda din data. Dess primära roll är att förbättra arbetsflödeseffektivitet genom att möjliggöra för LLM:er att nå business intelligence-data på ett säkert och intuitivt sätt.

Lista över promptmallar

Inga promptmallar nämns i arkivet eller dokumentationen.

Lista över resurser

Inga specifika MCP-resurser är dokumenterade i arkivet eller README.

Lista över verktyg

Ingen explicit verktygslista eller server.py-fil finns i tillgänglig dokumentation eller kodstruktur.

Användningsområden för denna MCP-server

• Datautforskning med naturligt språk
  Användare kan ställa frågor på vanlig engelska (t.ex. “Vilka var våra 10 bästa kunder förra månaden?”) och få svar direkt från BigQuery, vilket minskar behovet av manuella SQL-frågor.

• Säker business intelligence
  Ger skrivskyddad åtkomst till känsliga dataset, vilket gör att dataanalytiker och affärsanvändare kan utforska data säkert utan risk för modifiering.

• Schemaupptäckt
  Gör det möjligt för AI och användare att utforska datasetscheman, skilja mellan tabeller och vyer, och förenkla processen att förstå tillgängliga datastrukturer.

• Dataanalys inom trygga gränser
  Upprätthåller frågegränser (t.ex. 1GB som standard), vilket säkerställer att resursanvändningen är kontrollerad och förhindrar oavsiktliga dyra frågor.

Hur du sätter upp den

Windsurf

Inga installationsinstruktioner för Windsurf finns i arkivet.

Claude

1. Förutsättningar:

   • Installera Node.js 14 eller högre.
   • Aktivera BigQuery i ditt Google Cloud-projekt.
   • Installera Google Cloud CLI eller skaffa en servicekontonyckelfil.
   • Installera Claude Desktop.

2. Autentisera med Google Cloud:

   • För utveckling:

     gcloud auth application-default login
     

   • För produktion (servicekonto):
     • Spara din servicekontonyckelfil.
     • Använd parametern --key-file när du startar servern.

3. Lägg till i Claude Desktop-konfigurationen:
   Redigera 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. Spara och starta om Claude Desktop.

5. Verifiera:
   Starta en chatt med Claude och ställ en fråga om din data.

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"
      ]
    }
  }
}

Säkra API-nycklar:
Förvara din servicekontonyckel utanför ditt arkiv och referera till den via parametern --key-file. Lägg aldrig till nycklar i versionshantering.

Hur du använder denna MCP i flöden

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde börjar du med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion klistrar du in dina MCP-serverdetaljer med detta JSON-format:

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

När den är konfigurerad kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och kapabiliteter. Kom ihåg att byta ut “bigquery” till det riktiga namnet på din MCP-server och ersätta URL:en med din egen MCP-server-URL.

Översikt

Vår åsikt

BigQuery MCP-server erbjuder en fokuserad, säker och användarvänlig lösning för att koppla LLM:er till BigQuery-dataset. Dock saknas dokumentation om promptmallar, explicita MCP-resurser och verktygsdefinitioner, vilket skulle förbättra utbyggbarhet och interoperabilitet. Installationen är enkel för Claude Desktop, men instruktioner för andra plattformar (som Windsurf, Cursor eller Cline) eller för avancerade MCP-funktioner (roots eller sampling) saknas. Sammantaget är denna MCP-server stabil för sitt huvudsyfte men begränsad i utbyggbarhet.

Betyg: 6/10 — Utmärkt för sitt kärnuppdrag men saknar bredare protokollfunktioner och dokumentation.

MCP-poäng