BigQuery MCP Sunucusu

“BigQuery” MCP Sunucusu ne yapar?

BigQuery MCP Sunucusu, BigQuery veri kümelerine güvenli, salt okunur erişim sağlayan bir Model Context Protocol (MCP) sunucusudur. Büyük Dil Modelleri (LLM’ler) ile BigQuery veriniz arasında bir köprü görevi görerek, AI asistanlarının standart bir arayüz üzerinden verileri sorgulamasına ve analiz etmesine imkan tanır. Doğal dil sorularını SQL’e çevirerek ve veritabanı güvenliğini yöneterek, geliştiricilerin ve analistlerin verileriyle konuşarak etkileşime girmesini sağlar—manuel SQL’e gerek olmadan. Sunucu, tabloları ve malzemeleşmiş görünümleri destekler, şema keşfi sunar ve verilerinizi korumak için güvenli sorgu limitleri uygular. Temel amacı, iş zekası verilerine LLM’lerin güvenli ve sezgisel erişimini sağlayarak iş akışı verimliliğini artırmaktır.

İstem Listesi

Depoda veya dokümantasyonda istem şablonları belirtilmemiştir.

İşinizi büyütmeye hazır mısınız?

Bugün ücretsiz denemenizi başlatın ve günler içinde sonuçları görün.

Demo talep et Giriş yap

Kaynak Listesi

Depoda veya README’de özel bir MCP kaynağı belgelenmemiştir.

Araçlar Listesi

Mevcut dokümantasyon veya kod yapısında açık bir araç listesi veya server.py dosyası bulunmamaktadır.

Bültenimize katılın

En son ipuçlarını, trendleri ve teklifleri ücretsiz alın.

E-posta adresi

Abone ol

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Alanları

• Doğal Dil ile Veri Keşfi
  Kullanıcılar basit İngilizce sorular sorabilir (örn. “Geçen ayki en iyi 10 müşterimiz kimdi?”) ve yanıtları doğrudan BigQuery’den alabilir, manuel SQL sorgusuna olan ihtiyacı azaltır.

• Güvenli İş Zekası
  Hassas veri kümelerine salt okunur erişim sunarak veri analistlerinin ve iş kullanıcılarının verileri güvenli şekilde keşfetmesini sağlar.

• Şema Keşfi
  AI ve kullanıcıların veri kümesi şemalarını keşfetmesine, tablolar ile görünümler arasında ayrım yapmasına, mevcut veri yapılarını anlamayı kolaylaştırmasına imkan tanır.

• Güvenli Sınırlar İçinde Veri Analizi
  Sorgu sınırlarını uygular (örn. varsayılan olarak 1GB), böylece kaynak kullanımı kontrol altında tutulur ve kazara yüksek maliyetli sorgular önlenir.

Nasıl Kurulur?

Windsurf

Depoda Windsurf için kurulum talimatı yoktur.

Claude

1. Ön Koşullar:

   • Node.js 14 veya üzeri sürümü kurun.
   • Google Cloud projenizde BigQuery’yi etkinleştirin.
   • Google Cloud CLI kurun veya bir servis hesabı anahtarı dosyası edinin.
   • Claude Desktop’u kurun.

2. Google Cloud ile Kimlik Doğrulama:

   • Geliştirme için:

     gcloud auth application-default login
     

   • Üretim (servis hesabı) için:
     • Servis hesabı anahtar dosyanızı kaydedin.
     • Sunucuyu başlatırken --key-file parametresini kullanın.

3. Claude Desktop yapılandırmasına ekleyin:
   claude_desktop_config.json dosyanızı şu şekilde düzenleyin:

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

4. Kaydedin ve Claude Desktop’u yeniden başlatın.

5. Doğrulayın:
   Claude ile bir sohbet başlatın ve verilerinizle ilgili bir soru sorun.

Servis hesabı ile:

{
  "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"
      ]
    }
  }
}

API Anahtarlarını Güvenceye Alma:
Servis hesabı anahtarınızı depo dışında saklayın ve --key-file parametresiyle referans gösterin. Anahtarları asla sürüm kontrolüne dahil etmeyin.

Bu MCP’yi akışlarda nasıl kullanırsınız?

FlowHunt’ta MCP kullanımı

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, önce MCP bileşenini akışınıza ekleyin ve AI ajanınıza bağlayın:

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırma bölümünde, MCP sunucu detaylarınızı şu JSON formatında ekleyin:

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

Yapılandırma tamamlandığında, AI ajanı artık bu MCP’yi tüm işlev ve yetenekleriyle bir araç olarak kullanabilir. “bigquery” adını kendi MCP sunucunuzun adıyla ve URL’yi de kendi MCP sunucu adresinizle değiştirmeyi unutmayın.

Genel Bakış

Bizim görüşümüz

BigQuery MCP Sunucusu, LLM’leri BigQuery veri kümelerine bağlamak için odaklı, güvenli ve kullanıcı dostu bir çözüm sunuyor. Ancak, depoda istem şablonları, açık MCP kaynakları ve araç tanımları için dokümantasyon eksik; bu noktalar genişletilebilirlik ve birlikte çalışabilirlik açısından faydalı olurdu. Claude Desktop için kurulum oldukça kolay, fakat diğer platformlar (Windsurf, Cursor, Cline gibi) ya da gelişmiş MCP özellikleri (kökler veya örnekleme gibi) için talimatlar eksik. Genel olarak, bu MCP sunucusu temel kullanım amacı için sağlam; fakat geniş protokol özellikleri ve dokümantasyondan yoksun.

Puan: 6/10 — Temel işinde çok iyi, ancak daha geniş protokol özellikleri ve dokümantasyonu eksik.

MCP Puanı