GitHub 托管 MCP 服务器
GitHub MCP 服务器实现了 AI 工具与 GitHub 的无缝集成，允许通过 AI 助手直接自动化管理仓库、问题和拉取请求。FlowHunt 用户可借助此集成自动化开发任务，并将 AI 工作流连接至实时 GitHub 数据。...
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AI
GitHub
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功能特性
使用 FlowHunt 托管 MCP 服务器
FlowHunt 平台让用户无需应对 MCP 服务器的常见麻烦，即可为任何服务创建 AI 代理。为任何服务托管 MCP 服务器，自动化工作流程，并在几秒钟内连接企业数据。
- 可视化构建 AI 代理
- 无需 MCP 服务器复杂性，为 BigQuery 构建 AI 代理。
- MCP 服务器托管
- 轻松集成，为任何服务托管 MCP 服务器。
- 一键认证
- 使用安全的 Google 登录连接到 Google BigQuery。
- 工作流自动化
- 自动化 SQL 执行和数据任务管理。
- 性能分析
- 使用洞察来增强 AI 代理性能。
设置您的 BigQuery 环境
通过 Google 登录连接
- 访问 FlowHunt：登录您的 FlowHunt.io 仪表板 。
- 导航到集成：在左侧边栏中找到"集成"部分。
- 选择 Google BigQuery：点击 BigQuery 集成选项。
- 身份验证：点击**“使用 Google 登录”**按钮。
- 选择与您的 Google Cloud 项目关联的 Google 账户。
- 授予 FlowHunt 访问您的 BigQuery 数据所需的权限。
💡 注意：使用 Google 登录可确保 FlowHunt 遵循您现有的 Google Cloud IAM 权限，提供安全无缝的连接，无需管理 JSON 密钥。
部署 BigQuery MCP 服务器
添加 MCP 服务器
- 导航到 MCP 服务器：转到 FlowHunt 中的"MCP 服务器"标签。
- 添加新服务器：点击"添加新 MCP 服务器"。
- 选择 BigQuery：从列表中选择"BigQuery MCP 服务器"。
- 配置工具：选择您希望 AI 代理访问的特定工具。
MCP 集成
以下工具作为 Google BigQuery MCP 集成的一部分提供：
- bq_execute_query
执行 SQL 查询（SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE）。支持 dry_run 进行验证。
- bq_list_datasets
列出 Google Cloud 项目中所有可用的 BigQuery 数据集。
- bq_get_dataset_info
获取特定数据集的元数据，包括位置和描述。
- bq_list_tables
列出特定 BigQuery 数据集中的所有表和视图。
- bq_get_table_info
获取表的详细架构信息、列类型和行数。
- bq_get_projects
列出您的 Google 账户可访问的所有 Google Cloud 项目。
将 MCP 服务器连接到客户端
获取您的配置
- 访问 MCP 标签：导航到 FlowHunt 仪表板中的"MCP"标签。
- 选择服务器：选择您的 BigQuery MCP 服务器。
- 复制配置：复制 JSON 配置以连接您的本地 AI 工具或自定义应用程序。
创建 AI 驱动的数据工作流
使用预配置流程快速开始
- 模板：在您的 MCP 服务器设置中，点击**“创建预配置流程”**。
- 设置：选择**“数据分析代理”**模板。
- 自动化：您的代理现在可以浏览架构并编写 SQL 来回答诸如"显示我们过去 30 天的最畅销产品"之类的提示。
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提示列表
使用启用 BigQuery 的 AI 代理尝试这些实用提示：
- 向我显示项目中所有数据集的列表。
- 电子商务数据集中订单表的架构是什么？
- 运行一个计算 2025 年总收入的查询的试运行。
- 从销售表中按总消费汇总前 5 名客户。
- 我的项目中是否有任何表的名称包含 PII 或 user_data？
结论
FlowHunt.io 上的 Google BigQuery MCP 服务器将您的数据仓库转变为 AI 的交互式资源。通过简单的 Google 登录和强大的 SQL 工具，您可以自动化报告、审计架构并即时生成洞察。
**准备好开始了吗？**在 FlowHunt 上使用您的 Google 账户登录，并立即部署您的 BigQuery MCP 服务器！
