BigQuery MCP サーバー

BigQueryへのアクセスを提供するモデルコンテキストプロトコルサーバー。このサーバーにより、LLMはデータベーススキーマを検査し、クエリを実行できます。

コンポーネント

ツール

サーバーは 1 つのツールを実装します。

• execute-query : BigQuery方言を使用してSQLクエリを実行します。

• list-tables : BigQuery データベース内のすべてのテーブルを一覧表示します

• describe-table : 特定のテーブルのスキーマを記述する

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構成

サーバーは次の引数を使用して構成できます。

• --project (必須): GCP プロジェクト ID。

• --location (必須): GCP の場所 (例: europe-west9 )。

• --dataset (オプション): 特定のBigQueryデータセットのみを考慮します。引数を繰り返すことで複数のデータセットを指定できます（例: --dataset my_dataset_1 --dataset my_dataset_2 ）。指定しない場合は、プロジェクト内のすべてのデータセットが考慮されます。

• --key-file (オプション): BigQuery のサービスアカウントキーファイルへのパス。指定しない場合、サーバーはデフォルトの認証情報を使用します。

クイックスタート

インストール

Smithery経由でインストール

Smithery経由で Claude Desktop 用の BigQuery Server を自動的にインストールするには:

クロードデスクトップ

MacOS の場合: ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json Windows の場合: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

開発/非公開サーバーの構成

公開サーバーの構成

{{PATH_TO_REPO}} 、 {{GCP_PROJECT_ID}} 、および{{GCP_LOCATION}}を適切な値に置き換えます。

発達

建築と出版

配布用のパッケージを準備するには:

1. 依存関係を同期し、ロックファイルを更新します。

2. パッケージディストリビューションをビルドします。

これにより、 dist/ディレクトリにソースとホイールのディストリビューションが作成されます。

3. PyPI に公開:

注: 環境変数またはコマンド フラグを使用して PyPI 資格情報を設定する必要があります。

• トークン: --tokenまたはUV_PUBLISH_TOKEN

• またはユーザー名/パスワード: --username / UV_PUBLISH_USERNAMEおよび--password / UV_PUBLISH_PASSWORD

デバッグ

MCPサーバーはstdio経由で実行されるため、デバッグが困難になる場合があります。最適なデバッグ環境を実現するには、 MCP Inspectorの使用を強くお勧めします。

次のコマンドを使用して、 npm経由で MCP Inspector を起動できます。

起動すると、ブラウザでアクセスしてデバッグを開始できる URL がインスペクタに表示されます。