BigQuery MCP 服务器
提供对 BigQuery 访问权限的模型上下文协议 (MLM) 服务器。该服务器使 LLM 能够检查数据库架构并执行查询。
成分
工具
服务器实现了一个工具:
execute-query:使用 BigQuery 方言执行 SQL 查询list-tables:列出 BigQuery 数据库中的所有表describe-table:描述特定表的架构
Related MCP server: mcp-graphql
配置
可以使用以下参数配置服务器:
--project(必需):GCP 项目 ID。--location(必需):GCP 位置(例如europe-west9)。--dataset(可选):仅考虑特定的 BigQuery 数据集。可以通过重复该参数指定多个数据集(例如--dataset my_dataset_1 --dataset my_dataset_2)。如果未提供,则将考虑项目中的所有数据集。--key-file(可选):BigQuery 服务帐号密钥文件的路径。如果未提供,服务器将使用默认凭据。
快速入门
安装
通过 Smithery 安装
要通过Smithery自动为 Claude Desktop 安装 BigQuery Server:
克劳德桌面
在 MacOS 上: ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json在 Windows 上: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
开发/未发布的服务器配置
已发布的服务器配置
将{{PATH_TO_REPO}} 、 {{GCP_PROJECT_ID}}和{{GCP_LOCATION}}替换为适当的值。
发展
构建和发布
准备分发包:
同步依赖项并更新锁文件:
构建软件包分发版:
这将在dist/目录中创建源和轮子分布。
发布到 PyPI:
注意:您需要通过环境变量或命令标志设置 PyPI 凭据:
令牌:
--token或UV_PUBLISH_TOKEN或用户名/密码:
--username/UV_PUBLISH_USERNAME和--password/UV_PUBLISH_PASSWORD
调试
由于 MCP 服务器通过 stdio 运行,调试起来可能比较困难。为了获得最佳调试体验,我们强烈建议使用MCP Inspector 。
您可以使用以下命令通过npm启动 MCP Inspector:
启动后,检查器将显示一个 URL,您可以在浏览器中访问该 URL 以开始调试。