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BigQuery MCP Server

by ergut

BigQuery MCP-Server

Was ist das? 🤔

Dies ist ein Server, über den Ihre LLMs (wie Claude) direkt mit Ihren BigQuery-Daten kommunizieren können! Stellen Sie sich das wie einen freundlichen Übersetzer vor, der zwischen Ihrem KI-Assistenten und Ihrer Datenbank sitzt und dafür sorgt, dass die Kommunikation sicher und effizient verläuft.

Kurzes Beispiel

You: "What were our top 10 customers last month?" Claude: *queries your BigQuery database and gives you the answer in plain English*

Sie müssen keine SQL-Abfragen mehr manuell schreiben – chatten Sie einfach auf natürliche Weise mit Ihren Daten!

Wie funktioniert es? 🛠️

Dieser Server verwendet das Model Context Protocol (MCP), einen universellen Übersetzer für die KI-Datenbank-Kommunikation. MCP ist für die Verwendung mit jedem KI-Modell konzipiert und derzeit als Entwicklervorschau in Claude Desktop verfügbar.

Hier ist alles, was Sie tun müssen:

  1. Authentifizierung einrichten (siehe unten)
  2. Fügen Sie Ihre Projektdetails zur Konfigurationsdatei von Claude Desktop hinzu
  3. Beginnen Sie auf natürliche Weise mit Ihren BigQuery-Daten zu chatten!

Was kann es? 📊

  • Führen Sie SQL-Abfragen aus, indem Sie Fragen einfach in einfachem Englisch stellen
  • Greifen Sie in Ihren Datasets sowohl auf Tabellen als auch auf materialisierte Ansichten zu
  • Erkunden Sie Datensatzschemata mit klarer Kennzeichnung der Ressourcentypen (Tabellen vs. Ansichten).
  • Analysieren Sie Daten innerhalb sicherer Grenzen (standardmäßig 1 GB Abfragelimit).
  • Schützen Sie Ihre Daten (Nur-Lese-Zugriff)

Schnellstart 🚀

Voraussetzungen

  • Node.js 14 oder höher
  • Google Cloud-Projekt mit aktiviertem BigQuery
  • Entweder ist die Google Cloud CLI installiert oder es handelt sich um eine Dienstkonto-Schlüsseldatei
  • Claude Desktop (derzeit die einzige unterstützte LLM-Schnittstelle)

Option 1: Schnellinstallation über Smithery (empfohlen)

Um BigQuery MCP Server für Claude Desktop automatisch über Smithery zu installieren, führen Sie diesen Befehl in Ihrem Terminal aus:

npx @smithery/cli install @ergut/mcp-bigquery-server --client claude

Das Installationsprogramm fordert Sie zur Eingabe von:

  • Ihre Google Cloud-Projekt-ID
  • BigQuery-Standort (standardmäßig us-central1)

Nach der Konfiguration aktualisiert Smithery automatisch Ihre Claude Desktop-Konfiguration und startet die Anwendung neu.

Option 2: Manuelle Einrichtung

Wenn Sie die manuelle Konfiguration bevorzugen oder mehr Kontrolle benötigen:

  1. Authentifizieren Sie sich mit Google Cloud (wählen Sie eine Methode):
    • Verwenden der Google Cloud CLI (ideal für die Entwicklung):
      gcloud auth application-default login
    • Verwenden eines Dienstkontos (für die Produktion empfohlen):
      # Save your service account key file and use --key-file parameter # Remember to keep your service account key file secure and never commit it to version control
  2. Fügen Sie Ihrer Claude Desktop-Konfiguration Folgendes hinzu : Fügen Sie dies zu Ihrer claude_desktop_config.json hinzu:
    • Grundkonfiguration:
      { "mcpServers": { "bigquery": { "command": "npx", "args": [ "-y", "@ergut/mcp-bigquery-server", "--project-id", "your-project-id", "--location", "us-central1" ] } } }
    • Mit Dienstkonto:
      { "mcpServers": { "bigquery": { "command": "npx", "args": [ "-y", "@ergut/mcp-bigquery-server", "--project-id", "your-project-id", "--location", "us-central1", "--key-file", "/path/to/service-account-key.json" ] } } }
  3. Starten Sie den Chat! Öffnen Sie Claude Desktop und stellen Sie Fragen zu Ihren Daten.

Befehlszeilenargumente

Der Server akzeptiert die folgenden Argumente:

  • --project-id : (Erforderlich) Ihre Google Cloud-Projekt-ID
  • --location : (Optional) BigQuery-Standort, standardmäßig „us-central1“
  • --key-file : (Optional) Pfad zur JSON-Datei mit dem Dienstkontoschlüssel

Beispiel mit Dienstkonto:

npx @ergut/mcp-bigquery-server --project-id your-project-id --location europe-west1 --key-file /path/to/key.json

Erforderliche Berechtigungen

Sie benötigen eines davon:

  • roles/bigquery.user (empfohlen)
  • ODER beides:
    • roles/bigquery.dataViewer
    • roles/bigquery.jobUser

Entwickler-Setup (optional) 🔧

Möchten Sie Anpassungen vornehmen oder Beiträge leisten? So richten Sie es lokal ein:

# Clone and install git clone https://github.com/ergut/mcp-bigquery-server cd mcp-bigquery-server npm install # Build npm run build

Aktualisieren Sie dann Ihre Claude Desktop-Konfiguration, damit sie auf Ihren lokalen Build verweist:

{ "mcpServers": { "bigquery": { "command": "node", "args": [ "/path/to/your/clone/mcp-bigquery-server/dist/index.js", "--project-id", "your-project-id", "--location", "us-central1", "--key-file", "/path/to/service-account-key.json" ] } } }

Aktuelle Einschränkungen ⚠️

  • MCP-Unterstützung ist derzeit nur in Claude Desktop verfügbar (Entwicklervorschau).
  • Verbindungen sind auf lokale MCP-Server beschränkt, die auf derselben Maschine laufen
  • Abfragen sind schreibgeschützt und haben ein Verarbeitungslimit von 1 GB.
  • Obwohl sowohl Tabellen als auch Ansichten unterstützt werden, können einige komplexe Ansichtstypen Einschränkungen aufweisen

Support und Ressourcen 💬

Lizenz 📝

MIT-Lizenz – Einzelheiten finden Sie in der Datei LICENSE .

Autor ✍️

Salih Ergüt

Sponsoring

Dieses Projekt wird gesponsert von:

Versionsverlauf 📋

Updates und Versionsverlauf finden Sie in CHANGELOG.md .

-
security - not tested
A
license - permissive license
-
quality - not tested

local-only server

The server can only run on the client's local machine because it depends on local resources.

Tools

Dies ist ein Server, über den Ihre LLMs (wie Claude) direkt mit Ihren BigQuery-Daten kommunizieren können! Stellen Sie sich das wie einen freundlichen Übersetzer vor, der zwischen Ihrem KI-Assistenten und Ihrer Datenbank sitzt und dafür sorgt, dass die Kommunikation sicher und effizient verläuft.

  1. Was ist das? 🤔
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    2. Option 1: Schnellinstallation über Smithery (empfohlen)
    3. Option 2: Manuelle Einrichtung
    4. Befehlszeilenargumente
    5. Erforderliche Berechtigungen
  4. Entwickler-Setup (optional) 🔧
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