BigQuery MCP Data Agent

Un agente de análisis de datos impulsado por IA creado con el Agent Development Kit (ADK) de Google, Gemini, BigQuery MCP Server y Cloud Run.

Descripción general

Este proyecto demuestra cómo un agente de IA puede conectarse a datos estructurados en BigQuery a través del Model Context Protocol (MCP).

El agente analiza el conjunto de datos NYC Citi Bike y puede responder preguntas analíticas inspeccionando el conjunto de datos, generando consultas SQL y recuperando datos de BigQuery.

Related MCP server: BigQuery MCP

Tecnologías

• Google Agent Development Kit (ADK)

• Gemini

• BigQuery

• BigQuery MCP Server

• Model Context Protocol (MCP)

• Google Cloud Run

• Python

Conjunto de datos

El agente trabaja con el conjunto de datos público NYC Citi Bike:

bigquery-public-data.new_york_citibike

El conjunto de datos contiene información sobre viajes y estaciones de Citi Bike en la ciudad de Nueva York.

Cómo funciona

1. El usuario hace una pregunta sobre los datos de Citi Bike.

2. Gemini analiza la pregunta.

3. El agente ADK utiliza las herramientas de BigQuery MCP para inspeccionar el conjunto de datos.

4. El agente genera y ejecuta consultas SQL de solo lectura.

5. BigQuery devuelve los datos solicitados.

6. Gemini analiza los resultados y proporciona una respuesta.

Herramientas MCP utilizadas

El agente utiliza las siguientes herramientas de BigQuery MCP:

• get_dataset_info

• list_table_ids

• get_table_info

• execute_sql_readonly

Pregunta de ejemplo

We have budget for 3 coffee trucks.
We want to find the best city bike stations to place our coffee trucks.