BigQuery MCP データエージェント

Google の Agent Development Kit（ADK）、Gemini、BigQuery MCP Server、Cloud Run で構築された AI 搭載データ分析エージェント。

概要

このプロジェクトは、AI エージェントが Model Context Protocol（MCP）を通じて BigQuery の構造化データに接続する方法を示しています。

このエージェントは NYC Citi Bike データセットを分析し、データセットの調査、SQL クエリの生成、BigQuery からのデータ取得を通じて分析的な質問に回答できます。

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テクノロジー

• Google Agent Development Kit（ADK）

• Gemini

• BigQuery

• BigQuery MCP Server

• Model Context Protocol（MCP）

• Google Cloud Run

• Python

データセット

このエージェントは公開の NYC Citi Bike データセットを扱います：

bigquery-public-data.new_york_citibike

このデータセットには、ニューヨーク市の Citi Bike のトリップとステーションに関する情報が含まれています。

仕組み

1. ユーザーが Citi Bike データについて質問します。

2. Gemini が質問を分析します。

3. ADK エージェントが BigQuery MCP ツールを使用してデータセットを調査します。

4. エージェントが読み取り専用の SQL クエリを生成して実行します。

5. BigQuery が要求されたデータを返します。

6. Gemini が結果を分析して回答を提供します。

使用される MCP ツール

エージェントは以下の BigQuery MCP ツールを使用します：

• get_dataset_info

• list_table_ids

• get_table_info

• execute_sql_readonly

質問の例

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