BigQuery MCP 데이터 에이전트

Google의 Agent Development Kit(ADK), Gemini, BigQuery MCP Server, Cloud Run으로 구축된 AI 기반 데이터 분석 에이전트입니다.

개요

이 프로젝트는 AI 에이전트가 Model Context Protocol(MCP)을 통해 BigQuery의 구조화된 데이터에 연결할 수 있는 방법을 보여줍니다.

에이전트는 NYC Citi Bike 데이터셋을 분석하며, 데이터셋을 검사하고 SQL 쿼리를 생성하며 BigQuery에서 데이터를 검색하여 분석 질문에 답할 수 있습니다.

Related MCP server: BigQuery MCP

기술 스택

• Google Agent Development Kit(ADK)

• Gemini

• BigQuery

• BigQuery MCP Server

• Model Context Protocol(MCP)

• Google Cloud Run

• Python

데이터셋

에이전트는 공개 NYC Citi Bike 데이터셋을 사용합니다:

bigquery-public-data.new_york_citibike

이 데이터셋에는 뉴욕시의 Citi Bike 여정 및 스테이션에 대한 정보가 포함되어 있습니다.

작동 방식

1. 사용자가 Citi Bike 데이터에 대해 질문합니다.

2. Gemini가 질문을 분석합니다.

3. ADK 에이전트가 BigQuery MCP 도구를 사용하여 데이터셋을 검사합니다.

4. 에이전트가 읽기 전용 SQL 쿼리를 생성하고 실행합니다.

5. BigQuery가 요청된 데이터를 반환합니다.

6. Gemini가 결과를 분석하고 답변을 제공합니다.

사용되는 MCP 도구

에이전트는 다음 BigQuery MCP 도구를 사용합니다:

• get_dataset_info

• list_table_ids

• get_table_info

• execute_sql_readonly

예시 질문

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