GCP BigQuery MCP-Server

MCP-Server (Model Context Protocol) auf Enterprise-Niveau für Google Cloud Platform BigQuery mit Workload Identity Federation-Authentifizierung. Bietet sicheren, schlüssellosen Zugriff auf BigQuery über das Model Context Protocol.

Hauptfunktionen

• Keine Service-Account-Schlüssel - 100% Workload Identity Federation

• Google Workspace-Integration - OIDC-Benutzerauthentifizierung

• MCP-Protokoll-konform - Befolgt die Best Practices des offiziellen MCP SDK

• Multi-Mandanten-fähig - YAML-Allowlist + IAM-Bedingungen für BigQuery-Datasets

• Sicherheits-Middleware - Ratenbegrenzung, Erkennung von Prompt-Injection, Daten-Schwärzung

• Model Armor Pre-flight - Optionale Inhaltsprüfung vor der Tool-Ausführung

• Private Service Connect - Optionaler privater Ingress für Unternehmenskunden

• Kundenseitig verwaltete Verschlüsselung - CMEK für BigQuery-Datasets

• Umfassende Audit-Protokollierung - 7 Jahre Aufbewahrungsfrist für Compliance

• Terraform-Infrastruktur - Vollständiges IaC für reproduzierbare Bereitstellungen

• Cloud Run-Bereitstellung - Serverlose, automatisch skalierende Architektur

• OpenTelemetry - Verteiltes Tracing und Metriken pro Mandant

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Projektstruktur

db-mcp/
├── src/                       # TypeScript source code
│   ├── auth/                  # WIF authentication modules
│   ├── bigquery/              # BigQuery client, discovery, optimization
│   ├── mcp/                   # MCP protocol handlers and tools
│   ├── security/              # Security middleware
│   ├── monitoring/            # Health checks and monitoring
│   ├── telemetry/             # OpenTelemetry instrumentation
│   ├── config/                # Configuration management
│   └── utils/                 # Logging utilities
├── tests/                     # Unit, integration, and performance tests
├── terraform/                 # Infrastructure as Code
│   └── modules/               # Reusable Terraform modules
├── docs/                      # Comprehensive documentation
├── scripts/                   # Deployment and utility scripts
├── examples/                  # Usage examples
├── .github/workflows/         # CI/CD automation
└── Dockerfile                 # Production container image

Sicherheitsarchitektur

Traditioneller Ansatz (vermieden)

• Service-Account-Schlüssel in Dateien/Geheimnissen gespeichert

• Permanente Anmeldedaten, die nie ablaufen

• Manuelle Schlüsselrotation erforderlich

• Hohes Risiko von Anmeldedaten-Lecks

Workload Identity Federation (implementiert)

• Keine Schlüssel im System

• 1-Stunden-Token-Lebensdauer mit automatischer Rotation

• Attributbasierter Zugriff für fein abgestufte Kontrolle

• Vollständiger Audit-Pfad für alle Zugriffe

• 90% Reduzierung der Angriffsfläche

Schnellstart

Voraussetzungen

• GCP-Projekt mit aktivierter Abrechnung

• Terraform >= 1.5.0

• Node.js >= 22.0.0

• Docker (für Containerisierung)

Installation

# Clone and install dependencies
npm install

# Copy environment configuration
cp .env.example .env

# Build the project
npm run build

Lokale Entwicklung

# Development mode with hot reload
npm run dev

# Run tests
npm test

# Type checking
npm run typecheck

Produktionsbereitstellung

# Build Docker image
docker build -t mcp-bigquery-server .

# Deploy infrastructure with Terraform
cd terraform
terraform init
terraform apply

# Deploy to Cloud Run
gcloud run deploy mcp-bigquery-server \
  --image gcr.io/YOUR_PROJECT/mcp-bigquery-server \
  --region us-central1

MCP-Tools

Der Server stellt diese MCP-Tools bereit:

Server-Funktionen:

• Ressourcen: Auflistung von BigQuery-Datasets

• Tools: Abfrageausführung und Schema-Inspektion

• Stderr-Protokollierung: Alle Protokolle an stderr (JSON-RPC-kompatibel)

• Graceful Shutdown: SIGTERM/SIGINT-Behandlung

Architektur

Client Request
  ↓
MCP Protocol Layer (JSON-RPC)
  ↓
Security Middleware (rate limiting, injection detection)
  ↓
Workload Identity Federation
  ↓ (OIDC Token)
Identity Pool
  ↓ (Attribute Mapping)
Service Account Impersonation
  ↓ (1-hour access token)
BigQuery API

Kernkomponenten

1. Workload Identity Federation - Identitätspools für Dev/Staging/Prod mit OIDC-Anbietern

2. Sicherheits-Middleware - Ratenbegrenzung, Erkennung von Prompt-Injection, SQL-Injection-Prävention

3. BigQuery-Integration - Verbindungspooling, Abfrageoptimierung, Dataset-Erkennung

4. Überwachung - Gesundheitsprüfungen, OpenTelemetry-Tracing, Cloud Monitoring-Integration

Dokumentation

Tests

# Run all tests
npm test

# Run specific test suites
npm run test:unit
npm run test:integration
npm run test:performance

# Run with coverage
npm run test:coverage

# Watch mode
npm run test:watch

Entwicklungsbefehle

npm run build       # Build TypeScript
npm run dev         # Development with hot reload
npm run start       # Start production server
npm run lint        # Run ESLint
npm run lint:fix    # Fix linting issues
npm run format      # Format with Prettier
npm run typecheck   # TypeScript type checking

CI/CD

Der GitHub Actions-Workflow führt automatisch Folgendes aus:

1. Führt Tests bei Pull Requests aus

2. Erstellt und pusht das Docker-Image

3. Stellt auf dem Haupt-Branch auf Cloud Run bereit

4. Verwendet Workload Identity Federation (keine Schlüssel)

Überwachung

• Cloud Monitoring: Vorkonfigurierte Dashboards mit tenant_id-Dimension für mcp.tool.calls.total und mcp.tool.call.duration

• Cloud Logging: Strukturierte JSON-Protokolle

• Cloud Trace: Verteiltes Tracing über OpenTelemetry mit tenant.id-Span-Attribut

• Audit-Protokolle: 7 Jahre Aufbewahrungsfrist in BigQuery

• Warnungen: E-Mail/Slack-Benachrichtigungen

Compliance

• GDPR: Datenresidenz und Zugriffsprotokollierung

• HIPAA: Zugriffskontrollen und Audit-Pfade

• SOC 2: Identitätsmanagement und Überwachung

• PCI-DSS: Authentifizierung und Autorisierung

Mitwirken

Beiträge sind willkommen! Siehe CONTRIBUTING.md für Richtlinien.

Lizenz

MIT-Lizenz - siehe LICENSE für Details

Danksagungen

• Erstellt mit MCP SDK

• Unterstützt durch Google Cloud BigQuery

• Infrastruktur durch Terraform

Status: Produktionsbereit Version: 1.0.0 Zuletzt aktualisiert: April 2026