bigquery-mcp
Provides tools for querying and analyzing Google BigQuery data, including schema browsing, query execution, dataset comparison, and data sampling.
Click on "Deploy Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type
@followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@bigquery-mcpwhat tables are in the sales dataset?"
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
BigQuery MCP Server
Servidor MCP (Model Context Protocol) que expõe ferramentas de consulta e análise do Google BigQuery para assistentes de IA como Claude, Gemini e Cursor. Permite que o assistente navegue pelo schema, execute queries e compare datasets sem sair da conversa.
MCP (Model Context Protocol) é o padrão aberto da Anthropic para conectar modelos de linguagem a fontes de dados e ferramentas externas. Com um servidor MCP rodando, o assistente de IA pode chamar as ferramentas diretamente durante a conversa.
Ferramentas disponíveis
Ferramenta | O que faz |
| Executa SELECT no BigQuery com suporte a |
| Lista tabelas de um ou ambos os datasets |
| Schema completo de uma tabela: tipos, modos, total de linhas e tamanho |
| Diff entre dois datasets — colunas adicionadas, removidas e com tipo alterado |
| Amostra de N linhas de qualquer tabela |
| Inspeciona a estrutura de campos JSON/STRING que guardam objetos |
Related MCP server: BigQuery MCP Server
Exemplo de uso
Com o servidor configurado, você pode perguntar ao assistente de IA:
Você: quais tabelas existem no dataset novo?
IA: [chama list_tables] Encontrei 12 tabelas: pedidos, clientes,
produtos, estoque...
Você: compare o schema da tabela pedidos entre os dois datasets
IA: [chama compare_schemas] A tabela pedidos tem 3 diferenças:
- coluna "status_pagamento" adicionada (STRING)
- coluna "dt_entrega" removida
- coluna "valor" mudou de FLOAT para NUMERIC
Você: mostre 5 linhas de pedidos no dataset novo
IA: [chama sample_data] ...Instalação
pip install -r requirements.txtConfiguração
Crie um arquivo .env a partir do exemplo:
cp .env.example .env # se existir, ou defina as variáveis manualmenteVariáveis necessárias:
GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=/caminho/para/service-account.json
BQ_PROJECT_ID=seu-projeto-gcpA Service Account precisa da role IAM
roles/bigquery.dataViewer(leitura de dados e metadados) no projeto. Além disso, o servidor restringe o acesso no nível do OAuth ao escopobigquery.readonly, então mesmo que a role concedida seja mais ampla, nenhuma operação de escrita é possível. Nunca commite oservice-account.json— ele já está no.gitignore.
Configuração no Claude Desktop / Gemini Code Assist
Adicione ao arquivo de configuração MCP do seu assistente:
{
"mcpServers": {
"bigquery": {
"command": "python",
"args": ["./server.py"],
"cwd": "/caminho/para/bigquery-mcp"
}
}
}Testar a conexão
python test_connection.pyVerifica credenciais, conexão com o projeto e lista as tabelas do dataset configurado.
Stack
Protocolo | MCP (Model Context Protocol) via |
Dados | Google BigQuery |
Auth | Service Account (google-auth) |
Runtime | Python 3.10+ |
This server cannot be deployed
Maintenance
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The BigQuery remote MCP server is a fully managed service that uses the Model Context Protocol to connect AI applications and LLMs to BigQuery data sources. It provides secure, standardized tools for AI agents to list datasets and tables, retrieve schemas, generate and execute SQL queries through natural language, and analyze data—enabling direct access to enterprise analytics data without requiring manual SQL coding.
Ask data questions in natural language. Get SQL, insights, and charts from your databases.
Query your org's data in natural language — read-only MCP access to SQL, NoSQL, files & warehouses.
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