BigQuery Analysis MCP Server について
BigQuery Analysis MCP Serverは、Google BigQueryでSQLクエリを検証・実行するサーバーです。処理量が1TB以下のSELECTクエリに実行を限定し、結果をJSONで返します。
主な機能
- 01ドライランによるクエリ検証
- 02クエリ処理量の見積もり
- 03DMLと1TB超のクエリの拒否
- 04クエリ結果のJSON返却
活用シーン
- 01実行前のSQL妥当性確認
- 02BigQueryクエリ処理量の見積もり
- 03制限付きの読み取り専用分析クエリの実行
MCP 対応
`dry_run_query`でクエリ検証と処理量の見積もりを行い、`run_query_with_validation`で検証済みクエリを実行します。どちらのツールもGoogle BigQueryを対象とします。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。
ツール
ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。
詳細
プロジェクトの README よりBigQuery Analysis MCP Server
Overview
This server is an MCP server for executing SQL queries against Google BigQuery, providing the following features:
- Query validation (dry run): Verifies if a query is valid and estimates its processing size
- Safe query execution: Only runs SELECT queries under 1TB (prevents data modifications)
- JSON-formatted results: Returns query results in structured JSON format
Features
Tools
-
dry_run_query- Perform a dry run of a BigQuery query- Validates the query and estimates its processing size
- Checks query size against the 1TB limit
-
run_query_with_validation- Run a BigQuery query with validation- Detects and rejects DML statements (data modification queries)
- Rejects data processing over 1TB
- Executes queries that pass validation and returns results
Development
Prerequisites
- Node.js 22.23.4+, 24.22.1+, or 26.12.1+ (use the latest patch of a supported release line)
- pnpm 12.4.2 (pinned in
package.json) - Google Cloud authentication setup (gcloud CLI or service account)
Install Dependencies
pnpm install --frozen-lockfile
Test
pnpm test
Build
pnpm run build
Development Mode (Auto-rebuild)
pnpm run watch
Installation
To use with Claude Desktop, add the server configuration:
MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"bigquery-analysis-server": {
"command": "/path/to/bigquery-analysis-server/build/index.js"
}
}
}
Debugging
Since MCP servers communicate over stdio, debugging can be challenging. We recommend using the MCP Inspector:
pnpm run inspector
The Inspector will provide a URL to access debugging tools in your browser.
Authentication Setup
This server uses Google Cloud authentication. Set up authentication using one of the following methods:
-
Login with gcloud CLI:
gcloud auth application-default login -
Use a service account key:
export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/path/to/service-account-key.json"
Usage Examples
-
Dry run a query:
dry_run_query("SELECT * FROM `bigquery-public-data.samples.shakespeare` LIMIT 10") -
Run a query with validation:
run_query_with_validation("SELECT word, word_count FROM `bigquery-public-data.samples.shakespeare` WHERE corpus='hamlet' LIMIT 10")
BigQuery Analysis MCP Server (日本語版)
概要
BigQueryでSQLクエリを実行するためのMCPサーバーです。クエリの検証(ドライラン)と実行を行い、1TB以上のデータ処理や変更系クエリ(DML)を防止する安全機能を備えています。
機能
このサーバーはGoogle BigQueryに対してSQLクエリを実行するためのMCPサーバーで、以下の機能を提供します:
- クエリの検証(ドライラン):クエリが有効かどうかを確認し、処理サイズを見積もる
- 安全なクエリ実行:1TB以下のSELECTクエリのみを実行(データ変更を防止)
- 結果のJSON形式での返却:クエリ結果を構造化されたJSONで返す
機能
ツール
-
dry_run_query- BigQueryクエリのドライラン実行- クエリの検証と処理サイズの見積もりを行う
- 1TBの制限に対してクエリサイズをチェック
-
run_query_with_validation- 検証付きでBigQueryクエリを実行- DML文(データ変更クエリ)を検出して拒否
- 1TB以上のデータ処理を拒否
- 検証に通過したクエリを実行し結果を返す
開発方法
前提条件
- Node.js 22.23.4以上、24.22.1以上、または26.12.1以上(サポート中の系列の最新パッチを使用)
- pnpm 12.4.2(
package.jsonで固定) - Google Cloud認証設定(gcloud CLIまたはサービスアカウント)
依存関係のインストール
pnpm install --frozen-lockfile
テスト
pnpm test
ビルド
pnpm run build
開発モード(自動再ビルド)
pnpm run watch
インストール
Claude Desktopで使用するには、サーバー設定を追加してください:
MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"bigquery": {
"command": "node",
"args": ["/path/to/bigquery-server/build/index.js"]
}
}
}
デバッグ
MCPサーバーは標準入出力(stdio)を介して通信するため、デバッグが難しい場合があります。MCP Inspectorの使用をお勧めします:
pnpm run inspector
InspectorはブラウザでデバッグツールにアクセスするためのURLを提供します。
認証設定
このサーバーはGoogle Cloud認証情報を使用します。以下のいずれかの方法で認証を設定してください:
-
gcloud CLIでログイン:
gcloud auth application-default login -
サービスアカウントキーを使用:
export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/path/to/service-account-key.json"
使用例
-
クエリのドライラン:
dry_run_query("SELECT * FROM `bigquery-public-data.samples.shakespeare` LIMIT 10") -
検証付きクエリ実行:
run_query_with_validation("SELECT word, word_count FROM `bigquery-public-data.samples.shakespeare` WHERE corpus='hamlet' LIMIT 10")
コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。