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BigQuery MCP server

BigQuery MCP server

ローカル
github.com/LucasHildデータベース13138 週間前に更新

BigQuery MCP server について

LLM から BigQuery にアクセスし、スキーマの確認とクエリの実行を行う MCP サーバーです。MCP クライアントから BigQuery のデータを扱いたいユーザーを対象としています。プロジェクト、ロケーション、データセットの絞り込み、認証情報を設定できます。

主な機能

  1. 01BigQuery 方言による SQL クエリの実行
  2. 02プロジェクト内のテーブル一覧の取得
  3. 03指定したテーブルのスキーマの確認
  4. 04データセットによる絞り込みとタイムアウト設定

活用シーン

  1. 01LLM によるスキーマに基づいた BigQuery クエリの作成と実行
  2. 02チャット内での BigQuery データセットとテーブル構造の調査

MCP 対応

MCP サーバーであり、execute-query、list-tables、describe-table の各ツールを MCP クライアントに公開します。

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。

mcp.json · 共通設定
{
"mcpServers": {
"bigquery": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@smithery/cli"
]
}
}
}
起動コマンドnpx -y @smithery/cli

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境(Node.js 18 以上など)が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
npm@smithery/cli

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

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

BigQuery MCP サーバー

smithery badge

BigQuery にアクセスする Model Context Protocol サーバーです。このサーバーを使用すると、LLM がデータベースのスキーマを調べ、クエリを実行できます。

コンポーネント

ツール

サーバーは以下のツールを実装しています。

  • execute-query:BigQuery の方言を使用して SQL クエリを実行します
  • list-tables:BigQuery データベース内のすべてのテーブルを一覧表示します
  • describe-table:指定したテーブルのスキーマを説明します

設定

サーバーは、コマンドライン引数または環境変数で設定できます。

引数環境変数必須説明
--projectBIGQUERY_PROJECTはいGCP プロジェクト ID です。
--locationBIGQUERY_LOCATIONはいGCP のロケーションです(例:europe-west9)。
--datasetBIGQUERY_DATASETSいいえ特定の BigQuery データセットのみを対象にします。引数を複数回指定する(例:--dataset my_dataset_1 --dataset my_dataset_2)か、環境変数でカンマ区切りにして指定できます(例:BIGQUERY_DATASETS=my_dataset_1,my_dataset_2)。指定しない場合、プロジェクト内のすべてのデータセットが対象になります。
--key-fileBIGQUERY_KEY_FILEいいえBigQuery 用のサービスアカウントキーファイルへのパスです。指定しない場合、サーバーはデフォルトの認証情報を使用します。
--timeoutBIGQUERY_TIMEOUTいいえクエリの完了を待つ最大時間(秒)です。指定しない場合、クエリは無期限に待機します。

インストール

Smithery 経由でインストール

Smithery 経由で Claude Desktop 用の BigQuery Server を自動的にインストールするには:

npx -y @smithery/cli install mcp-server-bigquery --client claude
Claude Code
claude mcp add bigquery --scope user --transport stdio -- uvx mcp-server-bigquery --project {PROJECT_ID} --location {{LOCATION}}
Claude Desktop

MacOS の場合:~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows の場合:%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "bigquery": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-server-bigquery"],
      "env": {
        "BIGQUERY_PROJECT": "{{GCP_PROJECT_ID}}",
        "BIGQUERY_LOCATION": "{{GCP_LOCATION}}"
      }
    }
  }
}

Cursor

  1. Cursor の設定 → MCP を開きます
  2. Add new global MCP server をクリックします
  3. 以下のパターンに従って、BigQuery MCP のエントリを追加します。
{
  "mcpServers": {
    "bigquery": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-server-bigquery"],
      "env": {
        "BIGQUERY_PROJECT": "{{GCP_PROJECT_ID}}",
        "BIGQUERY_LOCATION": "{{GCP_LOCATION}}"
      }
    }
  }
}

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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。