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
- 01BigQuery 方言による SQL クエリの実行
- 02プロジェクト内のテーブル一覧の取得
- 03指定したテーブルのスキーマの確認
- 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
- 01LLM によるスキーマに基づいた BigQuery クエリの作成と実行
- 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。
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
BigQuery MCP サーバー
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 |
|---|---|---|---|
--project | BIGQUERY_PROJECT | はい | GCP プロジェクト ID です。 |
--location | BIGQUERY_LOCATION | はい | GCP のロケーションです(例:europe-west9)。 |
--dataset | BIGQUERY_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-file | BIGQUERY_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。 |
--timeout | BIGQUERY_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
- Cursor の設定 → MCP を開きます
- Add new global MCP server をクリックします
- 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}}"
}
}
}
}
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。