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gcp-bigquery

gcp-bigquery

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gcp-bigquery について

gcp-bigqueryは、BigQueryを含むGoogle Cloudの構成や運用を計画するスキルです。サービス選定やコスト、認証要件を案内し、実行には公式のGoogle Cloud Pythonクライアントライブラリを使います。

主な機能

  1. 01Google Cloudのサービス選定ガイダンス
  2. 02コストの見積もりと最適化
  3. 03IAMと認証の事前確認
  4. 04IaC方式のガイダンス

活用シーン

  1. 01BigQuery関連のGoogle Cloud運用計画
  2. 02クラウドワークロードのコスト見積もり
  3. 03デプロイ前の認証要件確認

MCP 対応

READMEではVertex AI ExtensionsがMCP互換とされていますが、このスキル固有のMCP機能は説明されていません。

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/alphaonedev/openclaw-graph --skill gcp-bigquery

インストール後、Claude Code で/gcp-bigqueryを入力して読み込まれたか確認します。

詳細

gcp-bigquery

Google Cloud との連携

このスキルでは、すべての GCP のプロビジョニングと運用を公式の Google Cloud Python クライアントライブラリに委任します。

# Core GCP client library
pip install google-cloud-python

# Vertex AI + Agent Engine (AI/ML workloads)
pip install google-cloud-aiplatform

# Specific service clients (install only what you need)
pip install google-cloud-bigquery      # BigQuery
pip install google-cloud-storage       # Cloud Storage
pip install google-cloud-pubsub        # Pub/Sub
pip install google-cloud-run           # Cloud Run

SDK ドキュメント： https://github.com/googleapis/google-cloud-python Vertex AI SDK： https://cloud.google.com/vertex-ai/docs/python-sdk/use-vertex-ai-python-sdk

すべての GCP のプロビジョニングと運用には、Google Cloud Python SDK を使用してください。このスキルでは、アーキテクチャのガイダンス、コストモデリング、実行前の要件を提供し、SDK が実行を処理します。

アーキテクチャのガイダンス

次の内容については、このスキルを参照してください。

  • GCP サービスの選定とトレードオフ分析
  • コストの見積もりと最適化（確約利用割引、継続利用割引）
  • 実行前に必要な IAM／Workload Identity Federation の要件
  • IaC のアプローチ（Terraform AzureRM、Deployment Manager、Config Connector の比較）
  • Google Workspace やその他の GCP サービスとの連携パターン
  • マルチエージェントのワークフロー設計における Vertex AI Agent Engine

エージェントと AI の機能

機能ツール
LLM エージェントVertex AI Agent Engine
モデルのサービングVertex AI Model Garden
RAGVertex AI Search + Embeddings API
マルチエージェントAgent Development Kit (google/adk-python)
MCPVertex AI Extensions (MCP-compatible)

参考資料

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