关于 BigQuery MCP server
BigQuery MCP 服务用于让 LLM 访问 BigQuery,检查数据库结构并执行查询。它面向需要通过 MCP 客户端操作 BigQuery 数据的用户。
主要功能
- 01执行 BigQuery 方言的 SQL 查询
- 02列出项目中的数据表
- 03查看指定数据表的结构
- 04可按数据集筛选,支持超时设置
适用场景
- 01让 LLM 根据表结构编写并执行 BigQuery 查询
- 02在对话中探索 BigQuery 数据集与数据表结构
MCP 相关
该项目是 MCP 服务,向 MCP 客户端暴露 execute-query、list-tables 和 describe-table 三个工具。
配置
本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。
工具
还没有获取到工具列表
本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。
详细介绍
BigQuery MCP 服务
一个提供 BigQuery 访问能力的模型上下文协议服务。此服务支持大模型检查数据库架构并执行查询。
组件
工具
此服务实现了以下工具:
execute-query:使用 BigQuery 方言执行 SQL 查询list-tables:列出 BigQuery 数据库中的所有表describe-table:描述指定表的架构
配置
此服务可通过命令行参数或环境变量进行配置。
| 参数 | 环境变量 | 必填 | 描述 |
|---|---|---|---|
--project | BIGQUERY_PROJECT | 是 | GCP 项目 ID。 |
--location | BIGQUERY_LOCATION | 是 | GCP 位置(例如 europe-west9)。 |
--dataset | BIGQUERY_DATASETS | 否 | 仅考虑指定的 BigQuery 数据集。可通过重复指定参数(例如 --dataset my_dataset_1 --dataset my_dataset_2)或在环境变量中以逗号分隔(例如 BIGQUERY_DATASETS=my_dataset_1,my_dataset_2)来指定多个数据集。如果未提供,则会考虑项目中的所有数据集。 |
--key-file | BIGQUERY_KEY_FILE | 否 | BigQuery 服务账号密钥文件的路径。如果未提供,服务将使用默认凭据。 |
--timeout | BIGQUERY_TIMEOUT | 否 | 等待查询完成的最长时间(秒)。如果未提供,查询将无限期等待。 |
安装
通过 Smithery 安装
通过 Smithery 自动为 Claude Desktop 安装 BigQuery 服务:
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:~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows:%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
- 打开 Cursor 设置 → MCP
- 点击 Add new global MCP server
- 按照以下模式添加 BigQuery MCP 条目:
{
"mcpServers": {
"bigquery": {
"command": "uvx",
"args": ["mcp-server-bigquery"],
"env": {
"BIGQUERY_PROJECT": "{{GCP_PROJECT_ID}}",
"BIGQUERY_LOCATION": "{{GCP_LOCATION}}"
}
}
}
}
评论
支持 Markdown
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。