BigQuery MCP 服务器

这是什么？🤔

这是一个让您的大语言模型（如 Claude）直接与您的 BigQuery 数据对话的服务器！您可以将其视为一个友好的翻译器，位于您的 AI 助手和数据库之间，确保它们能够安全高效地交流。

快速示例

You: "What were our top 10 customers last month?"
Claude: *queries your BigQuery database and gives you the answer in plain English*

不再需要手动编写 SQL 查询 - 只需自然地与您的数据交谈！

它是如何工作的？🛠️

该服务器使用模型上下文协议（MCP），这是一种用于 AI-数据库通信的通用翻译器。虽然 MCP 设计为可以与任何 AI 模型一起工作，但目前它仅作为 Claude Desktop 中的开发者预览版提供。

您需要做的全部步骤如下：

1. 设置身份验证（见下文）
2. 将您的项目详细信息添加到 Claude Desktop 的配置文件中
3. 自然地开始与您的 BigQuery 数据进行聊天！

它能做什么？📊

• 只需用简单的英语提问即可运行 SQL 查询
• 访问数据集中的表和物化视图
• 通过清晰标注资源类型（表 vs 视图）来探索数据集模式
• 在安全限制内分析数据（默认查询限制为 1GB）
• 保持数据安全（只读访问）

快速开始 🚀

先决条件

• Node.js 14 或更高版本
• 启用了 BigQuery 的 Google Cloud 项目
• 安装了 Google Cloud CLI 或拥有服务账号密钥文件
• Claude Desktop（目前唯一支持的大语言模型界面）

选项 1：通过 Smithery 快速安装（推荐）

要通过 Smithery 自动为 Claude Desktop 安装 BigQuery MCP 服务器，请在终端中运行以下命令：

npx @smithery/cli install @ergut/mcp-bigquery-server --client claude

安装程序将提示您输入：

• 您的 Google Cloud 项目 ID
• BigQuery 位置（默认为 us-central1）

配置完成后，Smithery 将自动更新您的 Claude Desktop 配置并重启应用程序。

选项 2：手动设置

如果您更喜欢手动配置或需要更多控制权：

1. 使用 Google Cloud 进行身份验证（选择一种方法）:

   • 使用 Google Cloud CLI（适合开发环境）:

     gcloud auth application-default login
     

   • 使用服务账号（推荐用于生产环境）:

     # 保存您的服务账号密钥文件，并使用 --key-file 参数
     # 请确保您的服务账号密钥文件安全，不要将其提交到版本控制系统中
     

2. 添加到您的 Claude Desktop 配置中
   将以下内容添加到您的 claude_desktop_config.json 文件中：

   • 基本配置：

     {
       "mcpServers": {
         "bigquery": {
           "command": "npx",
           "args": [
             "-y",
             "@ergut/mcp-bigquery-server",
             "--project-id",
             "your-project-id",
             "--location",
             "us-central1"
           ]
         }
       }
     }
     

   • 使用服务账号：

     {
       "mcpServers": {
         "bigquery": {
           "command": "npx",
           "args": [
             "-y",
             "@ergut/mcp-bigquery-server",
             "--project-id",
             "your-project-id",
             "--location",
             "us-central1",
             "--key-file",
             "/path/to/service-account-key.json"
           ]
         }
       }
     }
     

3. 开始聊天！
   打开 Claude Desktop 并开始询问有关您数据的问题。

命令行参数

服务器接受以下参数：

• --project-id: （必需）您的 Google Cloud 项目 ID
• --location: （可选）BigQuery 位置，默认为 'us-central1'
• --key-file: （可选）服务账号密钥 JSON 文件的路径

使用服务账号的示例：

npx @ergut/mcp-bigquery-server --project-id your-project-id --location europe-west1 --key-file /path/to/key.json

所需权限

您需要以下之一：

• roles/bigquery.user（推荐）
• 或同时具备：
  • roles/bigquery.dataViewer
  • roles/bigquery.jobUser

开发者设置（可选）🔧

想要自定义或贡献？这是如何在本地设置的方法：

# Clone and install
git clone https://github.com/ergut/mcp-bigquery-server
cd mcp-bigquery-server
npm install

# Build
npm run build

然后更新您的 Claude Desktop 配置以指向您的本地构建：

{
  "mcpServers": {
    "bigquery": {
      "command": "node",
      "args": [
        "/path/to/your/clone/mcp-bigquery-server/dist/index.js",
        "--project-id",
        "your-project-id",
        "--location",
        "us-central1",
        "--key-file",
        "/path/to/service-account-key.json"
      ]
    }
  }
}

当前限制 ⚠️

• MCP 支持目前仅在 Claude Desktop（开发者预览版）中可用
• 连接仅限于在同一台机器上运行的本地 MCP 服务器
• 查询是只读的，处理限制为 1GB
• 虽然支持表和视图，但某些复杂的视图类型可能有限制

支持与资源 💬

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许可证 📝

MIT 许可证 - 详情请参见 LICENSE 文件。

作者 ✍️

Salih Ergüt

赞助

此项目由以下公司赞助：

版本历史 📋

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