返回 MCP 目录
public公开dns本地运行

bigquery

BigQuery MCP服务器是一个提供BigQuery数据库访问的模型上下文协议服务,支持LLM检查数据库结构和执行查询。

article

README

🚀 BigQuery MCP 服务器

一个提供对 BigQuery 访问的模型上下文协议(Model Context Protocol,MCP)服务器。此服务器让大型语言模型(LLMs)能够检查数据库架构并执行查询,为数据交互提供了便捷途径。

smithery badge

🚀 快速开始

安装

使用 Smithery 安装

要通过 Smithery 自动安装 BigQuery 服务器,可使用以下命令:

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

Claude Desktop 配置

  • MacOS:配置文件路径为 ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json
  • Windows:配置文件路径为 %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
开发/未发布的服务器配置
"mcpServers": {
  "bigquery": {
    "command": "uv",
    "args": [
      "--directory",
      "{{PATH_TO_REPO}}",
      "run",
      "mcp-server-bigquery",
      "--project",
      "{{GCP_PROJECT_ID}}",
      "--location",
      "{{GCP_LOCATION}}"
    ]
  }
}
已发布的服务器配置
"mcpServers": {
  "bigquery": {
    "command": "uvx",
    "args": [
      "mcp-server-bigquery",
      "--project",
      "{{GCP_PROJECT_ID}}",
      "--location",
      "{{GCP_LOCATION}}"
    ]
  }
}

请将 {{PATH_TO_REPO}}{{GCP_PROJECT_ID}}{{GCP_LOCATION}} 替换为适当的值。

✨ 主要特性

该服务器实现了以下工具,为用户提供了便捷的数据库操作方式:

  • 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:描述特定表格的架构信息

📦 安装指南

服务器可以通过以下参数进行配置:

  • --project(必需):GCP 项目 ID。
  • --location(必需):GCP 地理位置(例如 europe-west9)。
  • --dataset(可选):仅考虑特定的 BigQuery 数据集。可以通过重复参数指定多个数据集(例如 --dataset my_dataset_1 --dataset my_dataset_2)。如果未提供,则会考虑项目中的所有数据集。
  • --key-file(可选):BigQuery 服务帐号密钥文件的路径。如果未提供,默认使用凭据。

💻 使用示例

基础用法

# 使用 Smithery 安装 BigQuery 服务器
npx -y @smithery/cli install mcp-server-bigquery --client claude

高级用法

# 开发/未发布的服务器配置示例
"mcpServers": {
  "bigquery": {
    "command": "uv",
    "args": [
      "--directory",
      "{{PATH_TO_REPO}}",
      "run",
      "mcp-server-bigquery",
      "--project",
      "{{GCP_PROJECT_ID}}",
      "--location",
      "{{GCP_LOCATION}}"
    ]
  }
}

🔧 技术细节

构建和发布

要准备分发包,可按以下步骤操作:

  1. 同步依赖并更新锁定文件:
uv sync
  1. 构建发行版:
uv build

这将在 dist/ 目录下创建源代码和 wheel 发行版。 3. 发布到 PyPI:

uv publish

注意:你需要通过环境变量或命令参数设置 PyPI 凭证:

  • 令牌:--tokenUV_PUBLISH_TOKEN
  • 或者用户名/密码:--username/UV_PUBLISH_USERNAME--password/UV_PUBLISH_PASSWORD

调试

由于 MCP 服务器通过标准输入输出运行,调试可能具有挑战性。为了获得最佳的调试体验,我们强烈推荐使用 MCP Inspector。 你可以通过以下命令启动 MCP Inspector:

npx @modelcontextprotocol/inspector uv --directory {{PATH_TO_REPO}} run mcp-server-bigquery

启动后,Inspector 会显示一个 URL,你可以在浏览器中访问该 URL 开始调试。

help

运行方式说明

cloud

托管运行

托管运行通常表示这个 MCP Server 由服务方环境承载,用户一般按页面提供的连接方式或授权流程接入,不需要在本地长期启动一个 MCP 进程

  1. 打开服务方连接页
  2. 完成授权或复制端点
  3. 在 MCP 客户端中连接
terminal

本地运行 / 其它方式

本地运行通常需要用户在自己的电脑或服务器上安装依赖,把 server_config 复制到 MCP 客户端,并按 env_schema 补齐环境变量、密钥或其它配置

  1. 复制 server_config
  2. 安装所需依赖
  3. 补齐环境变量后重启客户端