项目简介

BigQuery MCP Server 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 构建的服务器，旨在让大型语言模型 (LLM)，如 Claude，能够直接与您的 Google BigQuery 数据进行交互。它充当 LLM 和 BigQuery 数据库之间的桥梁，允许您通过自然语言查询和分析 BigQuery 中的数据，而无需手动编写 SQL 代码。

主要功能点

自然语言查询: 通过简单的自然语言提问，即可查询 BigQuery 数据库中的数据。
数据访问: 支持访问 BigQuery 中的表和物化视图。
模式探索: 清晰展示数据集的结构，包括表和视图的类型。
安全访问: 提供只读数据访问权限，保障数据安全。
可配置: 支持通过命令行参数配置项目 ID、地理位置和服务账号密钥文件等信息。

安装步骤

安装 Node.js: 确保您的计算机上已安装 Node.js 14 或更高版本。
安装 BigQuery MCP Server: 推荐使用 Smithery 进行快速安装。打开终端并运行以下命令：
```
npx @smithery/cli install @ergut/mcp-bigquery-server --client claude
```
按照提示输入您的 Google Cloud 项目 ID 和 BigQuery 地理位置（默认为 us-central1）。Smithery 将自动配置 Claude Desktop 并重启应用。

如果您选择手动安装，请参考仓库 README.md 中的 "Option 2: Manual Setup" 部分。

服务器配置

要将 BigQuery MCP Server 集成到 MCP 客户端（例如 Claude Desktop），您需要配置客户端的配置文件。以下是配置信息，您需要将其添加到客户端的 MCP 服务器配置中。

Claude Desktop 配置示例 (claude_desktop_config.json):

{
  "mcpServers": {
    "bigquery": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@ergut/mcp-bigquery-server",
        "--project-id",
        "YOUR_PROJECT_ID",  // 替换为您的 Google Cloud 项目 ID
        "--location",
        "us-central1"      // BigQuery 地理位置，默认为 us-central1，可根据您的实际情况修改
      ]
    }
  }
}

如果使用服务账号密钥文件进行身份验证，配置示例为：

{
  "mcpServers": {
    "bigquery": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@ergut/mcp-bigquery-server",
        "--project-id",
        "YOUR_PROJECT_ID",  // 替换为您的 Google Cloud 项目 ID
        "--location",
        "us-central1",      // BigQuery 地理位置，默认为 us-central1，可根据您的实际情况修改
        "--key-file",
        "/path/to/service-account-key.json" // 替换为您的服务账号密钥文件路径
      ]
    }
  }
}

配置参数说明:

'server name': 'bigquery' (此名称在客户端配置中用于标识该服务器)
'command': 'npx' (用于执行 Node.js 包)
'args': 启动服务器的参数列表，包括：
- '-y': 'npx' 参数，用于自动确认安装包
- '@ergut/mcp-bigquery-server': 要执行的 npm 包名称，即 BigQuery MCP Server
- '--project-id': 您的 Google Cloud 项目 ID (必填)
- '--location': BigQuery 地理位置 (可选，默认为 us-central1)
- '--key-file': 服务账号密钥文件路径 (可选，如果使用服务账号密钥文件进行身份验证)

注意: 请将 'YOUR_PROJECT_ID' 和 '/path/to/service-account-key.json' 替换为您的实际信息。

基本使用方法

启动 MCP 客户端: 启动您配置了 BigQuery MCP Server 的 MCP 客户端，例如 Claude Desktop。
开始对话: 在客户端中，您可以像与普通 LLM 对话一样，提出关于您的 BigQuery 数据的问题。例如：
- "上个月销售额最高的 10 个客户是谁？"
- "订单量超过 100 的产品有哪些？"
- "展示客户表中的字段名称。"

MCP 服务器会将您的自然语言问题转换为 BigQuery SQL 查询，执行查询并返回结果给客户端，最终以自然语言呈现给您。

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