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URL: https://glama.ai/mcp/servers/LucasHild/mcp-server-bigquery?locale=ja-JP

⇱ BigQuery MCP サーバー by LucasHild | Glama


BigQuery MCP サーバー

👁 鍛冶屋のバッジ

BigQueryへのアクセスを提供するモデルコンテキストプロトコルサーバー。このサーバーにより、LLMはデータベーススキーマを検査し、クエリを実行できます。

コンポーネント

ツール

サーバーは 1 つのツールを実装します。

  • execute-query : BigQuery方言を使用してSQLクエリを実行します。

  • list-tables : BigQuery データベース内のすべてのテーブルを一覧表示します

  • describe-table : 特定のテーブルのスキーマを記述する

Related MCP server: BigQuery MCP Server

構成

サーバーは次の引数を使用して構成できます。

  • --project (必須): GCP プロジェクト ID。

  • --location (必須): GCP の場所 (例: europe-west9 )。

  • --dataset (オプション): 特定のBigQueryデータセットのみを考慮します。引数を繰り返すことで複数のデータセットを指定できます(例: --dataset my_dataset_1 --dataset my_dataset_2 )。指定しない場合は、プロジェクト内のすべてのデータセットが考慮されます。

  • --key-file (オプション): BigQuery のサービスアカウントキーファイルへのパス。指定しない場合、サーバーはデフォルトの認証情報を使用します。

クイックスタート

インストール

Smithery経由でインストール

Smithery経由で Claude Desktop 用の BigQuery Server を自動的にインストールするには:

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

クロードデスクトップ

MacOS の場合: ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json Windows の場合: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

開発/非公開サーバーの構成
"mcpServers": {
 "bigquery": {
 "command": "uv",
 "args": [
 "--directory",
 "{{PATH_TO_REPO}}",
 "run",
 "mcp-server-bigquery",
 "--project",
 "{{GCP_PROJECT_ID}}",
 "--location",
 "{{GCP_LOCATION}}"
 ]
 }
}
公開サーバーの構成
"mcpServers": {
 "bigquery": {
 "command": "uvx",
 "args": [
 "mcp-server-bigquery",
 "--project",
 "{{GCP_PROJECT_ID}}",
 "--location",
 "{{GCP_LOCATION}}"
 ]
 }
}

{{PATH_TO_REPO}}{{GCP_PROJECT_ID}} 、および{{GCP_LOCATION}}を適切な値に置き換えます。

発達

建築と出版

配布用のパッケージを準備するには:

  1. 依存関係を同期し、ロックファイルを更新します。

uv sync
  1. パッケージディストリビューションをビルドします。

uv build

これにより、 dist/ディレクトリにソースとホイールのディストリビューションが作成されます。

  1. PyPI に公開:

uv publish

注: 環境変数またはコマンド フラグを使用して PyPI 資格情報を設定する必要があります。

  • トークン: --tokenまたはUV_PUBLISH_TOKEN

  • またはユーザー名/パスワード: --username / UV_PUBLISH_USERNAMEおよび--password / UV_PUBLISH_PASSWORD

デバッグ

MCPサーバーはstdio経由で実行されるため、デバッグが困難になる場合があります。最適なデバッグ環境を実現するには、 MCP Inspectorの使用を強くお勧めします。

次のコマンドを使用して、 npm経由で MCP Inspector を起動できます。

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

起動すると、ブラウザでアクセスしてデバッグを開始できる URL がインスペクタに表示されます。

A
license - permissive license
-
quality - not tested
D
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
1Releases (12mo)
Commit activity
Issues opened vs closed

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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/LucasHild/mcp-server-bigquery'

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