BigQuery MCP服务器

这是一个提供BigQuery访问能力的模型上下文协议(MCP)服务器。该服务器使大型语言模型(LLM)能够检查数据库模式并执行查询。

组件

工具

该服务器实现了以下工具：

• 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：描述特定表的架构

配置

服务器可以通过命令行参数或环境变量进行配置。

快速开始

安装

通过Smithery安装

要通过Smithery自动为Claude Desktop安装BigQuery服务器：

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

Claude Desktop

在MacOS上：~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json
在Windows上：%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

开发/未发布服务器配置

"mcpServers": {
  "bigquery": {
    "command": "uv",
    "args": [
      "--directory",
      "{{PATH_TO_REPO}}",
      "run",
      "mcp-server-bigquery",
      "--project",
      "{{GCP_PROJECT_ID}}",
      "--location",
      "{{GCP_LOCATION}}"
    ]
  }
}

已发布服务器配置

"mcpServers": {
  "bigquery": {
    "command": "uvx",
    "args": [
      "mcp-server-bigquery",
      "--project",
      "{{GCP_PROJECT_ID}}",
      "--location",
      "{{GCP_LOCATION}}"
    ]
  }
}

将{{PATH_TO_REPO}}、{{GCP_PROJECT_ID}}和{{GCP_LOCATION}}替换为适当的值。

开发

构建和发布

为分发准备包：

1. 在pyproject.toml中增加版本号

2. 同步依赖项并更新锁定文件：

uv sync

3. 构建包分发：

uv build

这将在dist/目录中创建源代码和wheel分发。

4. 发布到PyPI：

uv publish

注意：您需要通过环境变量或命令标志设置PyPI凭据：

• 令牌：--token或UV_PUBLISH_TOKEN
• 或用户名/密码：--username/UV_PUBLISH_USERNAME和--password/UV_PUBLISH_PASSWORD

调试

由于MCP服务器通过stdio运行，调试可能具有挑战性。为了获得最佳调试体验，我们强烈建议使用MCP检查器。

您可以通过npm使用以下命令启动MCP检查器：

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

启动后，检查器将显示一个URL，您可以在浏览器中访问该URL以开始调试。