BigQuery MCPサーバーとは？

BigQuery MCPサーバーは、AIアシスタント（例えばClaude）がGoogle BigQuery内のデータと直接やり取りできるようにする橋渡しの役割を果たします。自然言語で質問を投げかけるだけで、サーバーが自動的にそれをSQLクエリに変換し、分かりやすい回答を返します。

BigQuery MCPサーバーの使い方は？

まず、認証情報を設定し、サーバーアドレスを構成します。次に、AIアシスタント（Claude Desktopなど）でこのサーバーを有効にすると、質問を始めることができます！

適用シーン

ビッグデータ分析結果を迅速に取得する必要がある企業ユーザー、特に手動でのSQLクエリの作成を減らしたいチームに適しています。

主な機能

複数のクエリ方式をサポート自然言語でも簡単なSQL構文でも、複雑なデータ分析タスクを簡単に完了できます。

複数テーブルおよびビューのクエリ複数のテーブルや事前計算されたビューにシームレスに接続でき、基盤となるデータベース構造を気にする必要はありません。

安全なデータアクセス読み取り専用のアクセス権限のみを提供し、データを常に安全な状態に保ちます。

利点と制限

利点

複雑なSQLの作成プロセスを簡素化します。

データ分析の効率を向上させます。

複数種類のAIモデルの統合をサポートします。

強力な可視化フィードバック機構を提供します。

制限

現在はClaude DesktopのみをAIインターフェースとしてサポートしています。

一定のクエリサイズ制限があります（デフォルトで1GB）。

一部の高度なビューと完全に互換性がない場合があります。

使い方

インストールと設定

BigQuery MCPサーバーをダウンロードしてインストールし、指示に従ってプロジェクトIDと場所情報を入力します。

サーバーの起動

初期化スクリプトを実行した後、サーバーを起動してAIアシスタントからのリクエストを待ちます。

AIアシスタントへの統合

AIアシスタントの設定ファイルにサーバーアドレスを追加し、変更を保存してからアプリを再起動します。

使用例

販売データのクエリユーザーがAIアシスタントに特定の期間の総売上を尋ねます。

製品性能の比較異なる製品の市場でのパフォーマンスを比較します。

よくある質問

BigQuery MCPサーバーは他のAIモデルをサポートしていますか？

1GBを超えるデータのクエリリクエストはどのように処理しますか？

🚀 BigQuery MCP サーバー

このサーバーは、大規模言語モデル（Claudeなど）がBigQueryデータと直接対話できるようにするものです。AIアシスタントとデータベースの間に立ち、安全かつ効率的な通信を可能にする仲介役のような存在です。

🚀 クイックスタート

快速示例

あなた: "先月の上位10名の顧客は誰ですか？"
Claude: *あなたのBigQueryデータベースをクエリし、平易な英語で回答を提供*

SQLクエリを手動で作成する必要はなく、モデルと会話するだけです！

📦 インストール

1. リポジトリをクローンする

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

2. プロジェクトをビルドする

npm run build

🔧 設定方法

以下の内容をclaudius.json設定ファイルに追加してください。

{
  "experimental": {
    "mcpServers": [
      {
        "id": "bigquery",
        "name": "BigQuery MCP Server",
        "description": "Google BigQueryに接続するMCPサーバー",
        "enabled": true,
        "config": {
          "projectId": "your-gcp-project-id",
          "location": "asia-east1",
          "keyFile": "/path/to/service-account-key.json"
        }
      }
    ]
  }
}