Lucashild MCP Server Bigquery

🚀 BigQuery MCP サーバー

BigQuery へのアクセスを提供する Model Context Protocol サーバーです。このサーバーにより、LLM はデータベースのスキーマを確認し、クエリを実行することができます。

✨ 主な機能

ツール

このサーバーは以下のツールを実装しています。

• 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リストします。
• describe-table：特定のテーブルのスキーマを説明します。

📦 インストール

このサーバーは以下のパラメータで構成できます。

• --project（必須）：GCP プロジェクト ID です。
• --location（必須）：GCP の地理位置（例：europe-west9）です。
• --dataset（オプション）：特定の BigQuery データセットのみを考慮します。パラメータ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）。指定されない場合、デフォルトではプロジェクト内のすべてのテーブルが考慮されます。

🚀 クイックスタート

インストール

Claude Desktop

• MacOS：~/Library/Application\ 支持/Claude/claude_desktop_config.json
• Windows：%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json%

{{PATH_TO_REPO}}、{{GCP_PROJECT_ID}}、{{GCP_LOCATION}} を適切な値に置き換えてください。

🔧 技術詳細

ビルドと公開

配布パッケージを準備するには、以下の手順を行います。

1. 依存関係を同期し、ロックファイルを更新します。

uv sync

2. パッケージ配布をビルドします。

uv build

これにより、dist/ ディレクトリにソースとホイールの配布物が作成されます。 3. PyPI に公開します。

uv publish

注意：PyPI の資格情報は環境変数またはコマンドフラグで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 と --password/UV_PUBLISH_PASSWORD

デバッグ

MCP サーバーは標準入出力で動作するため、デバッグが難しい場合があります。最適なデバッグ体験を得るために、MCP Inspector の使用を強くおすすめします。

npm を使用して以下のコマンドを実行することで、MCP Inspector を起動できます。

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

起動後、Inspector は URL を表示します。この URL をブラウザで開くことでデバッグを開始できます。