mcp-bigquery-server 是一款 MCP 服务器，旨在为大型语言模型 (LLM) 提供安全、只读的 BigQuery 数据集访问。它充当 LLM 与 BigQuery 之间的桥梁，使 AI 模型能够通过标准化的 MCP 接口安全地查询和分析数据。

该服务器允许开发者使用自然语言查询 BigQuery 数据，无需手动编写 SQL 语句。它支持访问表和物化视图，并清晰地标记资源类型。通过限制查询大小（默认为 1GB），mcp-bigquery-server 确保数据分析在安全范围内进行。

通过简单的配置，开发者可以将此服务器集成到支持 MCP 的客户端（如 Claude Desktop）中，从而实现 AI 模型与 BigQuery 数据的无缝交互。其核心价值在于简化了 AI 模型访问和分析 BigQuery 数据的流程，提升了开发效率，并保障了数据安全。该服务器可以通过 Smithery 快速安装，或者通过手动配置 Google Cloud 项目 ID 和服务帐户密钥进行部署。

安全的只读数据访问

mcp-bigquery-server 的核心功能是为大型语言模型（LLM）提供对 BigQuery 数据集的安全只读访问。它充当 LLM 和 BigQuery 之间的桥梁，允许 LLM 通过标准化的 MCP 接口查询和分析数据，而无需直接暴露底层数据库。这种隔离确保了数据的安全性，防止未经授权的修改或删除。服务器通过 Google Cloud 的身份验证机制（例如 Google Cloud CLI 或服务帐户密钥）进行身份验证，并强制执行只读权限，从而最大限度地降低了数据泄露或损坏的风险。此外，默认情况下，查询限制为 1GB，以防止资源滥用和意外的高成本。

例如，一家金融服务公司可以使用 mcp-bigquery-server 允许其 LLM 分析客户交易数据，以识别欺诈活动，而无需授予 LLM 对数据库的完全访问权限。LLM 可以提出诸如“过去一个月内超过 10,000 美元的交易有哪些？”之类的问题，服务器将执行查询并将结果安全地返回给 LLM。

自然语言查询接口

该服务器允许用户使用自然语言查询 BigQuery 数据，而无需编写复杂的 SQL 查询。LLM 可以将自然语言问题转换为 SQL 查询，并通过 mcp-bigquery-server 执行。服务器返回的结果将以易于理解的格式呈现给 LLM，然后 LLM 可以将其转换为人类可读的响应。这大大简化了数据分析过程，并使非技术用户也能访问 BigQuery 数据。

例如，一家零售公司可以使用此功能来分析销售数据。业务分析师可以简单地询问“上个季度哪个产品的销售额最高？”，LLM 将生成相应的 SQL 查询，从 BigQuery 获取数据，并以清晰简洁的方式呈现结果。这消除了分析师学习 SQL 的需要，并加快了洞察发现的速度。

自动模式探索与资源类型识别

mcp-bigquery-server 能够自动探索 BigQuery 数据集的模式，并清晰地标记资源类型（例如表和视图）。这使得 LLM 能够理解数据的结构和内容，从而生成更准确和相关的查询。通过 MCP 接口，LLM 可以请求数据集的元数据，包括表名、列名和数据类型。服务器还会区分表和物化视图，以便 LLM 可以选择最合适的资源进行查询。

例如，一个营销团队可以使用此功能来了解其客户数据的结构。LLM 可以探索包含客户人口统计信息、购买历史记录和网站活动的数据集。通过了解每个表的列和数据类型，LLM 可以生成更有效的查询，以识别目标客户群并个性化营销活动。

技术实现

mcp-bigquery-server 使用 Node.js 构建，并利用 Google Cloud BigQuery API 与 BigQuery 交互。它通过标准输入/输出或 HTTP/SSE 协议与 MCP 客户端通信。服务器接受来自客户端的查询请求，对其进行验证，将其转换为 SQL 查询，并将其发送到 BigQuery。然后，它将结果转换回 MCP 格式，并将其返回给客户端。该服务器还实现了错误处理和日志记录机制，以确保可靠性和可维护性。