mcp-server-bigquery 是一个 MCP 服务器，旨在为 AI 模型提供与 Google BigQuery 无缝连接的能力。作为 MCP 生态系统中的服务器组件，它允许大型语言模型（LLM）安全地检查 BigQuery 数据库模式并执行 SQL 查询。该服务器实现了 execute-query、list-tables 和 describe-table 等工具，使 AI 模型能够动态地从 BigQuery 获取数据，从而增强其上下文感知能力和数据分析能力。开发者可以通过 Smithery 轻松安装，或者手动配置，快速集成到现有的 MCP 环境中。通过利用 mcp-server-bigquery，开发者可以构建更智能、数据驱动的 AI 应用，解决 AI 模型缺乏实时数据访问的痛点，并充分发挥 BigQuery 的数据分析潜力。该服务器支持标准输入/输出通信，并可通过 MCP Inspector 进行调试。

BigQuery 数据查询执行

mcp-server-bigquery 的核心功能是允许 AI 模型通过 execute-query 工具直接在 Google BigQuery 中执行 SQL 查询。该功能使得 AI 模型能够动态地从 BigQuery 数据仓库中提取信息，从而实现数据驱动的决策和分析。模型接收到用户查询后，将其转化为 BigQuery 兼容的 SQL 语句，然后通过服务器发送到 BigQuery 进行执行。执行结果会被格式化并返回给 AI 模型，模型可以利用这些数据来回答用户问题、生成报告或进行预测。例如，一个客户服务 AI 可以使用此功能查询过去一年的客户购买记录，以便更好地理解客户的偏好并提供个性化的推荐。

从技术实现角度看，该功能依赖于 Python 的 BigQuery 客户端库，通过该库与 BigQuery API 进行交互，执行查询并获取结果。服务器需要配置正确的 GCP 项目 ID 和位置信息，以及必要的身份验证凭据，以确保安全访问 BigQuery 数据。

BigQuery 表格结构发现

list-tables 和 describe-table 工具的组合为 AI 模型提供了强大的自省能力，使其能够动态地发现和理解 BigQuery 数据仓库中的表格结构。list-tables 工具允许 AI 模型列出指定 BigQuery 数据集中的所有可用表格，而 describe-table 工具则可以获取特定表格的详细 schema 信息，包括列名、数据类型等。这种能力对于 AI 模型理解数据的上下文至关重要，尤其是在处理大型或不熟悉的数据集时。例如，一个数据分析 AI 可以首先使用 list-tables 找到包含销售数据的表格，然后使用 describe-table 了解该表格的列名和数据类型，从而构建正确的 SQL 查询来分析销售趋势。

在技术实现上，这两个工具同样依赖于 BigQuery 客户端库，通过调用相应的 API 获取表格列表和 schema 信息。服务器可以配置为只考虑特定的 BigQuery 数据集，从而限制 AI 模型可以访问的数据范围，提高安全性。

数据集范围配置

mcp-server-bigquery 允许通过 --dataset 参数指定 AI 模型可以访问的 BigQuery 数据集范围。这项功能对于控制 AI 模型的访问权限、保护敏感数据至关重要。通过限制 AI 模型只能访问特定的数据集，可以防止其意外或恶意地访问其他敏感数据，从而提高数据安全性。例如，一个用于分析市场营销活动效果的 AI 模型可以被限制只能访问包含市场营销活动数据的数据集，而不能访问包含客户个人信息的数据集。

在技术实现上，服务器在初始化时会读取 --dataset 参数，并将其用于过滤后续的表格列表和查询操作。如果未指定 --dataset 参数，则 AI 模型可以访问项目中的所有数据集。这种灵活的配置方式使得 mcp-server-bigquery 可以适应不同的安全需求和数据访问策略。