BigQuery Analysis

Ejecuta y valida consultas SQL contra Google BigQuery. Ejecuta de forma segura consultas SELECT de menos de 1TB y devuelve resultados en formato JSON.

GitHub
2
Prueba este MCPPatrocinado

Documentación

BigQuery Analysis MCP Server

Resumen

Este servidor es un servidor MCP para ejecutar consultas SQL contra Google BigQuery, que ofrece las siguientes funciones:

  • Validación de consultas (dry run): Verifica si una consulta es válida y estima su tamaño de procesamiento
  • Ejecución segura de consultas: Solo ejecuta consultas SELECT de menos de 1TB (evita modificaciones de datos)
  • Resultados en formato JSON: Devuelve los resultados de las consultas en formato JSON estructurado

Características

Herramientas

  • dry_run_query - Realizar una ejecución de prueba (dry run) de una consulta de BigQuery

    • Valida la consulta y estima su tamaño de procesamiento
    • Comprueba el tamaño de la consulta frente al límite de 1TB

  • run_query_with_validation - Ejecutar una consulta de BigQuery con validación

    • Detecta y rechaza sentencias DML (consultas de modificación de datos)
    • Rechaza el procesamiento de datos superior a 1TB
    • Ejecuta las consultas que superan la validación y devuelve los resultados

Desarrollo

Requisitos previos

  • Node.js (v16 o superior)
  • Configuración de autenticación de Google Cloud (gcloud CLI o cuenta de servicio)

Instalar dependencias

npm install

Compilar

npm run build

Modo de desarrollo (recompilación automática)

npm run watch

Instalación

Para usar con Claude Desktop, añade la configuración del servidor:

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

{
  "mcpServers": {
    "bigquery-analysis-server": {
      "command": "/path/to/bigquery-analysis-server/build/index.js"
    }
  }
}

Depuración

Dado que los servidores MCP se comunican a través de stdio, la depuración puede ser complicada. Recomendamos usar el MCP Inspector:

npm run inspector

El Inspector proporcionará una URL para acceder a las herramientas de depuración en tu navegador.

Configuración de autenticación

Este servidor utiliza la autenticación de Google Cloud. Configura la autenticación mediante uno de los siguientes métodos:

  1. Inicia sesión con gcloud CLI:

    gcloud auth application-default login

  2. Usa una clave de cuenta de servicio:

    export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/path/to/service-account-key.json"

Ejemplos de uso

  1. Ejecución de prueba (dry run) de una consulta:

    dry_run_query("SELECT * FROM `bigquery-public-data.samples.shakespeare` LIMIT 10")

  2. Ejecutar una consulta con validación:

    run_query_with_validation("SELECT word, word_count FROM `bigquery-public-data.samples.shakespeare` WHERE corpus='hamlet' LIMIT 10")

BigQuery Analysis MCP Server (versión en japonés)

Resumen

Es un servidor MCP para ejecutar consultas SQL en BigQuery. Realiza la validación (dry run) y ejecución de consultas, e incluye funciones de seguridad que evitan el procesamiento de datos superior a 1TB y las consultas de modificación (DML).

Características

Este servidor es un servidor MCP para ejecutar consultas SQL contra Google BigQuery y ofrece las siguientes funciones:

  • Validación de consultas (dry run): Verifica si la consulta es válida y estima el tamaño de procesamiento
  • Ejecución segura de consultas: Solo ejecuta consultas SELECT de menos de 1TB (evita modificaciones de datos)
  • Devolución de resultados en formato JSON: Devuelve los resultados de las consultas en JSON estructurado

Características

Herramientas

  • dry_run_query - Ejecución de prueba (dry run) de una consulta de BigQuery

    • Realiza la validación de la consulta y la estimación del tamaño de procesamiento
    • Comprueba el tamaño de la consulta frente al límite de 1TB

  • run_query_with_validation - Ejecutar una consulta de BigQuery con validación

    • Detecta y rechaza sentencias DML (consultas de modificación de datos)
    • Rechaza el procesamiento de datos superior a 1TB
    • Ejecuta las consultas que superan la validación y devuelve los resultados

Método de desarrollo

Requisitos previos

  • Node.js (v16 o superior)
  • Configuración de autenticación de Google Cloud (gcloud CLI o cuenta de servicio)

Instalación de dependencias

npm install

Compilación

npm run build

Modo de desarrollo (recompilación automática)

npm run watch

Instalación

Para usar con Claude Desktop, añade la configuración del servidor:

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

{
  "mcpServers": {
    "bigquery": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/bigquery-server/build/index.js"]
    }
  }
}

Depuración

Dado que los servidores MCP se comunican a través de la entrada/salida estándar (stdio), la depuración puede resultar difícil. Recomendamos usar el MCP Inspector:

npm run inspector

El Inspector proporciona una URL para acceder a las herramientas de depuración en el navegador.

Configuración de autenticación

Este servidor utiliza credenciales de autenticación de Google Cloud. Configura la autenticación mediante uno de los siguientes métodos:

  1. Inicia sesión con gcloud CLI:

    gcloud auth application-default login

  2. Usa una clave de cuenta de servicio:

    export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/path/to/service-account-key.json"

Ejemplos de uso

  1. Ejecución de prueba (dry run) de una consulta:

    dry_run_query("SELECT * FROM `bigquery-public-data.samples.shakespeare` LIMIT 10")

  2. Ejecución de consulta con validación:

    run_query_with_validation("SELECT word, word_count FROM `bigquery-public-data.samples.shakespeare` WHERE corpus='hamlet' LIMIT 10")