mcp-bigquery-server基于模型上下文协议 (MCP) 的一款安全可读访问 BigQuery 数据集的服务。使大型语言模型 (LLMs) 能够安全地通过标准化接口查询和分析数据

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审阅者 Daniel Nikulshyn·更新 2026年7月

概览

mcp-bigquery-server 是一种 Model Context Protocol (MCP) 服务器，提供安全的可读访问 BigQuery 数据集功能。该服务器支持大型语言模型 (LLMs) 在标准化的接口下安全地执行查询和数据分析。服务器作为人工智能助手和数据库之间的翻译器，确保安全和高效的通信。用户使用自然语言无需编写 SQL 查询来查询 BigQuery 数据。服务器使用 BigQuery 的 dry-run 计划器验证每个查询，然后在执行前确认该操作，这样只能执行 SELECT 语句，从而防止数据仓库上的任何变更.

主要功能

只读访问 BigQuery 数据集
使用 BigQuery 的 dry-run 计划器验证所有查询
字段级别的访问权限，以保护敏感数据
自动扫描敏感字段并将其添加到受限制列表
可配置的安全限制以分析数据

价格

模型: Free
分类: 服务配缩器
评分: 暂无评价

使用场景

自然语言查询

允许 LLM 使用自然语言进行 BigQuery 数据查询，无需编写 SQL 查询.

安全数据分析

在大型语言模型 (LLMs) 中提供安全可读访问 BigQuery 数据集，同时用字段级别的访问权限保护敏感数据.

优点 & 缺点

优点

提供安全可读访问 BigQuery 数据集
使 LLM 能够使用自然语言进行数据查询
使用字段级别的访问权限保护敏感数据
自动扫描敏感字段并将其添加到受限制列表

缺点

需要设置和配置
可能会限制查询复杂度和数据大小

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问答

What can it do?

Read‑only by design — only SELECT statements are allowed. Every query is validated by BigQuery’s own dry‑run planner before execution, so INSERT, UPDATE, DELETE, DROP, TRUNCATE, EXPORT DATA, and MERGE are all rejected. The AI agent cannot mutate your warehouse. You can run SQL queries by asking questions in plain English, access tables and materialized views, explore dataset schemas, analyze data within configurable safe limits, protect sensitive data with field‑level access restrictions, and auto‑discover sensitive fields. All behavior is driven by a configurable config.json.

Asked by Bruno Kaufmann · Jun 11, 2026

How does it work?

This server uses the Model Context Protocol (MCP), which is like a universal translator for AI‑database communication. MCP is supported by Claude Desktop, Claude Code, and a growing number of other AI clients. To use it, set up authentication, add your project details to your MCP client’s config file, and then start chatting with your BigQuery data naturally.

Asked by Vikram Rao · May 6, 2026

What is this?

This is a server that lets your LLMs (like Claude) talk directly to your BigQuery data — read-only, with no ability to mutate your warehouse. Think of it as a friendly translator that sits between your AI assistant and your database, making sure they can chat securely and efficiently.

Asked by Yosef Mizrahi · May 3, 2026