Connettere gli LLM a BigQuery con MCP

Questa guida mostra come utilizzare MCP Toolbox for Databases per collegare il progetto BigQuery a una serie di ambienti di sviluppo integrati (IDE) e strumenti per sviluppatori. Utilizza il Model Context Protocol (MCP), un protocollo aperto per collegare modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) a origini dati come BigQuery, consentendoti di eseguire query SQL e interagire con il tuo progetto direttamente dagli strumenti esistenti.

Se utilizzi Gemini CLI, puoi utilizzare le estensioni BigQuery. Per scoprire come fare, consulta Sviluppare con Gemini CLI. Se prevedi di creare strumenti personalizzati per Gemini CLI, continua a leggere.

Questa guida illustra la procedura di connessione per i seguenti IDE:

Cursore
Windsurf (in precedenza Codeium)
Visual Studio Code (Copilot)
Cline (estensione VS Code)
Claude desktop
Codice Claude
Antigravity

Prima di iniziare

Nella console Google Cloud , nella pagina di selezione del progetto, seleziona o crea un progetto Google Cloud .
Verifica che la fatturazione sia abilitata per il tuo progetto Google Cloud .
Abilita l'API BigQuery nel Google Cloud progetto.
Configura i ruoli e le autorizzazioni richiesti per completare questa attività. Per connetterti al progetto, devi disporre del ruolo Utente BigQuery (roles/bigquery.user), del ruolo Visualizzatore dati BigQuery (roles/bigquery.dataViewer) o di autorizzazioni IAM equivalenti.
Configura le credenziali predefinite dell'applicazione (ADC) per il tuo ambiente.

Contattare Antigravity

Puoi connettere BigQuery ad Antigravity nei seguenti modi:

Utilizzo dello Store MCP
Utilizzo di una configurazione personalizzata

Nota:non è necessario scaricare il file binario di MCP Toolbox per utilizzare questi metodi.

Store MCP

Il modo più semplice per connettersi a BigQuery in Antigravity è utilizzare l'MCP Store integrato.

Apri Antigravity e il riquadro dell'agente dell'editor.
Fai clic sull'icona "..." nella parte superiore del riquadro e seleziona Server MCP.
Individua BigQuery nell'elenco dei server disponibili e fai clic su Installa.
Segui le istruzioni sullo schermo per collegare in modo sicuro i tuoi account, se applicabile.

Dopo aver installato BigQuery in MCP Store, le risorse e gli strumenti del server sono automaticamente disponibili per l'editor.

Configurazione personalizzata

Per connetterti a un server MCP personalizzato:

Apri Antigravity e vai allo store MCP utilizzando il menu a discesa "..." nella parte superiore del riquadro dell'agente dell'editor.
Per aprire il file mcp_config.json, fai clic su Server MCP e poi su Gestisci server MCP > Visualizza configurazione non elaborata.
Aggiungi la seguente configurazione, sostituisci la variabile di ambiente con i tuoi valori e salva.

{
  "mcpServers": {
    "bigquery": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y","@toolbox-sdk/server","--prebuilt","bigquery","--stdio"],
      "env": {
          "BIGQUERY_PROJECT": "PROJECT_ID"
      }
    }
  }
}

Installare MCP Toolbox

Non è necessario installare MCP Toolbox se prevedi di utilizzare solo le estensioni della CLI BigQuery Gemini, in quanto includono le funzionalità del server richieste. Per altri IDE e strumenti, segui i passaggi descritti in questa sezione per installare MCP Toolbox.

La toolbox funge da server Model Context Protocol (MCP) open source che si trova tra l'IDE e BigQuery, fornendo un control plane sicuro ed efficiente per i tuoi strumenti di AI.

Scarica l'ultima versione di MCP Toolbox come file binario. Seleziona il file binario corrispondente al tuo sistema operativo e all'architettura della CPU. Devi utilizzare MCP Toolbox versione V0.7.0 o successive:
linux/amd64
curl -O https://storage.googleapis.com/genai-toolbox/VERSION/linux/amd64/toolbox
Sostituisci VERSION con la versione di MCP Toolbox, ad esempio v0.7.0.
macOS darwin/arm64
curl -O https://storage.googleapis.com/genai-toolbox/VERSION/darwin/arm64/toolbox
Sostituisci VERSION con la versione di MCP Toolbox, ad esempio v0.7.0.
macOS darwin/amd64
curl -O https://storage.googleapis.com/genai-toolbox/VERSION/darwin/amd64/toolbox
Sostituisci VERSION con la versione di MCP Toolbox, ad esempio v0.7.0.
windows/amd64
curl -O https://storage.googleapis.com/genai-toolbox/VERSION/windows/amd64/toolbox
Sostituisci VERSION con la versione di MCP Toolbox, ad esempio v0.7.0.
Rendi eseguibile il file binario:
```
chmod +x toolbox
```
Verifica l'installazione:
```
./toolbox --version
```

Configurare client e connessioni

Questa sezione spiega come connettere BigQuery ai tuoi strumenti.

Se utilizzi la CLI Gemini autonoma, non devi installare o configurare MCP Toolbox, poiché le estensioni raggruppano le funzionalità del server richieste.

Per altri strumenti e IDE compatibili con MCP, devi prima installare MCP Toolbox.

Codice Claude

Installa Claude Code.
Crea un file .mcp.json nella root del progetto, se non esiste.

Aggiungi la configurazione, sostituisci le variabili di ambiente con i tuoi valori e salva:

        {
          "mcpServers": {
            "bigquery": {
              "command": "./PATH/TO/toolbox",
              "args": ["--prebuilt","bigquery","--stdio"],
              "env": {
                "BIGQUERY_PROJECT": "PROJECT_ID"
              }
            }
          }
        }

Riavvia Claude Code per caricare le nuove impostazioni. Quando si riapre, lo strumento indica che il server MCP configurato è stato rilevato.

Claude desktop

Apri Claude Desktop e vai a Impostazioni.
Nella scheda Sviluppatore, fai clic su Modifica configurazione per aprire il file di configurazione.

Aggiungi la configurazione, sostituisci le variabili di ambiente con i tuoi valori e salva:

        {
          "mcpServers": {
            "bigquery": {
              "command": "./PATH/TO/toolbox",
              "args": ["--prebuilt","bigquery","--stdio"],
              "env": {
                "BIGQUERY_PROJECT": "PROJECT_ID"
              }
            }
          }
        }

Riavvia Claude Desktop.
Nella nuova schermata della chat viene visualizzata un'icona a forma di martello (MCP) con il nuovo server MCP.

Cline

Apri l'estensione Cline in VS Code e tocca l'icona Server MCP.
Tocca Configura server MCP per aprire il file di configurazione.

Aggiungi la seguente configurazione, sostituisci le variabili di ambiente con i tuoi valori e salva:

        {
          "mcpServers": {
            "bigquery": {
              "command": "./PATH/TO/toolbox",
              "args": ["--prebuilt","bigquery","--stdio"],
              "env": {
                "BIGQUERY_PROJECT": "PROJECT_ID"
              }
            }
          }
        }

Dopo la connessione riuscita del server, viene visualizzato uno stato attivo verde.

Cursore

Crea la directory .cursor nella root del progetto se non esiste.
Crea il file .cursor/mcp.json se non esiste e aprilo.

Aggiungi la seguente configurazione, sostituisci le variabili di ambiente con i tuoi valori e salva:

        {
          "mcpServers": {
            "bigquery": {
              "command": "./PATH/TO/toolbox",
              "args": ["--prebuilt","bigquery","--stdio"],
              "env": {
                "BIGQUERY_PROJECT": "PROJECT_ID"
              }
            }
          }
        }

Apri Cursore e vai a Impostazioni > Impostazioni cursore > MCP. Quando il server si connette, viene visualizzato uno stato attivo verde.

Visual Studio Code (Copilot)

Apri VS Code e crea una directory .vscode nella radice del progetto se non esiste.
Crea il file .vscode/mcp.json se non esiste, e aprilo.

Aggiungi la seguente configurazione, sostituisci le variabili di ambiente con i tuoi valori e salva:

        {
          "servers": {
            "bigquery": {
              "command": "./PATH/TO/toolbox",
              "args": ["--prebuilt","bigquery","--stdio"],
              "env": {
                "BIGQUERY_PROJECT": "PROJECT_ID"
              }
            }
          }
        }

Ricarica la finestra di VS Code. L'estensione compatibile con MCP rileva automaticamente la configurazione e avvia il server.

Windsurf

Apri Windsurf e vai all'assistente Cascade.
Fai clic sull'icona di MCP, poi su Configura per aprire il file di configurazione.

Aggiungi la seguente configurazione, sostituisci le variabili di ambiente con i tuoi valori e salva:

        {
          "mcpServers": {
            "bigquery": {
              "command": "./PATH/TO/toolbox",
              "args": ["--prebuilt","bigquery","--stdio"],
              "env": {
                "BIGQUERY_PROJECT": "PROJECT_ID"
              }
            }
          }
        }

Nota:la variabile di ambiente BIGQUERY_PROJECT specifica l'ID progetto Google Cloud predefinito da utilizzare per MCP Toolbox. Tutte le operazioni BigQuery, come l'esecuzione di query, vengono eseguite all'interno di questo progetto.

Utilizzare gli strumenti

Il tuo strumento di AI è ora connesso a BigQuery tramite MCP. Prova a chiedere all'assistente AI di elencare le tabelle, crearne una o definire ed eseguire altre istruzioni SQL.

Sono disponibili i seguenti strumenti per il LLM:

analyze_contribution: esegui l'analisi del contributo, chiamata anche analisi dei principali fattori.
ask_data_insights: esegui l'analisi dei dati, ottieni approfondimenti o rispondi a domande complesse sui contenuti delle tabelle BigQuery.
execute_sql: esegui l'istruzione SQL.
forecast: prevede i dati delle serie temporali.
get_dataset_info: recupera i metadati del set di dati.
get_table_info: recupera i metadati della tabella.
list_dataset_ids: elenca i set di dati.
list_table_ids: elenca le tabelle.
search_catalog: cerca una tabella utilizzando il linguaggio naturale.

Connettere gli LLM a BigQuery con MCP

Prima di iniziare

Contattare Antigravity

Store MCP

Configurazione personalizzata

Installare MCP Toolbox

linux/amd64

macOS darwin/arm64

macOS darwin/amd64

windows/amd64

Configurare client e connessioni

Codice Claude

Claude desktop

Cline

Cursore

Visual Studio Code (Copilot)

Windsurf

Utilizzare gli strumenti