חיבור LLM ל-BigQuery באמצעות MCP

הערה: MCP Toolbox for Databases נמצא בגרסת בטא (לפני גרסה 1.0) ויכול להיות שיהיו בו שינויים שעלולים לשבור את התאימות עד לגרסה היציבה הראשונה (גרסה 1.0).

במדריך הזה מוסבר איך להשתמש בערכת הכלים של MCP למסדי נתונים כדי לקשר את פרויקט BigQuery למגוון סביבות פיתוח משולבות (IDE) ולכלי פיתוח. הוא משתמש ב-Model Context Protocol ‏(MCP), פרוטוקול פתוח לחיבור מודלים גדולים של שפה (LLM) למקורות נתונים כמו BigQuery, שמאפשר להריץ שאילתות SQL ולקיים אינטראקציה עם הפרויקט ישירות מהכלים הקיימים.

אם אתם משתמשים ב-Gemini CLI, אתם יכולים להשתמש בתוספים של BigQuery. איך מפתחים באמצעות Gemini CLI אם אתם מתכננים ליצור כלים בהתאמה אישית ל-Gemini CLI, כדאי להמשיך לקרוא.

במדריך הזה מוצג תהליך החיבור של סביבות הפיתוח המשולבות (IDE) הבאות:

• סמן
• Windsurf (לשעבר Codeium)
• קוד Visual Studio ‏ (Copilot)
• ‫Cline (תוסף ל-VS Code)
• ‫Claude למחשב
• Claude code
• Antigravity

לפני שמתחילים

1. בדף לבחירת הפרויקט במסוף Google Cloud , בוחרים פרויקט ב- Google Cloud או יוצרים אותו.

2. מוודאים שהחיוב מופעל בפרויקט Google Cloud .

3. מפעילים את BigQuery API ב Google Cloud פרויקט.

4. מגדירים את התפקידים וההרשאות הנדרשים כדי לבצע את המשימה הזו. כדי להתחבר לפרויקט, צריך את התפקיד BigQuery User ‏ (roles/bigquery.user), את התפקיד BigQuery Data Viewer ‏ (roles/bigquery.dataViewer) או הרשאות IAM שוות ערך.

5. מגדירים Application Default Credentials (ADC) לסביבה.

איך מתחברים ל-Antigravity

אפשר לקשר את BigQuery ל-Antigravity בדרכים הבאות:

• שימוש ב-MCP Store
• שימוש בהגדרה מותאמת אישית

הערה: לא צריך להוריד את הקובץ הבינארי של MCP Toolbox כדי להשתמש בשיטות האלה.

MCP Store

הדרך הכי פשוטה להתחבר ל-BigQuery ב-Antigravity היא באמצעות חנות ה-MCP המובנית.

1. פותחים את Antigravity ואת החלונית של סוכן העריכה.
2. לוחצים על סמל האפשרויות הנוספות '...' בחלק העליון של החלונית ובוחרים באפשרות MCP Servers (שרתי MCP).
3. מחפשים את BigQuery ברשימת השרתים הזמינים ולוחצים על Install (התקנה).
4. פועלים לפי ההוראות המוצגות כדי לקשר את החשבונות בצורה מאובטחת, אם רלוונטי.

אחרי שמתקינים את BigQuery ב-MCP Store, המשאבים והכלים מהשרת זמינים באופן אוטומטי בעורך.

הגדרה בהתאמה אישית

כדי להתחבר לשרת MCP מותאם אישית, פועלים לפי השלבים הבאים:

1. פותחים את Antigravity ועוברים לחנות ה-MCP באמצעות התפריט הנפתח '...' בחלק העליון של חלונית הסוכן של כלי העריכה.
2. כדי לפתוח את הקובץ mcp_config.json, לוחצים על MCP Servers ואז על Manage MCP Servers > View raw config.
3. מוסיפים את ההגדרה הבאה, מחליפים את משתנה הסביבה בערכים שלכם ושומרים.

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

התקנת MCP Toolbox

אם אתם מתכננים להשתמש רק בתוספים של BigQuery Gemini CLI, אתם לא צריכים להתקין את MCP Toolbox, כי הם כוללים את היכולות הנדרשות של השרת. כדי להתקין את MCP Toolbox בסביבות פיתוח משולבות (IDE) ובכלים אחרים, צריך לפעול לפי השלבים שמתוארים בקטע הזה.

ערכת הכלים פועלת כשרת Model Context Protocol‏ (MCP) בקוד פתוח, שממוקם בין סביבת הפיתוח המשולבת (IDE) לבין BigQuery. כך היא מספקת מישור בקרה מאובטח ויעיל לכלי ה-AI שלכם.

1. מורידים את הגרסה האחרונה של MCP Toolbox כקובץ בינארי. בוחרים את הקובץ הבינארי שמתאים למערכת ההפעלה (OS) ולארכיטקטורת המעבד. חובה להשתמש בגרסה V0.7.0 ואילך של MCP Toolbox:

   linux/amd64

   curl -O https://storage.googleapis.com/genai-toolbox/VERSION/linux/amd64/toolbox
   

   מחליפים את VERSION בגרסה של MCP Toolbox, לדוגמה v0.7.0.

   ‫macOS darwin/arm64

   curl -O https://storage.googleapis.com/genai-toolbox/VERSION/darwin/arm64/toolbox
   

   מחליפים את VERSION בגרסה של MCP Toolbox, לדוגמה v0.7.0.

   ‫macOS darwin/amd64

   curl -O https://storage.googleapis.com/genai-toolbox/VERSION/darwin/amd64/toolbox
   

   מחליפים את VERSION בגרסה של MCP Toolbox, לדוגמה v0.7.0.

   windows/amd64

   curl -O https://storage.googleapis.com/genai-toolbox/VERSION/windows/amd64/toolbox
   

   מחליפים את VERSION בגרסה של MCP Toolbox, לדוגמה v0.7.0.

2. הופכים את הקובץ הבינארי לקובץ הפעלה:

   chmod +x toolbox
   

3. מאמתים את ההתקנה:

   ./toolbox --version
   

הגדרת לקוחות וחיבורים

בקטע הזה מוסבר איך לחבר את BigQuery לכלים שלכם.

אם אתם משתמשים ב-Gemini CLI עצמאי, אתם לא צריכים להתקין או להגדיר את MCP Toolbox, כי חבילת התוספים כוללת את היכולות הנדרשות של השרת.

כדי להשתמש בכלים ובסביבות פיתוח משולבות (IDE) אחרים שתואמים ל-MCP, צריך קודם להתקין את MCP Toolbox.

Claude code

1. מתקינים את Claude Code.
2. יוצרים קובץ .mcp.json בתיקיית הבסיס של הפרויקט, אם הוא לא קיים.
3. מוסיפים את ההגדרה, מחליפים את משתני הסביבה בערכים שלכם ושומרים:

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

4. מפעילים מחדש את Claude Code כדי לטעון את ההגדרות החדשות. כשפותחים אותו מחדש, הכלי מציין ששרת ה-MCP שהוגדר זוהה.

‫Claude למחשב

1. פותחים את Claude Desktop ועוברים אל Settings (הגדרות).
2. בכרטיסייה Developer (מפתח), לוחצים על Edit Config (עריכת ההגדרה) כדי לפתוח את קובץ התצורה.
3. מוסיפים את ההגדרה, מחליפים את משתני הסביבה בערכים שלכם ושומרים:

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

4. מפעילים מחדש את Claude Desktop.
5. במסך הצ'אט החדש מוצג סמל של פטיש (MCP) עם שרת ה-MCP החדש.

Cline

1. פותחים את התוסף Cline ב-VS Code ומקישים על הסמל MCP Servers.
2. לוחצים על Configure MCP Servers (הגדרת שרתי MCP) כדי לפתוח את קובץ התצורה.
3. מוסיפים את ההגדרה הבאה, מחליפים את משתני הסביבה בערכים שלכם ושומרים:

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

אחרי שהשרת מתחבר בהצלחה, מופיע סטטוס פעיל בצבע ירוק.

סמן

1. יוצרים את הספרייה .cursor בתיקיית הבסיס של הפרויקט אם היא לא קיימת.
2. יוצרים את הקובץ .cursor/mcp.json אם הוא לא קיים ופותחים אותו.
3. מוסיפים את ההגדרה הבאה, מחליפים את משתני הסביבה בערכים שלכם ושומרים:

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

4. פותחים את הסמן ועוברים אל הגדרות > הגדרות הסמן > MCP. סטטוס פעיל ירוק מופיע כשהשרת מתחבר.

קוד Visual Studio ‏ (Copilot)

1. פותחים את VS Code ויוצרים את הספרייה .vscode בתיקיית הבסיס של הפרויקט, אם היא לא קיימת.
2. יוצרים את הקובץ .vscode/mcp.json אם הוא לא קיים, ופותחים אותו.
3. מוסיפים את ההגדרה הבאה, מחליפים את משתני הסביבה בערכים שלכם ושומרים:

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

4. טוענים מחדש את החלון של VS Code. התוסף שתואם ל-MCP מזהה באופן אוטומטי את ההגדרה ומפעיל את השרת.

גלישת רוח

1. פותחים את Windsurf ועוברים אל Cascade assistant.
2. לוחצים על סמל ה-MCP ואז על Configure (הגדרה) כדי לפתוח את קובץ התצורה.
3. מוסיפים את ההגדרה הבאה, מחליפים את משתני הסביבה בערכים שלכם ושומרים:

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

הערה: משתנה הסביבה BIGQUERY_PROJECT מציין את מזהה הפרויקט שבו כלי MCP Toolbox ישתמש כברירת מחדל. Google Cloud כל הפעולות ב-BigQuery, כמו הרצת שאילתות, מתבצעות במסגרת הפרויקט הזה.

שימוש בכלים

כלי ה-AI שלכם מחובר עכשיו ל-BigQuery באמצעות MCP. אפשר לבקש מהעוזר האישי מבוסס-AI ליצור רשימה של טבלאות, ליצור טבלה או להגדיר ולהפעיל הצהרות SQL אחרות.

הכלים הבאים זמינים ל-LLM:

• ‫analyze_contribution: ביצוע ניתוח הגורמים לאנומליות, שנקרא גם ניתוח גורמי מפתח.
• ‫ask_data_insights: ניתוח נתונים, קבלת תובנות או מענה לשאלות מורכבות לגבי התוכן של טבלאות BigQuery.
• ‫execute_sql: הפעלת הצהרת SQL.
• תחזית: נתונים של סדרת זמן של תחזית.
• ‫get_dataset_info: אחזור מטא-נתונים של מערך נתונים.
• ‫get_table_info: אחזור מטא-נתונים של טבלה.
• ‫list_dataset_ids: רשימת מערכי נתונים.
• ‫list_table_ids: רשימת הטבלאות.
• search_catalog: חיפוש טבלה באמצעות שפה טבעית.