MCP Reference: bigquery.googleapis.com

Un server Model Context Protocol (MCP) funge da proxy tra un servizio esterno che fornisce contesto, dati o funzionalità a un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) o a un'applicazione AI. I server MCP collegano le applicazioni di AI a sistemi esterni come database e servizi web, traducendo le loro risposte in un formato che l'applicazione di AI può comprendere.

Configurazione del server

Prima dell'uso, devi abilitare i server MCP e configurare l'autenticazione. Per saperne di più sull'utilizzo dei server MCP remoti di Google e Google Cloud, consulta la panoramica dei server MCP di Google Cloud.

Il server BigQuery MCP fornisce strumenti per interagire con BigQuery

Endpoint server

Un endpoint di servizio MCP è l'indirizzo di rete e l'interfaccia di comunicazione (di solito un URL) del server MCP che un'applicazione AI (l'host per il client MCP) utilizza per stabilire una connessione sicura e standardizzata. È il punto di contatto per l'LLM per richiedere il contesto, chiamare uno strumento o accedere a una risorsa. Gli endpoint Google MCP possono essere globali o regionali.

Il server MCP bigquery.googleapis.com ha il seguente endpoint MCP:

  • https://bigquery.googleapis.com/mcp

Strumenti MCP

Uno strumento MCP è una funzione o una funzionalità eseguibile che un server MCP espone a un LLM o a un'applicazione AI per eseguire un'azione nel mondo reale.

Il server MCP bigquery.googleapis.com dispone dei seguenti strumenti:

Strumenti MCP
list_dataset_ids Elenca gli ID set di dati BigQuery in un progetto Google Cloud.
get_dataset_info Recuperare le informazioni sui metadati di un set di dati BigQuery.
list_table_ids Elenca gli ID tabella in un set di dati BigQuery.
get_table_info Recupera le informazioni sui metadati di una tabella BigQuery.
execute_sql_readonly

Esegui una query SQL di sola lettura nel progetto e restituisci il risultato. Se possibile, preferisci questo strumento a execute_sql.

Questo strumento è limitato solo agli estratti conto SELECT. Le istruzioni e le procedure archiviate INSERT, UPDATE e DELETE non sono consentite. Se la query non include un'istruzione SELECT, viene restituito un errore. Per informazioni sulla creazione di query, consulta la documentazione di GoogleSQL.

Le query eseguite utilizzando lo strumento execute_sql_readonly avranno l'etichetta del job goog-mcp-server: true impostata automaticamente. Le query vengono addebitate al progetto specificato nel campo project_id.
execute_sql

Esegui una query SQL nel progetto e restituisci il risultato. Se possibile, preferisci lo strumento execute_sql_readonly.

Questo strumento può eseguire qualsiasi query supportata da BigQuery, tra cui: * Query SQL (SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, CREATE e così via) * Funzioni di AI/ML come AI.FORECAST, ML.EVALUATE, ML.PREDICT * Qualsiasi altra query supportata da BigQuery.

Le query eseguite utilizzando lo strumento execute_sql avranno l'etichetta del job goog-mcp-server: true impostata automaticamente. Le query vengono addebitate al progetto specificato nel campo project_id.

Ottenere le specifiche dello strumento MCP

Per ottenere le specifiche dello strumento MCP per tutti gli strumenti di un server MCP, utilizza il metodo tools/list. L'esempio seguente mostra come utilizzare curl per elencare tutti gli strumenti e le relative specifiche attualmente disponibili nel server MCP.

Curl Request 
                      curl --location 'https://bigquery.googleapis.com/mcp' \
--header 'content-type: application/json' \
--header 'accept: application/json, text/event-stream' \
--data '{
    "method": "tools/list",
    "jsonrpc": "2.0",
    "id": 1
}'