MCP Reference: bigquery.googleapis.com

Un serveur MCP (Model Context Protocol) sert de proxy entre un service externe qui fournit du contexte, des données ou des capacités à un grand modèle de langage (LLM) ou à une application d'IA. Les serveurs MCP connectent les applications d'IA à des systèmes externes tels que des bases de données et des services Web, et traduisent leurs réponses dans un format que l'application d'IA peut comprendre.

Configuration du serveur

Vous devez activer les serveurs MCP et configurer l'authentification avant de les utiliser. Pour en savoir plus sur l'utilisation des serveurs MCP distants Google et Google Cloud, consultez Présentation des serveurs MCP Google Cloud.

Le serveur MCP BigQuery fournit des outils permettant d'interagir avec BigQuery.

Points de terminaison du serveur

Un point de terminaison de service MCP est l'adresse réseau et l'interface de communication (généralement une URL) du serveur MCP qu'une application d'IA (l'hôte du client MCP) utilise pour établir une connexion sécurisée et standardisée. Il s'agit du point de contact permettant au LLM de demander du contexte, d'appeler un outil ou d'accéder à une ressource. Les points de terminaison Google MCP peuvent être globaux ou régionaux.

Le serveur MCP bigquery.googleapis.com comporte le point de terminaison MCP suivant :

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

Outils MCP

Un outil MCP est une fonction ou une capacité exécutable qu'un serveur MCP expose à un LLM ou à une application d'IA pour effectuer une action dans le monde réel.

Le serveur MCP bigquery.googleapis.com comporte les outils suivants :

Outils MCP
list_dataset_ids Lister les ID d'ensembles de données BigQuery dans un projet Google Cloud
get_dataset_info Obtenez des informations sur les métadonnées d'un ensemble de données BigQuery.
list_table_ids Lister les ID de table dans un ensemble de données BigQuery
get_table_info Obtenez des informations sur les métadonnées d'une table BigQuery.
execute_sql_readonly

Exécute une requête SQL en lecture seule dans le projet et renvoie le résultat. Si possible, préférez cet outil à execute_sql.

Cet outil est limité aux relevés SELECT. Les instructions et les procédures stockées INSERT, UPDATE et DELETE ne sont pas autorisées. Si la requête n'inclut pas d'instruction SELECT, une erreur est renvoyée. Pour en savoir plus sur la création de requêtes, consultez la documentation GoogleSQL.

Le libellé de job goog-mcp-server: true est automatiquement défini pour les requêtes exécutées à l'aide de l'outil execute_sql_readonly. Les requêtes sont facturées au projet spécifié dans le champ project_id.
execute_sql

Exécute une requête SQL dans le projet et renvoie le résultat. Si possible, privilégiez l'outil execute_sql_readonly.

Cet outil peut exécuter n'importe quelle requête compatible avec BigQuery, y compris : * Requêtes SQL (SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, CREATE, etc.) * Fonctions d'IA/ML telles que AI.FORECAST, ML.EVALUATE et ML.PREDICT * Toute autre requête compatible avec BigQuery

Le libellé de job goog-mcp-server: true est automatiquement défini pour les requêtes exécutées à l'aide de l'outil execute_sql. Les requêtes sont facturées au projet spécifié dans le champ project_id.

Obtenir les spécifications de l'outil MCP

Pour obtenir les spécifications des outils MCP pour tous les outils d'un serveur MCP, utilisez la méthode tools/list. L'exemple suivant montre comment utiliser curl pour lister tous les outils et leurs spécifications actuellement disponibles sur le serveur MCP.

Requête curl 
                      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
}'