Un servidor del Protocolo de contexto del modelo (MCP) actúa como proxy entre un servicio externo que proporciona contexto, datos o capacidades a un modelo de lenguaje grande (LLM) o una aplicación de IA. Los servidores de MCP conectan las aplicaciones de IA a sistemas externos, como bases de datos y servicios web, y traducen sus respuestas a un formato que la aplicación de IA pueda entender.
Configuración del servidor
Antes de usar los servidores de MCP, debes habilitarlos y configurar la autenticación. Para obtener más información sobre el uso de los servidores de MCP remotos de Google y Google Cloud, consulta Descripción general de los servidores de MCP de Google Cloud.
El servidor de MCP de BigQuery proporciona herramientas para interactuar con BigQuery
Extremos del servidor
Un extremo de servicio de MCP es la dirección de red y la interfaz de comunicación (por lo general, una URL) del servidor de MCP que una aplicación de IA (el host para el cliente de MCP) usa para establecer una conexión segura y estandarizada. Es el punto de contacto para que el LLM solicite contexto, llame a una herramienta o acceda a un recurso. Los extremos de MCP de Google pueden ser globales o regionales.
El servidor de MCP de bigquery.googleapis.com tiene el siguiente extremo de MCP:
- https://bigquery.googleapis.com/mcp
Herramientas de MCP
Una herramienta de MCP es una función o capacidad ejecutable que un servidor de MCP expone a un LLM o a una aplicación de IA para realizar una acción en el mundo real.
El servidor de MCP de bigquery.googleapis.com tiene las siguientes herramientas:
| Herramientas de MCP | |
|---|---|
| list_dataset_ids | Enumera los IDs de los conjuntos de datos de BigQuery en un proyecto de Google Cloud. |
| get_dataset_info | Obtén información de metadatos sobre un conjunto de datos de BigQuery. |
| list_table_ids | Enumera los IDs de las tablas en un conjunto de datos de BigQuery. |
| get_table_info | Obtiene información de metadatos sobre una tabla de BigQuery. |
| execute_sql_readonly |
Ejecuta una consulta en SQL de solo lectura en el proyecto y devuelve el resultado. Si es posible, prefiere esta herramienta en lugar de Esta herramienta se limita solo a las instrucciones Las consultas que se ejecuten con la herramienta |
| execute_sql |
Ejecuta una consulta en SQL en el proyecto y devuelve el resultado. Si es posible, prefiere la herramienta Esta herramienta puede ejecutar cualquier consulta que admita BigQuery, incluidas las siguientes: * Consultas en SQL (SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, CREATE, etc.) * Funciones de IA/AA, como AI.FORECAST, ML.EVALUATE y ML.PREDICT * Cualquier otra consulta que admita BigQuery Las consultas que se ejecuten con la herramienta |
Obtén las especificaciones de la herramienta de MCP
Para obtener las especificaciones de las herramientas de MCP para todas las herramientas en un servidor de MCP, usa el método tools/list. En el siguiente ejemplo, se muestra cómo usar curl para enumerar todas las herramientas y sus especificaciones disponibles actualmente en el servidor de MCP.
| Solicitud de 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 }' |