MCP Reference: bigquery.googleapis.com

Um servidor do Protocolo de Contexto de Modelo (MCP, na sigla em inglês) atua como um proxy entre um serviço externo que fornece contexto, dados ou recursos para um modelo de linguagem grande (LLM) ou um aplicativo de IA. Os servidores MCP conectam aplicativos de IA a sistemas externos, como bancos de dados e serviços da Web, traduzindo as respostas em um formato que o aplicativo de IA possa entender.

Configuração do servidor

É necessário ativar os servidores MCP e configurar a autenticação antes do uso. Para mais informações sobre como usar servidores MCP remotos do Google e do Google Cloud, consulte Visão geral dos servidores MCP do Google Cloud.

O servidor MCP do BigQuery oferece ferramentas para interagir com o BigQuery

Endpoints do servidor

Um endpoint de serviço do MCP é o endereço de rede e a interface de comunicação (geralmente um URL) do servidor MCP que um aplicativo de IA (o host do cliente MCP) usa para estabelecer uma conexão segura e padronizada. É o ponto de contato para o LLM solicitar contexto, chamar uma ferramenta ou acessar um recurso. Os endpoints do MCP do Google podem ser globais ou regionais.

O servidor MCP bigquery.googleapis.com tem o seguinte endpoint:

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

Ferramentas do MCP

Uma ferramenta do MCP é uma função ou capacidade executável que um servidor MCP expõe a um LLM ou aplicativo de IA para realizar uma ação no mundo real.

O servidor MCP bigquery.googleapis.com tem as seguintes ferramentas:

Ferramentas do MCP
list_dataset_ids Lista os IDs de conjuntos de dados do BigQuery em um projeto Google Cloud.
get_dataset_info Recebe informações de metadados sobre um conjunto de dados do BigQuery.
list_table_ids Lista os IDs de tabelas em um conjunto de dados do BigQuery.
get_table_info Recebe informações de metadados sobre uma tabela do BigQuery.
execute_sql_readonly

Executa uma consulta SQL somente leitura no projeto e retorna o resultado. Prefira essa ferramenta a execute_sql, se possível.

Essa ferramenta é restrita apenas a instruções SELECT. Instruções INSERT, UPDATE e DELETE e procedimentos armazenados não são permitidos. Se a consulta não incluir uma instrução SELECT, um erro será retornado. Para informações sobre como criar consultas, consulte a documentação do GoogleSQL.

As consultas executadas usando a ferramenta execute_sql_readonly terão o rótulo de job goog-mcp-server: true definido automaticamente. As consultas são cobradas do projeto especificado no campo project_id.
execute_sql

Executa uma consulta SQL no projeto e retorna o resultado. Prefira a ferramenta execute_sql_readonly, se possível.

Essa ferramenta pode executar qualquer consulta compatível com o BigQuery, incluindo: * consultas SQL (SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, CREATE etc.) * Funções de IA/ML, como AI.FORECAST, ML.EVALUATE, ML.PREDICT * Qualquer outra consulta compatível com o BigQuery.

As consultas executadas usando a ferramenta execute_sql terão o rótulo de job goog-mcp-server: true definido automaticamente. As consultas são cobradas do projeto especificado no campo project_id.

Receber especificações de ferramentas do MCP

Para receber as especificações de ferramentas do MCP de todas as ferramentas em um servidor MCP, use o método tools/list. O exemplo a seguir demonstra como usar curl para listar todas as ferramentas e especificações disponíveis no momento no servidor MCP.

Solicitação 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
}'