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MCP Bigquery Server
概述
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替代品
什么是MCP BigQuery Server?
这是一个专为BigQuery设计的中间件服务器，允许开发者通过标准化的Model Context Protocol(MCP)协议访问BigQuery数据。它将复杂的BigQuery API抽象为简单的命令行操作，特别适合需要频繁查询数据但不想处理底层API细节的用户。如何使用MCP BigQuery Server?
只需完成三个步骤：1) 通过Homebrew安装 2) 配置允许访问的数据集 3) 在Cursor IDE中注册服务。之后就可以直接在编辑器内查询BigQuery数据。适用场景
数据分析师快速验证数据假设、开发者在IDE内直接调试SQL查询、团队共享标准化的数据查询入口。主要功能
数据集白名单管理通过启动参数精确控制可访问的数据集范围，保障数据安全
表结构探查无需编写SQL即可获取表的完整字段结构和数据类型
查询预校验执行前预估查询成本和耗时，避免意外产生高额费用
优势与局限性
优势
轻量级Go语言实现，启动快速且资源占用低
与Cursor IDE深度集成，提供无缝的开发体验
细粒度的访问控制，只暴露批准的数据集
局限性
目前仅支持基础查询功能，不支持流式写入等高级操作
需要预先配置数据集白名单，灵活性有一定限制
依赖Homebrew进行安装，Windows用户需手动下载
如何使用
安装服务通过Homebrew包管理器一键安装
配置数据集在启动命令中指定允许访问的Google Cloud项目和数据集
IDE集成在Cursor的mcp.json配置文件中注册服务端点
使用案例
数据探索新接手项目时快速了解可用数据资源
查询优化在正式执行前验证SQL语法和预估成本
常见问题
1
如何添加新的数据集到白名单?需要重启服务并追加--dataset参数，或使用多个--dataset指定多个数据集
2
dry_run_query的计费是否真实扣费?预校验查询不会产生实际费用，但会计入BigQuery的免费配额
相关资源
GitHub仓库项目源码和最新版本
BigQuery文档官方SQL语法参考
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