Для чего этот сервер?

Этот сервер соединяет языковую модель с BigQuery, чтобы задавать вопросы на обычном языке и получать ответы из данных напрямую. Он работает только на чтение — никаких изменений в хранилище. Ещё сервер умеет автоматически находить и скрывать чувствительные поля, вроде имён или медицинских записей, чтобы они не попали в разговор с ассистентом. Разработчикам и аналитикам больше не нужно писать SQL вручную.

Что он умеет?

Сервер выполняет read-only SQL-запросы к BigQuery: только SELECT, а INSERT, UPDATE, DELETE, DROP, TRUNCATE, EXPORT DATA и MERGE отклоняет ещё на этапе dry-run. Он отвечает на вопросы о данных на естественном языке, читает таблицы и материализованные представления, описывает схемы датасетов с типами ресурсов, учитывает лимиты стоимости запроса. Защищает чувствительные поля: блокирует PII, PHI, финансовые данные и секреты, автоматически сканирует датасеты, находит новые колонки по паттернам, добавляет их в ограничения, настраивается через config.json.

Каталог MCP
ergut/mcp-bigquery-server

ergut/mcp-bigquery-server

от ergut

Этот MCP сервер позволяет AI-ассистентам выполнять read-only запросы к BigQuery через обычный чат. Поддерживает защиту PII-полей, автосканирование схем и гибкую настройку. Идеален для безопасного анализа данных без написания SQL.

Github NPM Сайт сервера

README

1 инструмент

Версии

Установить сервер

BigQuery MCP Server

What is this? 🤔

This is a server that lets your LLMs (like Claude) talk directly to your BigQuery data — read-only, with no ability to mutate your warehouse. Think of it as a friendly translator that sits between your AI assistant and your database, making sure they can chat securely and efficiently.

Quick Example

You: "What were our top 10 customers last month?"
Claude: *queries your BigQuery database and gives you the answer in plain English*

No more writing SQL queries by hand - just chat naturally with your data!

How Does It Work? 🛠️

This server uses the Model Context Protocol (MCP), which is like a universal translator for AI-database communication. MCP is supported by Claude Desktop, Claude Code, and a growing number of other AI clients.

Here's all you need to do:

Set up authentication (see below)
Add your project details to your MCP client's config file
Start chatting with your BigQuery data naturally!

What Can It Do? 📊

Read-only by design — only SELECT statements are allowed. Every query is validated by BigQuery's own dry-run planner before execution, so INSERT, UPDATE, DELETE, DROP, TRUNCATE, EXPORT DATA, and MERGE are all rejected. The AI agent cannot mutate your warehouse, period.
Run SQL queries by just asking questions in plain English
Access both tables and materialized views in your datasets
Explore dataset schemas with clear labeling of resource types (tables vs views)
Analyze data within configurable safe limits (set via config.json or --maximum-bytes-billed)
Protect sensitive data — define field-level access restrictions to prevent AI agents from reading PII, PHI, financial data, and secrets. The agent receives clear guidance on how to reformulate queries using aggregates or EXCEPT clauses, so it remains useful without exposing individual records.
Auto-discover sensitive fields — automatically scan your entire BigQuery data warehouse for columns matching sensitive patterns (names, emails, SSNs, medical records, API keys, etc.) and add them to the restricted list. New tables and columns are protected automatically on each scan — no manual maintenance required.
Fully configurable — everything is driven by config.json. Add your own detection patterns to match your organization's naming conventions (e.g., %guardian_name%, %beneficiary%), adjust scan frequency, set billing limits, and define per-table field restrictions. The scanner picks up your custom patterns on the next run and automatically protects any matching columns across all datasets.

Часто задаваемые вопросы

Инструменты были проиндексированы: 21.10.2026

query

Выполняет SQL-запрос BigQuery только для чтения

Параметры

sqlstring

`1.0.4`основная	20.04.2026
`1.0.3`	03.04.2025
`1.0.2`	03.04.2025
`1.0.1`	02.04.2025
`0.1.0`	03.12.2024

Выберите клиент, чтобы установить ergut/mcp-bigquery-server:

Любой клиент

Конфиг добавления MCP сервера стандартный, обычно он не меняется вообще, поэтому подходит практически к любому ИИ клиенту, поддерживающему MCP.

{
  "mcpServers": {
    "ergut-mcp-bigquery-server-leaf4syx95": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@ergut/mcp-bigquery-server",
        "--project-id",
        "your-project-id"
      ]
    }
  }
}

Cursor

Перейдите по ссылке и сервер автоматически будет добавлен в Cursor. Либо откройте/создайте файл ~/.cursor/mcp.json(%USERPROFILE%\.cursor\mcp.json на Windows) и добавьте конфиг сервера:

{
  "mcpServers": {
    "ergut-mcp-bigquery-server-leaf4syx95": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@ergut/mcp-bigquery-server",
        "--project-id",
        "your-project-id"
      ]
    }
  }
}

VS Code

Создайте .vscode/mcp.json в проекте (ключ верхнего уровня — servers):

{
  "servers": {
    "ergut-mcp-bigquery-server-leaf4syx95": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@ergut/mcp-bigquery-server",
        "--project-id",
        "your-project-id"
      ]
    }
  }
}

Либо добавьте сервер через терминал:

code --add-mcp "{\"name\":\"ergut-mcp-bigquery-server-leaf4syx95\",\"type\":\"stdio\",\"command\":\"npx\",\"args\":[\"-y\",\"@ergut/mcp-bigquery-server\",\"--project-id\",\"your-project-id\"]}"

Claude Desktop

Откройте Settings → Developer → Edit Config — это откроет файл claude_desktop_config.json:

macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

Впишите сервер и полностью перезапустите Claude Desktop:

{
  "mcpServers": {
    "ergut-mcp-bigquery-server-leaf4syx95": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@ergut/mcp-bigquery-server",
        "--project-id",
        "your-project-id"
      ]
    }
  }
}

Claude Code

Добавьте сервер одной командой в терминале:

claude mcp add ergut-mcp-bigquery-server-leaf4syx95 -- npx -y @ergut/mcp-bigquery-server --project-id your-project-id

Либо через JSON-конфиг:

claude mcp add-json ergut-mcp-bigquery-server-leaf4syx95 "{\"command\":\"npx\",\"args\":[\"-y\",\"@ergut/mcp-bigquery-server\",\"--project-id\",\"your-project-id\"]}"

Codex

Добавьте сервер командой в терминале:

codex mcp add ergut-mcp-bigquery-server-leaf4syx95 -- npx -y @ergut/mcp-bigquery-server --project-id your-project-id

Либо вручную в ~/.codex/config.toml(%USERPROFILE%\.codex\config.toml на Windows):

[mcp_servers.ergut-mcp-bigquery-server-leaf4syx95]
command = "npx"
args = ["-y", "@ergut/mcp-bigquery-server", "--project-id", "your-project-id"]

Perplexity

MCP доступен подписчикам Perplexity Pro / Max / Enterprise. Локальные серверы — только в приложении для macOS.

Откройте Настройки аккаунта → Connectors.
Установите вспомогательное приложение PerplexityXPC (один раз).
Нажмите Add Connector → вкладка Simple.
В поле Server Name укажите ergut/mcp-bigquery-server, а в поле команды запуска — строку ниже:

npx -y @ergut/mcp-bigquery-server --project-id your-project-id

Нажмите Save и дождитесь статуса Running.

Windsurf

Откройте Windsurf Settings → Cascade → MCP Servers или отредактируйте файл ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "ergut-mcp-bigquery-server-leaf4syx95": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@ergut/mcp-bigquery-server",
        "--project-id",
        "your-project-id"
      ]
    }
  }
}

Cline

В панели Cline нажмите иконку MCP Servers → Configure → Configure MCP Servers (или отредактируйте ~/.cline/mcp.json) и добавьте сервер:

{
  "mcpServers": {
    "ergut-mcp-bigquery-server-leaf4syx95": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@ergut/mcp-bigquery-server",
        "--project-id",
        "your-project-id"
      ],
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

Continue

Создайте файл в .continue/mcpServers/ (например ergut-mcp-bigquery-server-leaf4syx95.yaml) или добавьте блок в config.yaml. MCP работает только в режиме agent:

mcpServers:
  - name: ergut-mcp-bigquery-server-leaf4syx95
    command: npx
    args:
      - "-y"
      - "@ergut/mcp-bigquery-server"
      - "--project-id"
      - "your-project-id"

Zed

Выполните agent: add context server или откройте настройки (zed: open settings file) и добавьте сервер в объект context_servers:

{
  "context_servers": {
    "ergut-mcp-bigquery-server-leaf4syx95": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@ergut/mcp-bigquery-server",
        "--project-id",
        "your-project-id"
      ]
    }
  }
}

Конфиг для установки сервера

{
  "command": "npx",
  "args": [
    "-y",
    "@ergut/mcp-bigquery-server",
    "--project-id",
    "your-project-id"
  ]
}

Нужен npx

Сервер запускается через npx
Без него ничего работать не будет.

Как установить npx

Информация о сервере

Номер в рейтинге: #173
Звезд на Github: 148
Форков на Github: 32
Загрузок: 38 446
Язык реализации: TypeScript
Лицензия: MIT
Официальный сервер: Нет
Дата обновления данных: 21.10 в 04:00
Идентификатор: 4TINWCEUVYoV-0ts
Категории: Платформы данных

ergut/mcp-bigquery-server

BigQuery MCP Server

What is this? 🤔

Quick Example

How Does It Work? 🛠️

What Can It Do? 📊

Часто задаваемые вопросы

Похожие MCP-сервера

lucashild/mcp-server-bigquery

keboola/keboola-mcp-server

alkemiai/alkemi-mcp

iunera/druid-mcp-server

Snowflake-Labs/mcp

hydrolix/mcp-hydrolix