Prototipo · Versión preliminar: todos los servidores del registro oficial, sincronizados cada 30 minutos. Las reseñas y las cuentas llegarán en una etapa posterior.
PopNx MCPServidores MCP para quienes usan IA · explicados con palabras sencillas

Bigquery MCP

de SnowLeopard-AIversión 0.1.1i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.SnowLeopard-AI/bigquery-mcp

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

A SnowLeopardAI-managed MCP server that provides access to Google BigQuery data.

Los tres pilares de PopNx MCP

Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.

Qué puedes hacer con él

Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.

  • Conexión: Se ejecuta en tu computadora
  • Transporte: stdio
  • Categoría: Bases de datos y conjuntos de datos

Instalación

Elige la app de IA que usas y copia la configuración.

Antes de instalar

Necesitas

  • PyPIuv de Python instalado (para el comando uvx)

¿Qué app usas?

Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.

Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "bigquery": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "sl-bigquery-mcp"
      ]
    }
  }
}

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add bigquery -- uvx sl-bigquery-mcp

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "bigquery": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "sl-bigquery-mcp"
      ]
    }
  }
}

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Abrir en VS Code

O copia la configuración tú

Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto

{
  "servers": {
    "bigquery": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "sl-bigquery-mcp"
      ]
    }
  }
}

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Este se ejecuta en tu computadora, y ChatGPT solo puede conectarse a servidores en internet. Elige otra app.

Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.

Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.

Qué puede hacer

Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.

Revisiones básicasi

Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 7 nov 2026

  • ✓ Superada

    El creador coincide con el repo

    El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub SnowLeopard-AI, dueña del repo

  • … Aún sin revisar

    Sigue en mantenimiento

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • … Aún sin revisar

    Tiene licencia

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • – No aplica

    El endpoint responde

    Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet

  • – No aplica

    Inicio de sesión con OAuth

    Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar

  • … Aún sin revisar

    Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

    Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet

Comparado con otros en Bases de datos y conjuntos de datosi

  • Más estrellas que el 0% de los otros 954 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 7% de los otros 954 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 954 servidores de esta categoría

Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.

Preguntas frecuentes

¿Es seguro Bigquery MCP?

Superó 1 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.

¿Qué claves o códigos necesita?

El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.

¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?

Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).

¿Sigue en mantenimiento?

El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (0.1.1) llegó al registro hace 7 meses.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Python (uv) en tu computadora.

¿Qué puedo usar en su lugar?

En la misma categoría: Supabase, MongoDB MCP Server, Elasticsearch MCP Server

Alternativas

Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.

Cómo leer una tarjeta:★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi

Supabase

de supabase

MCP server for interacting with the Supabase platform

Computadora o nube★ 2993Apache-2.0Actualizado ayer
Instalar

MongoDB MCP Server

de mongodb-js

MongoDB Model Context Protocol Server

Se ejecuta en tu computadora★ 1157Apache-2.0Actualizado anteayer
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MCP server for interacting with Elasticsearch

Se ejecuta en tu computadora★ 315Apache-2.0Actualizado hace 14 meses
Instalar

README del creador

Abrir el README

Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.

Snow Leopard BigQuery MCP

A Model Context Protocol (MCP) server for Google BigQuery that enables AI agents to interact with BigQuery databases through natural language queries and schema exploration.

This project was developed by Snow Leopard AI as a benchmarking tool for our platform, and we're making it publicly available for the community to use and build upon.

What is MCP?

The Model Context Protocol (MCP) is an open standard that allows AI applications to securely connect to external data sources and tools. This BigQuery MCP server acts as a bridge between AI agents and your BigQuery datasets.

Snow Leopard BigQuery MCP Server Features

Resources
Resource URIDescription
bigquery://tablesList all tables available to the agent
bigquery://tables/{table}/schemaGet the schema of a specific table
Tools
ToolDescription
list_tables(table: str) (optional)List available tables
get_schema(table: str) (optional)Get the schema of a given table
query(sql: str)Execute BigQuery SQL and return results

Quick Start: Claude Desktop

Prerequisites

Before getting started, ensure you have:

1. Setup Google Cloud

First, we need to authenticate with Google.

gcloud auth application-default login

This opens your browser to authenticate your local machine with Google Cloud.

2. Configure Claude Desktop

Edit your claude_desktop_config.json file to add the BigQuery MCP server.

Application: Claude > Settings > Developer > Edit Config Mac: ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json Windows: %APPDATA%\\Claude\\claude_desktop_config.json

You will need to set your project to a Google Cloud project with permissions to submit bigquery jobs. If you do not have a project that you can run bigquery jobs on, create and test one by following Google's BigQuery Quickstart Guide Create a project and follow the instructions to query a public dataset.

{

"mcpServers": { "bigquery": { "command": "uvx", "args": [ "sl-bigquery-mcp", "--dataset", "bigquery-public-data.usa_names", "--project", "🚨 🚨" ] } } }

3. Close Claude Desktop and Launch it from the terminal

Depending on how you have installed uv, the uvx executable may not be in Claude Desktop's PATH if it is launched from the GUI. To be sure uvx is accessible from Claude Desktop, let's run it in the terminal.

open -a claude

After saving the configuration, restart Claude Desktop. You should now be able to ask Claude questions about your BigQuery data!

Example Query
What are the top 10 most popular names in 2020?

Configuration Options

To see a complete list of parameters:

uvx sl-bigquery-mcp --help
Usage: sl-bigquery-mcp [OPTIONS]

╭─ Options ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮ │ --mode [stdio|sse|streamable-http] MCP transport protocol [default: stdio] │ │ --dataset TEXT Dataset(s) for mcp resources. Will create resources for all tables. │ │ --table TEXT Table(s) for mcp resources. Can be specified as project.dataset.table or dataset.table │ │ --enable-list-tables-tool --no-enable-list-tables-tool Registers list_resources tool [default: enable-list-tables-tool] │ │ --enable-schema-tool --no-enable-schema-tool Registers get_schema tool [default: enable-schema-tool] │ │ --project TEXT BigQuery project [env var: BQ_PROJECT] [default: None] │ │ --api-method [INSERT|QUERY] BigQuery client api_method [default: QUERY] │ │ --port INTEGER [default: 8000] │ ╰───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯

Troubleshooting / FAQ

An MCP Error has occurred

First, check out your Claude Desktop app logs (in the same directory as the config file) for more verbose errors / logging

On Startup

This usually means Claude is having issues starting the mcp server. Frequently this is due to uvx being inaccessible from the application. In this case, use the full path to your uvx executable instead of just uvx in claude_desktop_config.json.

To find your uv executable, run

which uvx

Otherwise, this may be caused by bad arguments, dependency version incompatibilities, or bugs. If you run into the last two, please file an issue describing the problem.

On Resource / Tool Usage

This may be a misconfiguration mcp server, authentication issues, the llm getting too much data, or of course, product bugs. After checking the logs, consider using the MCP Inspector to debug your issue. And of course, file any bugs you find on our issue board.

Local Development & Testing

Setup Development Environment
  1. Clone the repository
  2. Setup virtual environment and install dependencies
  3. Verify installation
git clone https://github.com/SnowLeopard-AI/bigquery-mcp.git

cd bigquery-mcp

uv sync source .venv/bin/activate

sl-bigquery-mcp --help

Authenticate with Google Cloud

The following command will launch a browser for you to login to your google cloud account. You must have a Google Cloud project with BigQuery enabled. If you don't, see Google's bigquery setup guide.

gcloud auth application-default login

gcloud config set project gcloud auth application-default set-quota-project

Running Tests

Run the tests to make sure your dev environment is properly configured.

pytest tests

_Note: the tests run actual BigQuery queries against public datasets and require authentication._

Local MCP Inspector

For hands-on testing and development, use the MCP Inspector tool:

npx @modelcontextprotocol/inspector uv run sl-bigquery-mcp --dataset bigquery-public-data.usa_names

Contributing

We welcome contributions! Please coordinate with us on discord to ensure your changes can quicly make it into the repo. Communicating before coding always saves time.

For logistics of contributing to an open source project, see the first contributions repository.

Support

Issues: GitHub Issues Documentation: BigQuery Documentation MCP Protocol: Model Context Protocol Contact: Discord Server

Pregunta a PopNx