Supabase
MCP server for interacting with the Supabase platform
Descripción del creador (original en inglés)
A SnowLeopardAI-managed MCP server that provides access to Google BigQuery data.
Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.
Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.
Elige la app de IA que usas y copia la configuración.
Necesitas
¿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-mcpPégalo 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.
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.
Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.
Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 7 nov 2026
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub SnowLeopard-AI, dueña del repo
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet
Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar
Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet
Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.
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.
El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.
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).
El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (0.1.1) llegó al registro hace 7 meses.
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Python (uv) en tu computadora.
En la misma categoría: Supabase, MongoDB MCP Server, Elasticsearch MCP Server
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
MCP server for interacting with the Supabase platform
MongoDB Model Context Protocol Server
MCP server for interacting with Elasticsearch
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.
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.
| Resource URI | Description |
|---|---|
bigquery://tables | List all tables available to the agent |
bigquery://tables/{table}/schema | Get the schema of a specific table |
| Tool | Description |
|---|---|
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 |
Before getting started, ensure you have:
First, we need to authenticate with Google.
gcloud auth application-default login
This opens your browser to authenticate your local machine with Google Cloud.
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", "🚨 🚨" ] } } }
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!
What are the top 10 most popular names in 2020?
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] │ ╰───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
First, check out your Claude Desktop app logs (in the same directory as the config file) for more verbose errors / logging
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.
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.
git clone https://github.com/SnowLeopard-AI/bigquery-mcp.git
cd bigquery-mcp
uv sync source .venv/bin/activate
sl-bigquery-mcp --help
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
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._
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
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.
Issues: GitHub Issues Documentation: BigQuery Documentation MCP Protocol: Model Context Protocol Contact: Discord Server