Supabase
MCP server for interacting with the Supabase platform
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
A SnowLeopardAI-managed MCP server that provides access to Google BigQuery data.
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
필요한 것
어떤 앱을 쓰세요?
위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"bigquery": {
"command": "uvx",
"args": [
"sl-bigquery-mcp"
]
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add bigquery -- uvx sl-bigquery-mcp프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"bigquery": {
"command": "uvx",
"args": [
"sl-bigquery-mcp"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"bigquery": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"sl-bigquery-mcp"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.
선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.
이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 SnowLeopard-AI 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.
레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.1.1)은 7개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.
같은 카테고리에는: Supabase, MongoDB MCP Server, Elasticsearch MCP Server
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
MCP server for interacting with the Supabase platform
MongoDB Model Context Protocol Server
MCP server for interacting with Elasticsearch
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
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