Supabase
server ทางการของ Supabase ให้ AI สร้างตาราง ถามข้อมูล และดูการตั้งค่าโปรเจกต์ในฐานข้อมูล Supabase ของคุณ
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
A SnowLeopardAI-managed MCP server that provides access to Google BigQuery data.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"bigquery": {
"command": "uvx",
"args": [
"sl-bigquery-mcp"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add bigquery -- uvx sl-bigquery-mcpวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"bigquery": {
"command": "uvx",
"args": [
"sl-bigquery-mcp"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"bigquery": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"sl-bigquery-mcp"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub SnowLeopard-AI ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน
รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.1.1) เข้า registry 7 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Supabase, MongoDB MCP Server, Elasticsearch MCP Server
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
server ทางการของ Supabase ให้ AI สร้างตาราง ถามข้อมูล และดูการตั้งค่าโปรเจกต์ในฐานข้อมูล Supabase ของคุณ
MongoDB Model Context Protocol Server
MCP server for interacting with Elasticsearch
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
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