原型 · 预览版:收录官方注册中心里的全部服务器,每 30 分钟同步一次。评价和账户功能将在后续阶段推出。
PopNx MCP为使用 AI 的人准备的 MCP 服务器 · 用大白话讲清楚

Bigquery MCP

作者:SnowLeopard-AI版本 0.1.1i★ –i在你的电脑上运行
注册名称io.github.SnowLeopard-AI/bigquery-mcp

安装

概览

作者提供的说明(英文原文)

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

PopNx MCP 的三大支柱

这三项永远不会合并成一个分数:意见、测量和人气是不同的东西。

它能帮你做什么

我们还没有为它写通俗的介绍。下面是我们从注册中心读取到的事实。

  • 连接方式: 在你的电脑上运行
  • 传输方式: stdio
  • 分类: 数据库与数据集

安装

选择你使用的 AI 应用,然后复制设置。

安装之前

  • 基础检查:1 项中通过 1 项
  • 在你的电脑上运行,拥有你的用户账户的权限(文件、网络、应用)。
  • 注册中心没有列出需要填写的密钥。

你需要

  • PyPI已安装 Python 的 uv(用于 uvx 命令)

你用的是哪个应用?

在上方选择你的应用。我们会记住它,下次按钮会显示“安装到 …”。

打开 Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config,把下面的内容粘贴到 claude_desktop_config.json

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

在终端中运行这条命令

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

在 Cursor 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json,或 ~/.cursor/mcp.json

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

浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。

在 VS Code 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .vscode/mcp.json

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

浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。

这个服务器在你的电脑上运行,而 ChatGPT 只能连接互联网上的服务器。请选择其他应用。

你的选择通过 Cookie 保存在这台设备上,无需账户。

这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同,请以 README 为准。

它能做什么

它在你的电脑上运行;安装后,工具列表会显示在你的 AI 应用中。

基础检查i

我们检查的是任何人都能看到的信息;我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月7日

  • ✓ 通过

    作者与仓库一致

    注册名称已通过 GitHub 账户 SnowLeopard-AI 验证,该账户拥有此仓库

  • … 尚未检查

    仍在维护

    我们还没有从 GitHub 读取这个仓库

  • … 尚未检查

    有许可证

    我们还没有从 GitHub 读取这个仓库

  • – 不适用

    端点有响应

    它在你的电脑上运行,没有互联网端点

  • – 不适用

    使用 OAuth 登录

    在你的电脑上运行,改用本地设置

  • … 尚未检查

    工具描述中没有隐藏指令

    它在你的电脑上运行;我们只能读取互联网端点的工具列表

与“数据库与数据集”中的其他服务器比较i

  • 星标数多于此分类中其他 956 个服务器的 0%
  • 发布到注册中心的时间比此分类中其他 956 个服务器的 7% 更新
  • 基础检查结果等于或优于此分类中其他 956 个服务器的 100%

与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时,星标数才计入。

常见问题

Bigquery MCP 安全吗?

它在 1 项适用的基础检查中通过了 1 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前,请先看看这个服务器要求哪些权限,并使用只具备所需权限的密钥。

它需要哪些密钥或代码?

注册中心没有列出必需的密钥,不过有些服务器会在首次使用时要求你登录。

它在我的电脑上运行还是在云端?

它在你的电脑上运行。你的 AI 应用会在需要时启动它,数据不会经过作者的服务器(除非它自己调用在线服务)。

它还在维护吗?

GitHub 仓库最后更新于–,最新版本(0.1.1)于7个月前进入注册中心。

哪些应用可以使用它?

支持 MCP 的应用,例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。你的电脑上还需要有 Python (uv)。

有什么可以替代它?

同一分类中有:Supabase, MongoDB MCP Server, Elasticsearch MCP Server

替代选择

同一分类中其他作者的服务器,按星标数排序。

如何看卡片:★ GitHub 星标i三大支柱:评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i

Supabase

作者:supabase

MCP server for interacting with the Supabase platform

电脑或云端★ 2,993Apache-2.0昨天更新
安装

MongoDB MCP Server

作者:mongodb-js

MongoDB Model Context Protocol Server

在你的电脑上运行★ 1,157Apache-2.03天前更新
安装

MCP server for interacting with Elasticsearch

在你的电脑上运行★ 315Apache-2.014个月前更新
安装

作者的 README

打开 README

按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。

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

问 PopNx