前言
MCP（Model Context Protocol）在各大廠正式宣布採用後，一舉引爆熱潮，這次我想將結合MCP與資料庫和文件的範例分享給大家。
架構
- 客戶端：Claude Desktop
- 資料庫：BigQuery
系統組成元件
本實作案例採用雙核心架構模式，用戶端選用 Claude Desktop 作為人機介面，資料庫層則部署 Google BigQuery 雲端資料倉儲系統。此組合充分發揮 MCP 協定的中介特性，在自然語言查詢與結構化資料儲存間建立高效通道。
伺服器端實作方案
目前公開的 BigQuery MCP 伺服器實作主要有兩種技術路線：
- 原生 Python 實作方案：由 LucasHild 開發的 mcp-server-bigquery 專案，採用 uv 工具鏈進行依賴管理與套件分發，支援查詢執行、資料表清單獲取與結構描述解析等核心功能1。
- 容器化部署方案：Metorial 社群提供的 Docker 映像檔方案，透過封裝執行環境簡化部署流程，特別適合需要快速佈署的企業應用場景28。
功能特性比較
兩種實作方案均實現 MCP 協定規範的基礎功能集，但在進階特性支援度上存在差異：
功能維度Python 原生方案容器化方案多資料集支援動態載入啟動時指定權限管控機制IAM 整合RBAC 實作查詢效能優化批次處理串流處理除錯工具整合MCP Inspector日誌追蹤部署複雜度中等低
（表 1：BigQuery MCP 伺服器實作方案功能比較
實作流程詳解
環境建置階段
在 macOS 系統環境下，需透過終端機執行下列指令完成基礎環境配置：
bashbrew tap monochromegane/tap
brew install monochromegane/tap/mcp-bigquery-server
此步驟將安裝必要的套件管理工具與 runtime 相依項目，確保後續指令能正確執行36。
組態設定要點
使用者需在 Claude Desktop 的組態檔案（位於 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json）中加入 MCP 伺服器定義：
json"mcpServers": {
"bigquery": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-server-bigquery",
"--project", "{{GCP_PROJECT_ID}}",
"--location", "{{GCP_LOCATION}}"
]
}
}
此組態採用 uvx 執行器動態載入 MCP 服務模組，其中 {{GCP_PROJECT_ID}} 需替換為實際 GCP 專案編號，{{GCP_LOCATION}} 則指定資料儲存區域14。
資料查詢實例
當使用者透過自然語言提出查詢需求時，MCP 協定將自動轉譯為符合 BigQuery 方言的 SQL 指令。例如輸入「顯示上季度營收前五名的客戶」，系統將生成：
sqlSELECT customer_id, SUM(revenue) AS total_revenue
FROM sales_data.q3_transactions
WHERE transaction_date BETWEEN '2025-01-01' AND '2025-03-31'
GROUP BY customer_id
ORDER BY total_revenue DESC
LIMIT 5
此過程完全由 MCP 伺服器處理，無需人工介入 SQL 語法編寫。
權限管控層級
系統採用三層式防護架構：
- 傳輸加密：所有通訊均透過 TLS 1.3 協議加密，防止中間人攻擊。
- 存取控制：整合 Google Cloud IAM 服務，實施最小權限原則，查詢操作僅具備資料讀取權限。
