Connecter votre IDE à BigQuery à l'aide de MCP Toolbox

Ce guide vous explique comment utiliser la MCP Toolbox for Databases pour connecter votre instance BigQuery à différents environnements de développement intégrés (IDE) et outils pour les développeurs. Il utilise le protocole de contexte de modèle (MCP), un protocole ouvert permettant de connecter des grands modèles de langage (LLM) à des sources de données telles que BigQuery. Vous pouvez ainsi exécuter des requêtes SQL et interagir avec votre projet directement depuis vos outils existants.

Ce guide explique comment connecter les IDE suivants :

• Cursor
• Windsurf (anciennement Codeium)
• Visual Studio Code (Copilot)
• Cline (extension VS Code)
• Claude sur ordinateur
• Code Claude

Avant de commencer

1. Dans la console Trusted Cloud , sur la page de sélection du projet, sélectionnez ou créez un projet Trusted Cloud by S3NS .

2. Assurez-vous que la facturation est activée pour votre projet Trusted Cloud by S3NS .

3. Activez l'API BigQuery dans le projet Trusted Cloud by S3NS .

4. Configurez les rôles et autorisations requis pour effectuer cette tâche. Vous aurez besoin du rôle Utilisateur BigQuery (roles/bigquery.user), du rôle Lecteur de données BigQuery (roles/bigquery.dataViewer) ou d'autorisations IAM équivalentes pour vous connecter à l'instance.

5. Configurez les identifiants par défaut de l'application pour votre environnement.

Installer la boîte à outils MCP

1. Téléchargez la dernière version de MCP Toolbox en tant que fichier binaire. Sélectionnez le fichier binaire correspondant à votre système d'exploitation (OS) et à l'architecture de votre processeur. Vous devez utiliser la version V0.7.0 ou ultérieure de MCP Toolbox :

   linux/amd64

   curl -O https://storage.googleapis.com/genai-toolbox/VERSION/linux/amd64/toolbox
   

   Remplacez VERSION par la version de MCP Toolbox, par exemple v0.7.0.

   macOS darwin/arm64

   curl -O https://storage.googleapis.com/genai-toolbox/VERSION/darwin/arm64/toolbox
   

   Remplacez VERSION par la version de MCP Toolbox, par exemple v0.7.0.

   macOS darwin/amd64

   curl -O https://storage.googleapis.com/genai-toolbox/VERSION/darwin/amd64/toolbox
   

   Remplacez VERSION par la version de MCP Toolbox, par exemple v0.7.0.

   windows/amd64

   curl -O https://storage.googleapis.com/genai-toolbox/VERSION/windows/amd64/toolbox
   

   Remplacez VERSION par la version de MCP Toolbox, par exemple v0.7.0.

2. Rendez le binaire exécutable :

   chmod +x toolbox
   

3. Vérifiez l'installation :

   ./toolbox --version
   

Configurer le client MCP

{
  "mcpServers": {
    "bigquery": {
      "command": "./PATH/TO/toolbox",
      "args": ["--prebuilt","bigquery","--stdio"],
      "env": {
        "BIGQUERY_PROJECT": "PROJECT_ID"
      }
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "bigquery": {
      "command": "./PATH/TO/toolbox",
      "args": ["--prebuilt","bigquery","--stdio"],
      "env": {
        "BIGQUERY_PROJECT": "PROJECT_ID"
      }
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "bigquery": {
      "command": "./PATH/TO/toolbox",
      "args": ["--prebuilt","bigquery","--stdio"],
      "env": {
        "BIGQUERY_PROJECT": "PROJECT_ID"
      }
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "bigquery": {
      "command": "./PATH/TO/toolbox",
      "args": ["--prebuilt","bigquery","--stdio"],
      "env": {
        "BIGQUERY_PROJECT": "PROJECT_ID"
      }
    }
  }
}

{
  "servers": {
    "bigquery": {
      "command": "./PATH/TO/toolbox",
      "args": ["--prebuilt","bigquery","--stdio"],
      "env": {
        "BIGQUERY_PROJECT": "PROJECT_ID"
      }
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "bigquery": {
      "command": "./PATH/TO/toolbox",
      "args": ["--prebuilt","bigquery","--stdio"],
      "env": {
        "BIGQUERY_PROJECT": "PROJECT_ID"
      }
    }
  }
}

Utiliser les outils

Votre outil d'IA est désormais connecté à BigQuery à l'aide de MCP. Essayez de demander à votre assistant IA de lister des tables, d'en créer une ou de définir et d'exécuter d'autres instructions SQL.

Les outils suivants sont à la disposition du LLM :

• execute_sql : exécuter une instruction SQL
• get_dataset_info : obtenir les métadonnées de l'ensemble de données
• get_table_info : obtenir les métadonnées de la table
• list_dataset_ids : lister les ensembles de données
• list_table_ids : lister les tables