Connecter votre IDE à BigQuery à l'aide de la boîte à outils MCP

Ce guide vous explique comment utiliser la boîte à outils MCP pour les bases de données pour connecter votre instance BigQuery à divers environnements de développement intégrés (IDE) et outils pour les développeurs. Il utilise le protocole MCP (Model Context Protocol), un protocole ouvert permettant de connecter de 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 le processus de connexion pour les IDE suivants:

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 Trusted Cloud by S3NS projet.

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

  4. Configurez les rôles et autorisations requis pour effectuer cette tâche. Vous devez disposer 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 MCP Toolbox

  1. Téléchargez la dernière version de la MCP Toolbox sous forme de binaire. Sélectionnez le fichier binaire correspondant à votre système d'exploitation (OS) et à l'architecture de votre processeur. Vous devez utiliser la version 0.7.0 ou ultérieure de MCP Toolbox:

    linux/amd64

    curl -O https://storage.googleapis.com/genai-toolbox/v0.7.0/linux/amd64/toolbox

    darwin/arm64

    curl -O https://storage.googleapis.com/genai-toolbox/v0.7.0/darwin/arm64/toolbox

    darwin/amd64

    curl -O https://storage.googleapis.com/genai-toolbox/v0.7.0/darwin/amd64/toolbox

    windows/amd64

    curl -O https://storage.googleapis.com/genai-toolbox/v0.7.0/windows/amd64/toolbox

  2. Rendez le binaire exécutable :

    chmod +x toolbox

  3. Vérifiez l'installation :

    ./toolbox --version

Configurer le client MCP

Code Claude


1. Installez Claude Code.
2. Créez le fichier .mcp.json dans le répertoire racine de votre projet, s'il n'existe pas.
3. Ajoutez la configuration, remplacez les variables d'environnement par vos valeurs, puis enregistrez-la: 

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

Ordinateur de bureau Claude


1. Ouvrez Claude Desktop, puis accédez à Settings (Paramètres).
2. Dans l'onglet Développeur, cliquez sur Modifier la configuration pour ouvrir le fichier de configuration.
3. Ajoutez la configuration, remplacez les variables d'environnement par vos valeurs, puis enregistrez-la: 

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

4. Redémarrez Claude Desktop.
5. Le nouvel écran de chat affiche une icône en forme de marteau (MCP) avec le nouveau serveur MCP.


Cline


1. Ouvrez l'extension Cline dans VS Code, puis appuyez sur l'icône MCP Servers (Serveurs MCP).
2. Appuyez sur "Configurer les serveurs MCP" pour ouvrir le fichier de configuration.
3. Ajoutez la configuration suivante, remplacez les variables d'environnement par vos valeurs, puis enregistrez-la: 

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

Un état actif vert s'affiche une fois la connexion du serveur établie.

Cursor


1. Créez le répertoire .cursor dans le répertoire racine de votre projet s'il n'existe pas.
2. Si le fichier .cursor/mcp.json n'existe pas, créez-le et ouvrez-le.
3. Ajoutez la configuration suivante, remplacez les variables d'environnement par vos valeurs, puis enregistrez-la:

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

4. Ouvrez Curseur, puis accédez à Settings > Cursor Settings > MCP (Paramètres > Paramètres du curseur > MCP). Un état actif vert s'affiche lorsque le serveur se connecte.

Visual Studio Code (Copilot)


1. Ouvrez VS Code et créez le répertoire .vscode dans la racine de votre projet s'il n'existe pas.
2. Si le fichier .vscode/mcp.json n'existe pas, créez-le et ouvrez-le.
3. Ajoutez la configuration suivante, remplacez les variables d'environnement par vos valeurs, puis enregistrez-la: 

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

Windsurf


1. Ouvrez Windsurf, puis accédez à l'assistant Cascade.
2. Cliquez sur l'icône MCP, puis sur Configurer pour ouvrir le fichier de configuration.
3. Ajoutez la configuration suivante, remplacez les variables d'environnement par vos valeurs, puis enregistrez-la: 

{
  "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 d'IA de lister des tables, d'en créer une ou de définir et d'exécuter d'autres instructions SQL.

Les outils suivants sont disponibles pour le LLM:

  • execute_sql: exécuter l'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: liste des ensembles de données
  • list_table_ids: liste des tables