MCP ツールボックスを使用して IDE を BigQuery に接続する

このガイドでは、データベース向け MCP ツールボックスを使用して、BigQuery インスタンスをさまざまな統合開発環境（IDE）とデベロッパー ツールに接続する方法について説明します。Model Context Protocol（MCP）を使用します。これは、大規模言語モデル（LLM）を BigQuery などのデータソースに接続するためのオープン プロトコルであり、SQL クエリを実行して、既存のツールからプロジェクトを直接操作できます。

このガイドでは、次の IDE の接続プロセスについて説明します。

• Cursor
• Windsurf（旧 Codeium）
• Visual Studio Code（Copilot）
• Cline（VS Code 拡張機能）
• Claude Desktop
• Claude Code

始める前に

1. Trusted Cloud コンソールのプロジェクト セレクタページで、 Trusted Cloud by S3NS プロジェクトを選択または作成します。

2. Trusted Cloud by S3NS プロジェクトに対して課金が有効になっていることを確認します。

3. Trusted Cloud by S3NS プロジェクトで BigQuery API を有効にします。

4. このタスクを完了するために必要なロールと権限を構成します。インスタンスに接続するには、BigQuery ユーザーロール（roles/bigquery.user）、BigQuery データ閲覧者ロール（roles/bigquery.dataViewer）、または同等の IAM 権限が必要です。

5. 使用する環境のアプリケーションのデフォルト認証情報（ADC）を構成します。

MCP ツールボックスをインストールする

1. MCP ツールボックスの最新バージョンをバイナリとしてダウンロードします。オペレーティング システム（OS）と CPU アーキテクチャに対応するバイナリを選択します。MCP ツールボックス バージョン V0.7.0 以降を使用する必要があります。

   linux/amd64

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

   VERSION は、MCP ツールボックスのバージョン（v0.7.0 など）に置き換えます。

   macOS darwin/arm64

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

   VERSION は、MCP ツールボックスのバージョン（v0.7.0 など）に置き換えます。

   macOS darwin/amd64

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

   VERSION は、MCP ツールボックスのバージョン（v0.7.0 など）に置き換えます。

   windows/amd64

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

   VERSION は、MCP ツールボックスのバージョン（v0.7.0 など）に置き換えます。

2. バイナリを実行可能にします。

   chmod +x toolbox
   

3. インストールを確認します。

   ./toolbox --version
   

MCP クライアントを構成する

{
  "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"
      }
    }
  }
}

ツールを使用する

AI ツールが MCP を使用して BigQuery に接続されました。AI アシスタントにテーブルのリスト表示、テーブルの作成、他の SQL ステートメントの定義と実行を依頼してみてください。

次のツールで LLM を使用できます。

• execute_sql: SQL ステートメントを実行する
• get_dataset_info: データセットのメタデータを取得する
• get_table_info: テーブルのメタデータを取得する
• list_dataset_ids: データセットを一覧表示する
• list_table_ids: テーブルを一覧表示する