שימוש בשרת ה-MCP של BigQuery

Model Context Protocol‏ (MCP) הוא תקן שקובע איך מודלים גדולים של שפה (LLM) ואפליקציות או סוכני AI מתחברים למקורות נתונים חיצוניים. שרתי MCP מאפשרים להשתמש בכלים, במשאבים ובהנחיות שלהם כדי לבצע פעולות ולקבל נתונים מעודכנים משירות ה-Backend שלהם.

מה ההבדל בין שרתי MCP מקומיים לבין שרתי MCP מרחוק?

שרתי MCP מקומיים

בדרך כלל מריצים אותם במחשב המקומי ומשתמשים בזרמי הקלט והפלט הרגילים (stdio) לתקשורת בין שירותים באותו מכשיר.

שרתי MCP מרוחקים

פועל בתשתית של השירות ומציע נקודת קצה של HTTP לאפליקציות AI לצורך תקשורת בין לקוח ה-MCP של ה-AI לבין שרת ה-MCP. מידע נוסף על ארכיטקטורת MCP זמין במאמר ארכיטקטורת MCP.

ליבה בלי שמירת מצב

בגרסה MCP version 2026-07-28, פרוטוקול MCP משתנה מפרוטוקול דו-כיווני עם שמירת מצב לפרוטוקול בלי שמירת מצב. כל בקשת MCP מתארת את עצמה ואפשר לנתב אותה באמצעות כותרות. אין צורך ב-initialize/initialized handshake או ב-Mcp-Session-Id כי כל בקשה כוללת את כל המידע שנדרש בכותרות HTTP או בפרמטר _meta. שרתי MCP יכולים לבקש מידע נוסף שנדרש על ידי כלי מסוים באמצעות בקשות מרובות הלוך ושוב (MRTR).

כדי שנוכל לנתב ולעבד בקשות בלי לנתח את גוף הבקשה, צריך לכלול כמה כותרות של MCP, כולל הכותרות הבאות:

• כותרות שנדרשות על פי מפרט ה-MCP, כמו כותרת גרסת הפרוטוקול וכותרות בקשה רגילות.
• כותרות בהתאמה אישית שמוגדרות על ידי שרת ה-MCP. הכותרות האלה משוכפלות בכותרות HTTP מתוך סכימת הקלט של הכלי באמצעות המאפיין x-mcp-header. לדוגמה, שרת MCP יכול להגדיר כותרת מותאמת אישית כדי לציין את Cloud de Confiance by S3NS האזור או מזהה הפרויקט.

מידע נוסף על ארכיטקטורת MCP זמין במפרט ובשינויים העיקריים של MCP גרסה 2026-07-28.

יכול להיות שתשתמשו בשרת MCP מקומי של BigQuery מהסיבות הבאות:

• צריך ליצור כלי מותאם אישית על בסיס שאילתת SQL עם פרמטרים.
• אין לכם הרשאות להפעיל או להשתמש בשרת ה-MCP בפרויקט.

כדי לאפשר לסוכנים גישה ליכולות מתקדמות של BigQuery כמו תזמון, ניהול הרשאות וניהול הזמנות, צריך להשתמש בכלי run_bq_command שזמין בשרת Google Cloud CLI MCP. מידע נוסף זמין במאמר בנושא שימוש בשרת MCP מרוחק של Google Cloud CLI.

במאמר חיבור מודלים של שפה גדולה (LLM) ל-BigQuery באמצעות MCP יש מידע נוסף על השימוש בשרת MCP המקומי שלנו. הקטעים הבאים רלוונטיים רק לשרת MCP מרוחק של BigQuery.

‫Google ושרתי MCP מרוחקים Cloud de Confiance by S3NS

• גילוי פשוט ומרכזי
• נקודות קצה (endpoints) מנוהלות של HTTP ברמה הגלובלית או האזורית
• הרשאה פרטנית
• אבטחת הנחיות ותשובות אופציונלית באמצעות הגנה מוגברת על המודל
• רישום מרכזי ביומן הביקורת

מידע על שרתי MCP אחרים ועל אמצעי בקרה לאבטחה ולניהול שזמינים לשרתי MCP של Google Cloud מופיע במאמר סקירה כללית על שרתי MCP של Google Cloud.

לפני שמתחילים

1. In the Cloud de Confiance console, on the project selector page, select or create a Cloud de Confiance project.

   Roles required to select or create a project

   • Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
   • Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

   Go to project selector

2. If you're using an existing project for this guide, verify that you have the permissions required to complete this guide. If you created a new project, then you already have the required permissions.

3. אם BigQuery API לא מופעל, מפעילים אותו.

   תפקידים שנדרשים להפעלת ממשקי API

   כדי להפעיל ממשקי API, נדרשת ההרשאה serviceusage.services.enable. אם יצרתם את הפרויקט, סביר להניח שכבר יש לכם את ההרשאה הזו דרך התפקיד 'בעלים' (roles/owner). אחרת, תוכלו לקבל את ההרשאה הזו דרך התפקיד 'אדמין בממשק Service Usage' (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). איך מקצים תפקידים

   להפעלת ה-API

   בפרויקטים חדשים, BigQuery API מופעל באופן אוטומטי.

4. אופציונלי: מפעילים את החיוב בפרויקט. גם אם לא רוצים להפעיל את החיוב או לספק פרטי כרטיס אשראי, אפשר לפעול לפי השלבים שמתוארים במאמר הזה. ‫BigQuery מספק לכם ארגז חול לביצוע השלבים. מידע נוסף זמין במאמר בנושא הפעלת ארגז החול של BigQuery.

התפקידים הנדרשים

כדי לקבל את ההרשאות שדרושות לשימוש בשרת BigQuery MCP, צריך לבקש מהאדמין להקצות לכם את תפקידי ה-IAM הבאים בפרויקט שבו רוצים להשתמש בשרת BigQuery MCP:

• ביצוע קריאות לכלי ה-MCP: משתמש בכלי ה-MCP (roles/mcp.toolUser)
• הפעלת משימות BigQuery: BigQuery Job User (roles/bigquery.jobUser)
• הפעלת שאילתות על נתונים ב-BigQuery: BigQuery Data Viewer (roles/bigquery.dataViewer)

להסבר על מתן תפקידים, ראו איך מנהלים את הגישה ברמת הפרויקט, התיקייה והארגון.

התפקידים המוגדרים מראש האלה כוללים את ההרשאות שנדרשות לשימוש בשרת BigQuery MCP. כדי לראות בדיוק אילו הרשאות נדרשות, אפשר להרחיב את הקטע ההרשאות הנדרשות:

יכול להיות שתקבלו את ההרשאות האלה באמצעות תפקידים בהתאמה אישית או תפקידים מוגדרים מראש אחרים.

יכול להיות שיידרשו הרשאות נוספות ב-BigQuery בהתאם למשימה. מידע על הרשאות ב-BigQuery זמין במאמר תפקידים והרשאות של IAM ב-BigQuery.

אימות והרשאה

שרתי MCP של BigQuery משתמשים בפרוטוקול OAuth 2.0 עם IAM לאימות ולהרשאה. כל Cloud de Confiance by S3NS הזהויות נתמכות לצורך אימות לשרתי MCP.

אנחנו ממליצים ליצור זהות נפרדת לסוכנים שמשתמשים בכלים של MCP, כדי שיהיה אפשר לשלוט בגישה למשאבים ולעקוב אחריה. מידע נוסף על אימות זמין במאמר בנושא אימות לשרתי MCP.

היקפי ההרשאות של OAuth ב-BigQuery MCP

ב-OAuth 2.0 משתמשים בהיקפי הרשאות ובפרטי כניסה כדי לקבוע אם לגורם מאומת יש הרשאה לבצע פעולה ספציפית במשאב. מידע נוסף על היקפי ההרשאות של OAuth 2.0 ב-Google זמין במאמר שימוש ב-OAuth 2.0 לגישה ל-Google APIs.

ל-BigQuery יש את היקפי הגישה הבאים של OAuth בכלי MCP:

יכול להיות שיידרשו היקפי הרשאות נוספים במשאבים שאליהם ניגשים במהלך הפעלת כלי. כדי לראות רשימה של היקפי ההרשאות שנדרשים ל-BigQuery, אפשר לעיין במאמר בנושא היקפי הרשאות OAuth 2.0 ל-BigQuery API v2.

הגדרת לקוח MCP לשימוש בשרת BigQuery MCP

אפליקציות וסוכנים מבוססי-AI, כמו Claude או Antigravity, יכולים ליצור מופע של לקוח MCP שמתחבר לשרת MCP יחיד. לאפליקציית AI יכולים להיות כמה לקוחות שמתחברים לשרתי MCP שונים. אם האפליקציה שלכם לא מופיעה בהנחיות הספציפיות ללקוח, תוכלו להשתמש במידע הבא כדי להתחבר מרוב האפליקציות.

באפליקציית ה-AI, מחפשים דרך להוסיף או להתחבר לשרת MCP מרוחק. בשרת MCP של BigQuery, מזינים את הפרטים הבאים לפי הצורך:

• שם השרת: BigQuery שרת MCP
• כתובת URL של השרת או נקודת קצה: https://bigquery.googleapis.com/mcp
• העברה: Streamable HTTP
• פרטי אימות: בהתאם לשיטת האימות שרוצים להשתמש בה, אפשר להזין את Cloud de Confiance by S3NS פרטי הכניסה, מזהה לקוח וסוד לקוח של OAuth, או זהות ופרטי כניסה של סוכן. מידע נוסף על אימות זמין במאמר אימות לשרתי MCP.
• היקף OAuth: היקף OAuth 2.0 שבו רוצים להשתמש כשמתחברים לשרת MCP של BigQuery.

‫URI של הפניה לכתובת אחרת

באפליקציות מבוססות-אינטרנט ובחלק מהאפליקציות למחשב, צריך להוסיף לרשימת ההיתרים URI להפניה אוטומטית כשיוצרים מזהה לקוח וסוד לאימות. שרת ההרשאות משתמש בכתובות URL להפניה אוטומטית כדי לשלוח אסימונים לאפליקציה שלכם. במסמכי התיעוד של האפליקציה צריך לציין את ה-URI להפניה אוטומטית שבו צריך להשתמש. אין תמיכה בכתובות URI מותאמות אישית להפניה אוטומטית.

הנחיות ספציפיות לאפליקציות לגבי הגדרה והתחברות לשרת MCP מפורטות במאמר הנחיות ספציפיות ללקוחות.

הנחיות כלליות נוספות זמינות במקורות המידע הבאים:

• התחברות לשרתי MCP מרוחקים.
• הגדרת MCP באפליקציית AI.

באילו כלים אפשר להשתמש

כדי לראות פרטים על כלי MCP זמינים והתיאורים שלהם בשרת BigQuery MCP, אפשר לעיין בהפניה ל-BigQuery MCP.

מגבלות

השימוש בכלי MCP של BigQuery כפוף למגבלות הבאות:

• הכלים execute_sql ו-execute_sql_readonly לא תומכים בשאילתות של טבלאות חיצוניות ב-Google Drive.
• כברירת מחדל, הכלים execute_sql ו-execute_sql_readonly מגבילים את זמן העיבוד של השאילתות לשלוש דקות. שאילתות שפועלות יותר משלוש דקות מבוטלות באופן אוטומטי.
• תוצאות השאילתה מוגבלות ל-3,000 שורות לכל היותר.
• כלי execute_sql_readonly מאפשר רק פעולות של קריאה בלבד על הנתונים. לא נתמכות מוטציות כמו הצהרות DML, הצהרות DDL ופונקציות UDF של Python.
• כלי execute_sql_readonly לא תומך בשאילתות שמשתמשות ב-Graph Query Language‏ (GQL).

כלים ליצירת רשימות

משתמשים בכלי הבדיקה של MCP כדי להציג רשימה של כלים, או שולחים בקשת HTTP‏ tools/list ישירות לשרת MCP המרוחק של BigQuery. בשיטה tools/list לא נדרש אימות.

curl -X POST https://bigquery.googleapis.com/TOOLSET_ENDPOINT \
    -H 'Content-Type: application/json' \
    -H 'Accept: application/json' \
    -H 'MCP-Protocol-Version: MCP_PROTOCOL_VERSION' \
    -H 'Mcp-Method: tools/list' \
    -d '{
      "jsonrpc": "2.0",
      "id": 1,
      "method": "tools/list",
      "params": {
        "_meta": {
          "io.modelcontextprotocol/protocolVersion": "MCP_PROTOCOL_VERSION",
          "io.modelcontextprotocol/clientCapabilities": {
            "extensions": {
              "io.modelcontextprotocol/ui": {
                "mimeTypes": ["text/html;profile=mcp-app"]
              }
            }
          }
        }
      }
    }'

מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:

• ‫TOOLSET_ENDPOINT: החלק שנותר בנקודת הקצה של ה-MCP אחרי שם השירות. לדוגמה, ב-BigQuery, יכול להיות שזה יהיה mcp/toolset-name.
• ‫MCP_PROTOCOL_VERSION: גרסת פרוטוקול ה-MCP. לדוגמה, 2026-07-28.

דחיית הגישה לכלי קריאה וכתיבה

כלי ה-MCP היחיד שאינו לקריאה בלבד הוא execute_sql. אתם יכולים להגביל את הגישה לכלי execute_sql באמצעות יצירה של מדיניות דחייה שמגבילה את השימוש בכלי MCP לקריאה וכתיבה.

תרחישים לדוגמה

אלה כמה דוגמאות לתרחישי שימוש בשרת BigQuery MCP:

• יצירת תהליכי עבודה שמשתמשים בתובנות מנתוני BigQuery כדי להפעיל פעולות מסוימות, כמו יצירת בעיות וחיבור אימיילים.

• שימוש ביכולות המתקדמות של BigQuery, כמו חיזוי, כדי להפיק תובנות ברמה גבוהה יותר.

• אפשר ליצור ממשק צ'אט עם AI למשתמשים באמצעות הוראות מותאמות אישית לסוכן.

• אפשר לשוחח בצ'אט עם נתוני הגרף באמצעות GQL.

פרומפטים לדוגמה

אפשר להשתמש בהנחיות לדוגמה הבאות כדי לקבל מידע על משאבי BigQuery, לקבל תובנות ולנתח נתונים של BigQuery:

• ‫"List the datasets in project." (הצגת רשימת מערכי הנתונים בפרויקט PROJECT_ID)
• ‫"Find all the queries that I ran in project PROJECT_ID using the MCP server in the REGION region. מומלץ להשתמש בתג goog-mcp-server:true כדי לזהות את משימות השאילתה שהופעלו דרך שרת ה-MCP."
• ‫"Find the top orders by volume from DATASET_ID in project PROJECT_ID. תזהה את הטבלאות המתאימות, תמצא את הסכימה הנכונה ותציג את התוצאות".
• ‫"Create a forecast on the table PROJECT_ID.DATASET_ID.TABLE_ID for future years. משתמשים ב-COLUMN_NAME כעמודת הנתונים וב-COLUMN_NAME כעמודת חותמת הזמן. תציג את 10 התחזיות המובילות".

בפרומפטים, מחליפים את הערכים הבאים:

• ‫PROJECT_ID: מזהה הפרויקט Cloud de Confiance
• ‫REGION: שם האזור
• ‫DATASET_ID: השם של מערך הנתונים
• ‫TABLE_ID: שם הטבלה
• ‫COLUMN_NAME: שם העמודה

הגדרות אבטחה ובטיחות אופציונליות

השימוש ב-MCP כרוך בסיכוני אבטחה חדשים ובשיקולים חדשים, בגלל המגוון הרחב של הפעולות שאפשר לבצע באמצעות כלי ה-MCP. כדי למזער את הסיכונים האלה ולנהל אותם,Cloud de Confiance by S3NS מציע הגדרות ברירת מחדל ומדיניות שניתנת להתאמה אישית כדי לשלוט בשימוש בכלי MCP בארגון או בפרויקט שלכם ב- Cloud de Confiance by S3NS.

מידע נוסף על אבטחה וניהול של MCP זמין במאמר בנושא אבטחה ובטיחות של AI.

שימוש בהגנה מוגברת על המודל

‫Model Armor הואCloud de Confiance by S3NS שירות שנועד לשפר את האבטחה והבטיחות של אפליקציות ה-AI שלכם. ההגנה פועלת על ידי סינון יזום של הנחיות ותשובות של מודלים גדולים של שפה (LLM), כדי להגן מפני סיכונים שונים ולתמוך בשיטות עבודה אחראיות של AI. בין אם אתם פורסים AI בסביבת הענן שלכם או אצל ספקי שירותי ענן חיצוניים, הגנה מוגברת על המודל יכול לעזור לכם למנוע קלט זדוני, לאמת את בטיחות התוכן, להגן על מידע אישי רגיש, לשמור על תאימות ולאכוף את מדיניות הבטיחות והאבטחה של ה-AI באופן עקבי בסביבת ה-AI המגוונת שלכם.

כשמפעילים את Model Armor עם הפעלת רישום ביומן, המערכת רושמת ביומן את כל מטען הנתונים. יכול להיות שהפעולה הזו תחשוף מידע רגיש ביומנים שלכם.

ניתוב בקשות של MCP אל Model Armor

הפעלת הגנה מוגברת על המודל

כדי להשתמש בהגנה מוגברת על המודל, צריך להפעיל קודם את ממשקי ה-API של הגנה מוגברת על המודל.

הגדרת הגנה לשרתי MCP של Google ושרתי Cloud de Confiance by S3NS MCP מרוחקים

כדי להגן על השיחות עם כלי ה-MCP והתגובות שלו, אפשר להשתמש בהגדרות של Model Armor. הגדרת רמת הבסיס מגדירה את מסנני האבטחה המינימליים שחלים על הפרויקט. ההגדרה הזו מחילה קבוצה עקבית של מסננים על כל הקריאות והתשובות של כלי MCP בפרויקט.

הגדרת סף תחתון של הגנה מוגברת על המודל עם הפעלת ניקוי נתונים ב-MCP. מידע נוסף זמין במאמר בנושא הגדרת ערכי סף ב-Model Armor.

דוגמה לפקודה:

gcloud model-armor floorsettings update \
--full-uri='projects/PROJECT_ID/locations/global/floorSetting' \
--enable-floor-setting-enforcement=TRUE \
--add-integrated-services=GOOGLE_MCP_SERVER \
--google-mcp-server-enforcement-type=INSPECT_AND_BLOCK \
--enable-google-mcp-server-cloud-logging \
--malicious-uri-filter-settings-enforcement=ENABLED \
--add-rai-settings-filters='[{"confidenceLevel": "MEDIUM_AND_ABOVE", "filterType": "DANGEROUS"}]'

מחליפים את PROJECT_ID במזהה הפרויקט ב- Cloud de Confiance .

שימו לב להגדרות הבאות:

• ‫INSPECT_AND_BLOCK: סוג האכיפה שבודק את התוכן בשרת MCP של Google וחוסם הנחיות ותשובות שתואמות למסננים.
• ‫ENABLED: ההגדרה שמפעילה מסנן או אכיפה.
• ‫MEDIUM_AND_ABOVE: רמת המהימנות של ההגדרות של המסנן 'AI אחראי – מסוכן'. אפשר לשנות את ההגדרה הזו, אבל ערכים נמוכים יותר עלולים להוביל ליותר תוצאות חיוביות כוזבות. מידע נוסף זמין במאמר בנושא רמות הסמך של הגנה מוגברת על המודל.

השבתת סריקת תנועת נתונים של MCP באמצעות Model Armor

כדי להפסיק את הסריקה האוטומטית של התנועה אל השרתים של Google MCP וממנה על ידי Model Armor, על סמך הגדרות הרצפה של הפרויקט, מריצים את הפקודה הבאה:

gcloud model-armor floorsettings update \
  --full-uri='projects/PROJECT_ID/locations/global/floorSetting' \
  --remove-integrated-services=GOOGLE_MCP_SERVER

מחליפים את PROJECT_ID במזהה הפרויקט ב- Cloud de Confiance . ‫הגנה מוגברת על המודל לא מחילה באופן אוטומטי את הכללים שמוגדרים בהגדרות אבטחה מינימליות של הפרויקט על תעבורת נתונים בשרת MCP של Google.

ההגדרות של הסף התחתון של Model Armor וההגדרות הכלליות יכולות להשפיע על יותר דברים מאשר רק על MCP. ‫Model Armor משולב עם שירותים כמו Vertex AI, ולכן כל שינוי שתבצעו בהגדרות של רמת הבסיס יכול להשפיע על סריקת התנועה ועל התנהגויות הבטיחות בכל השירותים המשולבים, ולא רק ב-MCP.

שליטה בשימוש ב-MCP באמצעות מדיניות IAM

כללי מדיניות הדחייה וכללי מדיניות ההרשאה של ניהול הזהויות והרשאות הגישה (IAM) עוזרים לכם לאבטח את שרתי Cloud de Confiance by S3NS ו-Google MCP.

אתם יכולים לשלב כמה קריטריונים כדי ליצור מדיניות אבטחה ומדיניות ניהול בהתאמה אישית, על ידי מתן או דחייה של גישה על סמך הקריטריונים הבאים:

• הקרן.
• מאפייני כלי כמו מאפיין הקריאה בלבד.
• שם השירות או שם הכלי.
• מזהה הלקוח של האפליקציה ב-OAuth.

מידע נוסף זמין במאמר שליטה בשימוש ב-MCP באמצעות ניהול זהויות וגישה.

מכסות ומגבלות

לשרת ה-MCP של BigQuery אין מכסות משלו. אין הגבלה על מספר הקריאות שאפשר לבצע לשרת ה-MCP.

אתם עדיין כפופים למכסות שנאכפות על ידי ממשקי ה-API שנקראים על ידי כלי השרת של ה-MCP. הכלים של שרת ה-MCP קוראים לשיטות ה-API הבאות:

מידע נוסף על מכסות ב-BigQuery זמין במאמר מכסות ומגבלות.

המאמרים הבאים

• אפשר לעיין במאמרי העזרה בנושא BigQuery MCP.
• מידע נוסף על השרתים של Google Cloud MCP
• כאן אפשר לעיין ברשימת המוצרים הנתמכים ב-MCP.