bigquery-mcp-sse

Instilla-AI/bigquery-mcp-sse

3.1

If you are the rightful owner of bigquery-mcp-sse and would like to certify it and/or have it hosted online, please leave a comment on the right or send an email to henry@mcphub.com.

BigQuery MCP Server with SSE provides a secure and efficient way to access and process data using Server-Sent Events (SSE) for real-time data streaming.

BigQuery MCP SSE Server

Server MCP (Model Context Protocol) per BigQuery con supporto SSE (Server-Sent Events) per accesso pubblico tramite API REST.

Configurazione

Variabili d'ambiente richieste

  • GOOGLE_CLOUD_PROJECT: ID del progetto Google Cloud (default: big-query-instilla)
  • GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS_JSON: JSON completo delle credenziali del service account
  • PORT: Porta del server (default: 8000)

Esempio di configurazione Railway

GOOGLE_CLOUD_PROJECT=big-query-instilla
GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS_JSON={"type": "service_account", "project_id": "big-query-instilla", ...}
PORT=8000

Endpoints disponibili

REST API

  • GET /: Informazioni sul server
  • GET /health: Health check con test di connessione BigQuery
  • POST /tools: Lista degli strumenti MCP disponibili
  • POST /execute: Esegue uno strumento MCP

SSE (Server-Sent Events)

  • GET /sse/tools: Stream degli strumenti disponibili
  • POST /sse/execute: Stream dell'esecuzione di uno strumento

Strumenti MCP disponibili

  1. query_bigquery: Esegue query SQL su BigQuery
  2. list_datasets: Lista tutti i dataset nel progetto
  3. list_tables: Lista le tabelle in un dataset
  4. describe_table: Descrive la struttura di una tabella

Utilizzo con n8n

Il server può essere integrato con n8n utilizzando i nodi HTTP Request per chiamare gli endpoint REST o SSE.

Esempio di richiesta per eseguire una query

POST /execute
{
  "tool_name": "query_bigquery",
  "arguments": {
    "query": "SELECT * FROM dataset.table LIMIT 10",
    "limit": 10
  }
}

Deploy su Railway

  1. Carica i file nel repository GitHub
  2. Collega il repository a Railway
  3. Configura le variabili d'ambiente
  4. Deploy automatico

Logs e debugging

Il server include logging dettagliato per:

  • Inizializzazione delle credenziali
  • Esecuzione delle query
  • Errori di connessione
  • Richieste API

Controlla i logs di Railway per debugging e monitoraggio.