Cómo conectar Google BigQuery a Meta Muse vía MCP

💡 ¿Sin instalación? Usa cloud.anythingmcp.com directamente. Inicia sesión, pulsa Connectors → Google BigQuery, pega tus credenciales, genera una MCP API key y listo. Sin Docker, sin git clone, sin servidor local.

Google BigQuery + Meta Muse

Deja que tu IA explore y consulte Google BigQuery: lista proyectos, conjuntos de datos y tablas, lee esquemas, previsualiza filas gratis, estima el coste de una consulta con una ejecución de prueba antes de lanzarla, recorre los resultados página a página y revisa el historial de trabajos. Inicia sesión con tu cuenta de Google.

Requisitos previos

Las instrucciones de configuración completas están incluidas en el conector (visibles en el store al seleccionarlo). Las variables de entorno requeridas:

GOOGLE_CLIENT_ID, GOOGLE_CLIENT_SECRET

Paso 1 — Obtener credenciales

1. Abre console.cloud.google.com, elige o crea un proyecto y ve a APIs & Services → Library para activar la BigQuery API.
2. Abre APIs & Services → OAuth consent screen. Elige Internal si usas Google Workspace (la opción más sencilla); si no, External. Con External, pon el estado de publicación en In production: mientras la app está en Testing, Google revoca sus tokens de actualización a los 7 días y el conector deja de funcionar cada semana. Para tu propia cuenta puedes continuar sin más tras el aviso "unverified app".
3. Abre APIs & Services → Credentials → Create credentials → OAuth client ID, elige el tipo de aplicación Web application y añade el URI de redirección autorizado https://cloud.anythingmcp.com/api/mcp-oauth/callback. Si alojas AnythingMCP tú mismo, introduce en su lugar https://tu-host-anythingmcp/api/mcp-oauth/callback.
4. Pega el ID de cliente en GOOGLE_CLIENT_ID y el secreto de cliente en GOOGLE_CLIENT_SECRET e instala el conector.
5. En la página del conector, haz clic en Authorize with Provider e inicia sesión con la cuenta de Google cuyos datos de BigQuery debe usar la IA. El token de actualización se guarda cifrado y los tokens de acceso se renuevan automáticamente.

Un solo cliente de Google para todos los conectores de Google: el mismo proyecto de Cloud y el mismo cliente OAuth sirven para todos los conectores de Google, desde Gmail y Google Sheets hasta Search Console y Firebase. Activa cada API en ese proyecto, reutiliza el mismo ID y secreto de cliente y autoriza cada conector una vez.

Roles: el conector pide https://www.googleapis.com/auth/bigquery, pero lo que la IA puede leer, consultar o cambiar lo deciden los roles de la cuenta con la que inicias sesión. Para ejecutar consultas, la cuenta necesita BigQuery Job User en el proyecto que las ejecuta y BigQuery Data Viewer en los datos.

Configuración de solo lectura: Google no ofrece ningún scope de solo lectura de BigQuery para esta API. Cambia el scope en los ajustes OAuth del conector a https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform.read-only, vuelve a autorizar, da a la cuenta solo BigQuery Data Viewer y BigQuery Job User y desactiva bigquery_cancel_job. Así, las sentencias que cambian datos fallan con 403.

Explorar es gratis: listar proyectos, conjuntos de datos y tablas, leer un esquema con bigquery_get_table y ver filas de ejemplo con bigquery_preview_table_rows no escanean ningún byte. La IA lee el esquema antes de escribir SQL.

Las consultas cuestan dinero, así que la IA hace antes una ejecución de prueba: con los precios bajo demanda, BigQuery factura los bytes que escanea una consulta, unos 6,25 dólares estadounidenses por TiB en la mayoría de las regiones (el primer TiB de cada mes es gratis). Antes de ejecutar una consulta sobre una tabla cuyo tamaño aún no conoce, la IA hace una ejecución de prueba gratuita (dry run), te dice la estimación en GB y el coste aproximado y te pide confirmación para todo lo que supere 10 GB, con sugerencias para acotarla (menos columnas, un filtro de partición, un rango de fechas más corto). Después fija un límite de bytes un poco por encima de la estimación, de modo que una consulta que facturaría más falla sin coste. LIMIT no reduce los bytes escaneados.

Las sentencias que cambian datos esperan tu sí: bigquery_run_query puede ejecutar cualquier sentencia de GoogleSQL que la cuenta tenga permitida, incluidas INSERT, UPDATE, DELETE, MERGE, CREATE, ALTER y DROP. Antes de cualquier cosa que no sea un SELECT, la IA te muestra la sentencia exacta y su efecto y espera un sí explícito. Cancelar un trabajo en ejecución con bigquery_cancel_job también requiere tu confirmación previa.

Resultados e historial: una consulta devuelve hasta 100 filas por defecto (1.000 como máximo); la IA sigue paginando con bigquery_get_query_results, que también espera a que terminen las consultas largas. bigquery_list_jobs y bigquery_get_job muestran trabajos anteriores con su SQL, los bytes procesados y facturados y los errores.

Errores comunes: 401 significa que la autorización caducó o se revocó (siempre a los 7 días mientras la pantalla de consentimiento está en Testing): vuelve a hacer clic en Authorize with Provider. 403 accessDenied: a la cuenta le falta un rol (Job User en el proyecto de la consulta, Data Viewer en los datos) o se usó un scope de solo lectura para un cambio. 403 "BigQuery API has not been used in project": activa la BigQuery API en el proyecto de Cloud del cliente OAuth. 403 bytesBilledLimitExceeded: la consulta habría escaneado más del límite y no se cobró nada. 400 invalidQuery: un error de SQL; el mensaje indica la posición. 404 notFound: un id de proyecto, conjunto de datos o tabla incorrecto, o un trabajo consultado sin su ubicación. 403 quotaExceeded o rateLimitExceeded: espera y vuelve a intentarlo.

El conector no carga ni exporta datos, no copia tablas, no gestiona modelos de BigQuery ML ni consultas programadas y no usa la Storage Read API. Solo crea o elimina conjuntos de datos y tablas mediante sentencias SQL en una consulta, después de que lo confirmes.

Paso 2 — Instalar el adapter

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/HelpCode-ai/anythingmcp/main/docker-compose.quickstart.yml -o docker-compose.yml
printf 'JWT_SECRET=%s\nENCRYPTION_KEY=%s\n' "$(openssl rand -hex 32)" "$(openssl rand -hex 32)" > .env
docker compose up -d

Paso 3 — Añadir el conector en Muse

La URL de tu servidor: en AnythingMCP abre MCP Servers → el servidor donde está este conector y copia su URL (https://cloud.anythingmcp.com/mcp/…). Úsala donde esta guía muestra YOUR_SERVER_ID.

Muse añade los servidores MCP remotos como conectores personalizados e inicia sesión en ellos con OAuth.

1. En Muse, abre Settings → Connectors y elige Add custom connector.
2. Pega la URL del servidor MCP https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID.
3. Muse abre la página de inicio de sesión de AnythingMCP: inicia sesión y aprueba el acceso.
4. En un chat, pídele a Muse algo que necesite las herramientas de Google BigQuery.

También puedes configurarlo desde un chat, en la web, en las apps de iOS y Android o en WhatsApp. Envía a Muse este mensaje:

Create a Custom Connector for a new remote MCP server, then connect to it:
Name: AnythingMCP
Transport: remote streamable HTTP
URL: https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID
Auth: OAuth

¿Lo alojas tú mismo? Usa la dirección HTTPS pública de tu instancia en lugar de https://cloud.anythingmcp.com. Muse se conecta desde la nube de Meta, así que localhost no funciona.

Herramientas disponibles

Ejemplos de prompts

• "¿Qué conjuntos de datos hay en nuestro proyecto de analítica y qué columnas tiene la tabla de eventos?"
• "Muéstrame diez filas de ejemplo de la tabla de pedidos sin ejecutar ninguna consulta."
• "¿Cuántos pedidos por país tuvimos el mes pasado? Haz antes una ejecución de prueba de la consulta y dime cuántos datos escanea."
• "¿Qué consultas de BigQuery de esta semana facturaron más bytes y qué ejecutaban?"
• "En el conjunto de datos público bigquery-public-data.samples.shakespeare, ¿qué diez palabras aparecen más en Hamlet? Dime el coste estimado antes de ejecutar la consulta."

FAQ

¿Dónde está disponible Muse? Por ahora Meta ofrece Muse en Estados Unidos y Canadá, en la web, en las apps de iOS y Android y en WhatsApp.

¿Meta revisa este conector? No. Meta no revisa los conectores personalizados. Muse solo ve las herramientas que activaste para este servidor MCP en AnythingMCP, y puedes desconectarlo cuando quieras en Settings → Connectors.

Siguientes pasos

• Página del conector
• Conectar a Claude
• Conectar a ChatGPT