MCP 経由で Google BigQuery を ChatGPT に接続する方法

💡 インストール不要? cloud.anythingmcp.com を直接利用してください。 サインインし、Connectors → Google BigQuery をクリック、認証情報を貼り付け、MCP API キーを発行すれば完了です。Docker も git clone もローカルサーバーも不要。

Google BigQuery + ChatGPT

AI が Google BigQuery を探索し、クエリを実行できるようにします。プロジェクト、データセット、テーブルの一覧、スキーマの読み取り、行の無料プレビュー、実行前のドライランによるクエリ費用の見積もり、結果のページ送り、ジョブ履歴の確認ができます。Google アカウントでサインインします。

前提条件

完全なセットアップ手順はコネクタ自体に組み込まれています (ストアでコネクタを選択すると表示)。必要な環境変数:

GOOGLE_CLIENT_ID, GOOGLE_CLIENT_SECRET

ステップ 1 — 認証情報を取得

1. console.cloud.google.com を開き、プロジェクトを選択または作成してから、APIs & Services → Library で BigQuery API を有効にします。
2. APIs & Services → OAuth consent screen を開きます。Google Workspace を使っている場合は Internal（最も簡単です）、それ以外は External を選びます。External の場合は公開ステータスを In production にしてください。アプリが Testing のままだと、Google は 7 日後にリフレッシュトークンを取り消し、コネクタは毎週動かなくなります。自分のアカウントで使うだけなら、「unverified app」の警告はそのまま先に進んで構いません。
3. APIs & Services → Credentials → Create credentials → OAuth client ID を開き、アプリケーションの種類に Web application を選んで、承認済みのリダイレクト URI に https://cloud.anythingmcp.com/api/mcp-oauth/callback を追加します。AnythingMCP をセルフホストしている場合は、代わりに https://your-anythingmcp-host/api/mcp-oauth/callback を入力します。
4. クライアント ID を GOOGLE_CLIENT_ID に、クライアントシークレットを GOOGLE_CLIENT_SECRET に貼り付けて、コネクタをインストールします。
5. コネクタのページで Authorize with Provider をクリックし、AI に使わせたい BigQuery データの Google アカウントでサインインします。リフレッシュトークンは暗号化して保存され、アクセストークンは自動的に更新されます。

すべての Google コネクタに 1 つの Google クライアント: 同じ Cloud プロジェクトと OAuth クライアントで、Gmail や Google Sheets から Search Console、Firebase まで、すべての Google コネクタを使えます。そのプロジェクトで各 API を有効にし、同じクライアント ID とシークレットを使い回して、コネクタごとに一度ずつ承認してください。

ロール: コネクタは https://www.googleapis.com/auth/bigquery を求めますが、AI が何を読み取り、クエリし、変更できるかは、サインインしたアカウントのロールで決まります。クエリを実行するには、クエリを実行するプロジェクトで BigQuery Job User、データに対して BigQuery Data Viewer が必要です。

読み取り専用の設定: Google はこの API 向けに BigQuery の読み取り専用スコープを用意していません。コネクタの OAuth 設定でスコープを https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform.read-only に変更し、もう一度承認してから、アカウントには BigQuery Data Viewer と BigQuery Job User だけを付与し、bigquery_cancel_job を無効にします。こうすると、データを変更するステートメントは 403 で失敗します。

探索は無料: プロジェクト、データセット、テーブルの一覧表示、bigquery_get_table によるスキーマの読み取り、bigquery_preview_table_rows によるサンプル行の確認では、バイトはスキャンされません。AI は SQL を書く前にスキーマを読みます。

クエリには費用がかかるため、AI はまずドライランします: オンデマンド料金では、BigQuery はクエリがスキャンしたバイト数に課金します。ほとんどのリージョンで 1 TiB あたり約 6.25 米ドルです（毎月最初の 1 TiB は無料）。サイズを確認していないテーブルにクエリを実行する前に、AI は無料のドライランを行い、見積もりを GB とおおよその費用で伝えます。10 GB を超える場合は確認を求め、範囲を絞る方法（列を減らす、パーティションフィルタを使う、日付範囲を短くする）も提案します。そのうえで見積もりより少し大きいバイト上限を設定するため、それ以上課金されるはずのクエリは料金が発生せずに失敗します。LIMIT を付けてもスキャンされるバイト数は減りません。

データを変更するステートメントはあなたの承認を待ちます: bigquery_run_query は、アカウントに許可されている GoogleSQL ステートメントなら何でも実行できます。INSERT、UPDATE、DELETE、MERGE、CREATE、ALTER、DROP も含まれます。SELECT 以外を実行する前に、AI は正確なステートメントとその影響を示し、明確な承認を待ちます。bigquery_cancel_job による実行中ジョブのキャンセルも、先に確認します。

結果と履歴: クエリはデフォルトで最大 100 行（上限は 1,000 行）を返します。AI は bigquery_get_query_results で続きのページを取得し、このツールは時間のかかるクエリの完了も待ちます。bigquery_list_jobs と bigquery_get_job は、過去のジョブを SQL、処理バイト数と課金バイト数、エラーとともに表示します。

よくあるエラー: 401 は承認の期限切れまたは取り消しを示します（同意画面が Testing のままだと 7 日後に必ず起きます）。もう一度 Authorize with Provider をクリックしてください。403 accessDenied: アカウントにロールがない（クエリ用プロジェクトの Job User、データの Data Viewer）、または読み取り専用スコープで変更しようとしました。403「BigQuery API has not been used in project」: OAuth クライアントの Cloud プロジェクトで BigQuery API を有効にしてください。403 bytesBilledLimitExceeded: クエリが上限を超えてスキャンするところでしたが、何も課金されていません。400 invalidQuery: SQL エラーです。メッセージに位置が示されます。404 notFound: プロジェクト、データセット、テーブルの ID が間違っているか、ロケーションを指定せずにジョブを参照しました。403 quotaExceeded または rateLimitExceeded: 少し待ってから再試行してください。

このコネクタは、データの読み込みやエクスポート、テーブルのコピー、BigQuery ML モデルやスケジュールされたクエリの管理を行わず、Storage Read API も使いません。データセットやテーブルを作成、削除するのは、あなたの確認後に、クエリ内の SQL ステートメントを通じてだけです。

ステップ 2 — アダプターをインストール

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

ステップ 3 — ChatGPT にコネクタを追加

サーバーURL: AnythingMCP で MCP Servers を開き、このコネクタがあるサーバーを選んで URL（https://cloud.anythingmcp.com/mcp/…）をコピーします。このガイドで YOUR_SERVER_ID と表示されている箇所に使ってください。

ChatGPT では、Web 版の Plugins ページから MCP サーバーをプラグインとして追加します。有料プランで利用でき、開発者モードはもう必要ありません。Business ワークスペースで追加できるのは管理者とオーナーだけです。Enterprise・Edu では、管理者が Create plugins with MCPs 権限を付与できます。

1. chatgpt.com/plugins を開き、+ をクリックして Add custom MCP server を選びます。
2. 名前を入力します（例: Name: Google BigQuery）。
3. Connection の Server URL に https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID を入力し、Authentication は OAuth のままにします。
4. I understand and want to continue を選び、Create as a plugin をクリックします。ChatGPT に求められたら AnythingMCP にサインインし、アクセスを許可します。
5. 個人用プラグインから新しいプラグインをインストールし、チャットで @ を入力して選択します。

利用可能なツール

プロンプトの例

• 「analytics プロジェクトにはどんなデータセットがありますか？events テーブルにはどんな列がありますか？」
• 「クエリを実行せずに、orders テーブルのサンプル行を 10 行見せてください。」
• 「先月の国別の注文数はどれくらいでしたか？まずクエリをドライランして、スキャンするデータ量を教えてください。」
• 「今週の BigQuery クエリのうち、課金バイト数が最も多かったのはどれですか？それぞれ何を実行していましたか？」
• 「公開データセット bigquery-public-data.samples.shakespeare で、Hamlet に最もよく出てくる単語トップ 10 は何ですか？実行する前に見積もり費用を教えてください。」

FAQ

ChatGPT の無料プランでカスタム MCP サーバーは使えますか? OpenAI がカスタム MCP サーバーを案内しているのは有料プランだけで、Free プランは対象に含まれていません。

次のステップ

• コネクタのランディング
• Claude に接続
• Cursor に接続
• Gemini に接続
• Meta Muse に接続