将 BigQuery MCP 连接到 Microsoft Copilot

💡 无需安装? 直接使用 cloud.anythingmcp.com。 登录、点击 Connectors → Google BigQuery、粘贴凭证、生成 MCP API key，即可完成。无 Docker、无 git clone、无本地服务器。

Google BigQuery + Microsoft Copilot

让你的 AI 探索和查询 Google BigQuery：列出项目、数据集和表，读取 schema，免费预览数据行，在运行查询前用试运行（dry run）估算费用，分页浏览结果，并查看作业历史。使用你的 Google 账户登录。

前提条件

完整的设置说明已内置在连接器中 (在 store 中选择连接器时可见)。所需环境变量:

GOOGLE_CLIENT_ID, GOOGLE_CLIENT_SECRET

步骤 1 — 获取凭证

1. 打开 console.cloud.google.com，选择或创建一个项目，然后进入 APIs & Services → Library 启用 BigQuery API。
2. 打开 APIs & Services → OAuth consent screen。如果你使用 Google Workspace，选择 Internal（最简单），否则选择 External。选择 External 时，请把发布状态设为 In production：应用处于 Testing 状态时，Google 会在 7 天后撤销它的刷新令牌，连接器每周都会停止工作。如果只供你自己的账户使用，可以直接跳过“unverified app”警告继续。
3. 打开 APIs & Services → Credentials → Create credentials → OAuth client ID，应用类型选择 Web application，并添加已授权的重定向 URI https://cloud.anythingmcp.com/api/mcp-oauth/callback。如果你自行托管 AnythingMCP，请改填 https://your-anythingmcp-host/api/mcp-oauth/callback。
4. 把客户端 ID 填入 GOOGLE_CLIENT_ID，把客户端密钥填入 GOOGLE_CLIENT_SECRET，然后安装连接器。
5. 在连接器页面点击 Authorize with Provider，用 AI 要使用其 BigQuery 数据的 Google 账户登录。刷新令牌会加密存储，访问令牌会自动续期。

一个 Google 客户端服务所有 Google 连接器：同一个 Cloud 项目和 OAuth 客户端可以服务所有 Google 连接器，从 Gmail 和 Google Sheets 到 Search Console 和 Firebase。在该项目中启用每个 API，复用同一个客户端 ID 和密钥，并为每个连接器各授权一次。

角色：连接器请求 https://www.googleapis.com/auth/bigquery，但 AI 能读取、查询或修改什么，取决于登录账户的角色。要运行查询，该账户需要在运行查询的项目上拥有 BigQuery Job User，并在数据上拥有 BigQuery Data Viewer。

只读设置：Google 没有为此 API 提供 BigQuery 只读 scope。在连接器的 OAuth 设置中把 scope 改为 https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform.read-only，重新授权，只给该账户 BigQuery Data Viewer 和 BigQuery Job User 角色，并停用 bigquery_cancel_job。这样一来，修改数据的语句会以 403 失败。

探索是免费的：列出项目、数据集和表，用 bigquery_get_table 读取 schema，以及用 bigquery_preview_table_rows 查看样本行，都不会扫描任何字节。AI 会先读取 schema，再编写 SQL。

查询要花钱，所以 AI 会先试运行：在按需计费模式下，BigQuery 按查询扫描的字节数收费，大多数区域约为每 TiB 6.25 美元（每月第一个 TiB 免费）。对尚未估算过数据量的表运行查询之前，AI 会先进行一次免费的试运行，告诉你以 GB 计的估算量和大致费用；超过 10 GB 的查询会先请你确认，并给出缩小范围的建议（更少的列、分区过滤条件、更短的日期范围）。然后它会把字节上限设得略高于估算值，这样一旦查询要计费的字节更多，就会直接失败而不产生费用。LIMIT 不会减少扫描的字节数。

修改数据的语句会等你同意：bigquery_run_query 可以运行该账户有权执行的任何 GoogleSQL 语句，包括 INSERT、UPDATE、DELETE、MERGE、CREATE、ALTER 和 DROP。对于 SELECT 以外的任何语句，AI 都会给你看确切的语句及其影响，并等你明确同意。用 bigquery_cancel_job 取消正在运行的作业时，同样会先问你。

结果和历史：一次查询默认返回最多 100 行（上限 1,000 行）；AI 会用 bigquery_get_query_results 继续翻页，它也会等待耗时较长的查询完成。bigquery_list_jobs 和 bigquery_get_job 会显示过去的作业及其 SQL、处理和计费的字节数以及错误。

常见错误：401 表示授权已过期或被撤销（同意屏幕处于 Testing 状态时，7 天后必然发生）：请再次点击 Authorize with Provider。403 accessDenied：账户缺少某个角色（查询项目上的 Job User，数据上的 Data Viewer），或者用只读 scope 执行了修改。403“BigQuery API has not been used in project”：请在 OAuth 客户端所在的 Cloud 项目中启用 BigQuery API。403 bytesBilledLimitExceeded：查询扫描量会超过上限，没有产生任何费用。400 invalidQuery：SQL 错误，错误信息会指出出错位置。404 notFound：项目、数据集或表的 id 错误，或者查询作业时没有提供其位置。403 quotaExceeded 或 rateLimitExceeded：请稍候再试。

该连接器不会加载或导出数据、复制表、管理 BigQuery ML 模型或计划查询，也不使用 Storage Read API。它只会在你确认后，通过查询中的 SQL 语句创建或删除数据集和表。

步骤 2 — 安装 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

步骤 3 — 在 Microsoft Copilot 中添加连接器

你的服务器 URL： 在 AnythingMCP 中打开 MCP Servers → 此连接器所在的服务器，复制它的 URL（https://cloud.anythingmcp.com/mcp/…）。本指南中出现 YOUR_SERVER_ID 的地方都用它替换。

Microsoft Copilot 通过在 Copilot Studio 中构建的智能体使用 MCP 服务器：把 AnythingMCP 作为工具添加到智能体，然后把智能体发布到 Microsoft 365 Copilot 和 Teams。Copilot Studio 从 Microsoft 的云端通过 Streamable HTTP 连接，AnythingMCP 支持这种方式。

1. 在 Copilot Studio 中打开你的智能体（或新建一个），进入 Tools，选择 Add a tool → New tool → Model Context Protocol。
2. 填写 Server name（例如 AnythingMCP）、说明连接器用途的 Server description，以及 Server URL https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID。Copilot Studio 根据描述决定何时调用该服务器。
3. 身份验证选择 API key，把 Type 设为 Header，请求头名称填 X-API-Key，然后选择 Create。
4. 在 Add tool 中选择 Create a new connection，粘贴 AnythingMCP 的 MCP API 密钥（MCP Servers → 你的服务器 → API keys），然后选择 Add to agent。
5. 在智能体的 Test 窗格中试一试：提出需要用到 Google BigQuery 的工具的请求。
6. 选择 Publish，然后进入 Channels → Microsoft 365 and Microsoft Teams，保持勾选 Make agent available in Microsoft Copilot，再选择 Add channel。See agent in Teams 会为你安装该智能体；在 Microsoft 365 Copilot 中输入 @ 并选择该智能体。

希望每个用户各自登录？请选择 OAuth 2.0 → Dynamic discovery 代替 API 密钥：每个用户会在智能体首次调用时登录 AnythingMCP。

自托管？请用你实例的公网 HTTPS 地址替换 https://cloud.anythingmcp.com。Copilot Studio 从 Microsoft 的云端连接，因此 localhost 无法使用。

可用工具

示例提示

• “我们的 analytics 项目中有哪些数据集，events 表有哪些列？”
• “不运行查询，给我看 orders 表的十条样本行。”
• “上个月每个国家各有多少订单？先试运行查询，告诉我它会扫描多少数据。”
• “本周我的哪些 BigQuery 查询计费的字节数最多，它们运行的是什么？”
• “在公共数据集 bigquery-public-data.samples.shakespeare 中，《哈姆雷特》（Hamlet）里出现最多的十个词是哪些？运行前先告诉我估算费用。”

FAQ

这适用于哪个 Copilot？ 适用于工作中的 Microsoft 365 Copilot，通过 Copilot Studio 的智能体实现。面向个人账户的 Microsoft Copilot 应用无法添加自己的 MCP 服务器。

我需要什么？ 一个可以使用 Copilot Studio 的工作账户（许可证或试用版），用于构建智能体。在 Microsoft 365 Copilot 或 Teams 中使用它的人需要拥有该智能体的访问权限：把它共享给他们，或请管理员为整个组织发布。如果你的组织对 Power Platform 连接器设置了数据策略，这些策略同样适用于 MCP 服务器。

智能体不调用工具。 检查请求头名称是否正好是 X-API-Key，密钥是否属于与 URL 相同的 MCP 服务器，并把 Server description 写得具体：Copilot Studio 根据它决定何时调用服务器。每次修改后重新发布智能体；在已打开的对话中输入 "start over" 即可使用新版本。

下一步

• 连接器主页
• 连接到 Claude
• 连接到 ChatGPT
• 连接到 Cursor
• 连接到 Gemini
• 连接到 Meta Muse