跳过安装。2 分钟内即可运行。
在 cloud.anythingmcp.com 开始免费试用，一键添加 Google BigQuery，然后将你的 AI 客户端（Claude、ChatGPT、Copilot 或 Cursor）指向生成的 MCP 端点。无需 Docker，无需 git clone，无需任何工程经验。
摘要
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。
试试这样问
Google BigQuery 的示例提示
点击任意提示即可复制，然后粘贴到 Claude、ChatGPT、Cursor、Gemini、Copilot 或 OpenClaw 中，在该连接器上运行。
Claude 是 AI，可能会出错。请核对回答。
💡 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 + Meta Muse
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
- 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。
- 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。
- 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。 - 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。 - 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 Muse 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。
Muse 以自定义连接器的形式添加远程 MCP 服务器，并通过 OAuth 登录。
- 在 Muse 中打开 Settings → Connectors，选择 Add custom connector。
- 粘贴 MCP 服务器 URL
https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID。 - Muse 会打开 AnythingMCP 的登录页面：登录并批准访问。
- 在聊天中，向 Muse 提出需要用到
Google BigQuery的工具的请求。
你也可以在聊天中完成设置，适用于网页版、iOS 和 Android 应用以及 WhatsApp。给 Muse 发送这条消息：
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
自托管？请用你实例的公网 HTTPS 地址替换 https://cloud.anythingmcp.com。Muse 从 Meta 的云端连接，因此 localhost 无法使用。
可用工具
| Tool | What it does |
|---|---|
bigquery_list_projects | List the Google Cloud projects the signed-in account can use in BigQuery, with project id, name and number |
bigquery_list_datasets | List the datasets of a project with their location and labels |
bigquery_get_dataset | Get one dataset: description, location, creation and modification times, default table expiration and labels |
bigquery_list_tables | List the tables, views and materialized views of a dataset with type, partitioning and clustering |
bigquery_get_table | Get a table's schema (column names, types, modes, descriptions, nested fields), row count, size in bytes, partitioning, clustering, whether… |
bigquery_preview_table_rows | Read the first rows of a table directly, without running a query: FREE, no bytes are billed |
bigquery_run_query | Run a GoogleSQL query (jobs.query) |
bigquery_get_query_results | Get the result rows of a query job, page by page, or wait for a query that was still running (jobComplete false) |
bigquery_list_jobs | List recent BigQuery jobs of a project (queries, loads, copies, exports), newest first, with state, SQL, bytes processed and errors |
bigquery_get_job | Get one job: its SQL, state (PENDING, RUNNING, DONE), errors, start and end times, bytes processed and billed, slot time, cache hit and… |
bigquery_cancel_job | Ask BigQuery to cancel a running job |
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
Muse 在哪些地区可用？ Meta 目前在美国和加拿大提供 Muse，可在网页版、iOS 和 Android 应用以及 WhatsApp 中使用。
Meta 会审核这个连接器吗？ 不会。Meta 不审核自定义连接器。Muse 只能看到你在 AnythingMCP 中为此 MCP 服务器启用的工具，你也可以随时在 Settings → Connectors 中断开它。
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