An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecta Google BigQuery a ChatGPT, Claude y Gemini

Configúralo una vez y funciona en ChatGPT, Claude, Cursor y en cualquier otro cliente que te guste. Todo se ejecuta con seguridad en segundo plano, para que tú te relajes y te centres en lo que de verdad importa. Convierte tu agente de IA en un analista de datos experto.

Pregunta a la IA sobre este Connector

Desarrollado, mantenido y alojado por Vinkius.

MCP VERIFICADO · LISTO PARA PRODUCCIÓN · GARANTÍA VINKIUS

Waiting for input…

Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.

ChatGPTClaudeCursorPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AI

Tu IA hace el trabajo. Nosotros lo cuidamos, seguro.

Ninguna otra herramienta de IA te da esto. Tu workflow se ejecuta en el cliente que ya amas, tu cuenta permanece protegida y tú decides lo que el agente puede y no puede hacer. Es la razón completa para dar el salto.

Cada Connector vive dentro de nuestra infraestructura, en el mismo lugar donde se ejecuta tu workflow. Las tres cosas de abajo ya forman parte de él, trabajando en silencio en segundo plano para que nunca tengas que pensar en ellas. Nada que añadir, nada que configurar, nada de qué preocuparte.

A futuristic MCP client docking bay
V8 Isolate01

Cada Connector se ejecuta dentro de su propio entorno sellado.

Cada Connector se ejecuta en su propio runtime V8 aislado, sin acceso a tus archivos, a tu sistema ni a otros servidores. Un Connector nunca ve más allá de su propia petición.

Kill Switch02

Un interruptor detiene a todos los agentes. Al instante.

Una única acción desactiva todos los Connectors, revoca todos los tokens y cierra todas las sesiones a la vez. La Gobernanza de IA guarda el registro.

FinOps por usuario03

Límites de gasto que se pausan en vez de sorprenderte.

Cada usuario mantiene sus propias conexiones y credenciales, aisladas de las de los demás. Lo que supere tu límite de gasto se detiene y queda esperando tu aprobación en vez de cobrarse.

Tres controles, integrados en la capa por donde tu IA se conecta.

Set curado · 7 capacidades

Publicamos solo las acciones que importan.

Set de capacidades01 / 02

01-04

4 capacidades en este set.

Parte de 7 disponibles a través de Google BigQuery.

  1. 01

    Obtener esquema de tabla

    Extrae metadatos detallados y la estructura técnica de una tabla de BigQuery.

  2. 02

    Listar tablas

    Muestra todas las tablas contenidas dentro de un dataset específico.

  3. 03

    Consultar detalles de trabajo

    Obtiene la información completa de la ejecución de un trabajo de BigQuery.

  4. 04

    Listar trabajos recientes

    Muestra el historial de ejecuciones recientes de BigQuery de forma segura.

Set de capacidades02 / 02

05-07

3 capacidades en este set.

Parte de 7 disponibles a través de Google BigQuery.

  1. 05

    Ejecutar consulta SQL

    Lanza comandos de Standard SQL directamente en BigQuery.

  2. 06

    Obtener detalles del dataset

    Accede a la información técnica y configuración de un dataset de BigQuery.

  3. 07

    Listar datasets

    Enumera todos los conjuntos de datos disponibles en el proyecto de GCP activo.

Trabajo real

Lo que los equipos ejecutan de verdad

01

Pipeline Debugging

Check if a background process successfully inserted rows after a deployment.

02

Rapid Data Prototyping

Ask your agent to find specific user segments using natural language.

03

Workload Monitoring

Identify heavily delayed computations by checking recent job lists.

04

Schema Mapping

Quickly inspect table columns and partitioning settings during development.

Automatiza una tarea

Pon Google BigQuery a trabajar en una cosa.

Automatizaciones paso a paso que tu IA ejecuta a través de este Connector: el flujo de trabajo, los prompts para empezar y las capabilities exactas detrás de cada paso.

Un connector, todas las IAs

Google BigQuery funciona con los clientes de IA más populares.

Estos son los clientes más populares, cada uno con una guía paso a paso: un enlace, configurado una vez, con gobernanza y visibilidad integradas. Y como todo corre sobre el estándar MCP, la misma conexión también funciona en cualquier otro cliente compatible: nada que reconstruir.

ClaudeClaudeChatGPTChatGPTGeminiGeminiPerplexityPerplexityGrokGrokMicrosoft CopilotMicrosoft CopilotCursorCursorVS CodeVS CodeWindsurfWindsurfJetBrainsJetBrainsClineClineLangChainLangChainVercel AI SDKVercel AI SDKLovableLovableZ.aiZ.aiRaycastRaycastQwen CodeQwen CodeKimi CodeKimi CodeLe ChatLe Chat

¿Construyendo tu propia app? El connector es tuyo para usar.

No necesitas un cliente para poner Google BigQuery a trabajar: la misma conexión alojada se conecta a tus propias aplicaciones y al código de tu agente, con la misma gobernanza en cada petición. Construye con él, conversa con él: una conexión para ambos.

Observada, no estimada

Promedio de 856ms. Rápida en producción.

Google BigQuery se verifica a diario contra el servicio en producción.

Promedio diarioPico de 1061ms
3 octHoy
Día más rápido
657ms
Día más lento
1061ms
Tendencia de 14 días
Ralentizando+19%

Conecta tu cliente

Una URL. Todos los clientes.

Activa el Connector, copia tu enlace y pégalo en el cliente que ya usas. 7 capacidades llegan listas para funcionar.

Acceso de vista previa · no es autenticación del proveedor

El token vk_preview_* pertenece a la infraestructura de vista previa de Vinkius. Permite que Claude descubra y muestre las capacidades de Google BigQuery, para que veas la experiencia dentro de tu IA.

No autentica tu cuenta con Google BigQuery. Las acciones que requieran credenciales o datos reales de la cuenta podrían no ejecutarse hasta que actives el Connector y autorices el servicio.

Google BigQuery Connector

Todo listo. Elige tu cliente MCP y sigue las instrucciones de configuración.

Enlace del conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_XL1CHYzMkCvLxlGLPBzLHDOTg35sqGtg0BPtLGTY/mcp

Claude Desktop

Sigue los pasos siguientes para conectarte en segundos.

  1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
  2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
  3. 3Click Add and start a new chat — Google BigQuery capabilities are ready to use.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "google-bigquery-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_XL1CHYzMkCvLxlGLPBzLHDOTg35sqGtg0BPtLGTY/mcp"
    }
  }
}
  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Las instrucciones paso a paso para cada cliente están en la guía. Cómo conectar

¿Configuración guiada para Claude? Conectar Google BigQuery con Claude y otras IA

Ve todos los clientes de IA con los que funciona este connector ↑

Para quién es

Hecho para el trabajo que quienes usan Google BigQuery delegan.

Este conector está diseñado para profesionales que gestionan grandes volúmenes de datos y necesitan respuestas rápidas sin navegar por interfaces complejas.

  • 01

    Ingenieros de Datos

    Para solucionar errores en consultas programadas y explorar columnas de forma segura.

  • 02

    Analistas de Marketing

    Para solicitar cohortes de clientes mediante lenguaje natural que se traduce a SQL optimizado.

  • 03

    Desarrolladores Backend

    Para confirmar rápidamente si los pipelines de la aplicación insertaron los datos correctamente.

FAQ

Preguntas de quienes usan Google BigQuery.

  • 01

    How do I connect my BigQuery data to my AI client?

    You subscribe to the MCP on Vinkius and provide your GCP Project ID and an OAuth or Service Account Token. Once connected, your client can immediately start using the capabilities.

  • 02

    Which AI clients can use this BigQuery MCP?

    This MCP works with any compatible client, including Claude, Cursor, Windsurf, and VS Code.

  • 03

    Can the AI write SQL for me?

    Yes, the MCP includes a capability to execute Standard SQL, allowing your agent to write and run queries based on your prompts.

  • 04

    Is my data secure?

    The MCP uses your provided GCP credentials and OAuth/Service Account tokens to ensure all actions are performed within your existing security framework.

  • 05

    Can I use this to troubleshoot failed jobs?

    Yes, you can use the capabilities to list recent jobs and read specific error traces to find out why a computation failed.

  • 06

    Can my AI write its own queries if I just ask it a business question?

    Yes! The agent will typically use list_tables and get_table to study the columns first. Then, realizing constraints, it will natively invoke execute_query running an optimized Standard SQL string to fetch exactly what you asked for.

  • 07

    Will my prompt fail if it returns millions of rows?

    It might hit the context window boundaries of the chosen foundational LLM. Good practice suggests instructing your AI to always append LIMIT 100 initially or run macro aggregations (like COUNT() or SUM()) natively inside BigQuery first.

  • 08

    How do I check if a query was expensive after it ran?

    Use the list_jobs or get_job endpoints. They expose metadata directly from Google's history returning the totalBytesProcessed flag so your agent can estimate overhead intelligently.

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