An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Connectez Google BigQuery à ChatGPT, Claude et Gemini

Configurez-le une fois et il fonctionne avec ChatGPT, Claude, Cursor et n'importe quel autre client que vous aimez. Tout s'exécute en toute sécurité en arrière-plan, pour que vous puissiez vous détendre et vous concentrer sur l'essentiel. Interrogez vos entrepôts de données massifs par simple conversation.

Demandez à l'IA à propos de ce Connector

Développé, maintenu et hébergé par Vinkius.

MCP VÉRIFIÉ · PRÊT POUR LA PRODUCTION · GARANTIE VINKIUS

Waiting for input…

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

ChatGPTClaudeCursorPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AI

Votre IA fait le travail. Nous veillons dessus, en toute sécurité.

Aucun autre outil d'IA ne vous offre ça. Votre workflow s'exécute dans le client que vous aimez déjà, votre compte reste protégé, et vous décidez ce que l'agent peut ou ne peut pas faire. C'est la vraie raison de faire le pas.

Chaque Connector vit dans notre infrastructure, là où votre workflow s'exécute. Les trois choses ci-dessous en font déjà partie et travaillent discrètement en arrière-plan pour que vous n'ayez jamais à y penser. Rien à ajouter, rien à configurer, aucune inquiétude à avoir.

A futuristic MCP client docking bay
V8 Isolate01

Chaque Connector s'exécute dans son propre environnement scellé.

Chaque Connector s'exécute dans son propre runtime V8 scellé, sans accès à vos fichiers, à votre système ni aux autres serveurs. Un Connector ne voit jamais au-delà de sa propre requête.

Kill Switch02

Un seul interrupteur arrête tous les agents. Immédiatement.

Une seule action désactive tous les Connectors, révoque tous les tokens et termine toutes les sessions d'un coup. La Gouvernance de l'IA conserve le registre.

FinOps par utilisateur03

Des limites de dépense qui s'interrompent au lieu de surprendre.

Chaque utilisateur garde ses propres connexions et identifiants, isolés de ceux des autres. Ce qui dépasserait votre limite de dépense est stoppé et mis en attente de votre approbation, pas facturé.

Trois contrôles, intégrés à la couche par laquelle votre IA se connecte.

Sélection · 7 capacités

Nous ne livrons que les actions qui comptent.

Ensemble de capacités01 / 02

01-04

4 capacités dans cet ensemble.

Sur 7 disponibles via Google BigQuery.

  1. 01

    Obtenir les détails d'une table

    Récupère les métadonnées précises et le schéma détaillé d'une table BigQuery.

  2. 02

    Lister les tables

    Affiche la liste des tables contenues dans un dataset spécifique.

  3. 03

    Consulter un job

    Fournit les détails complets de l'exécution d'un job BigQuery spécifique.

  4. 04

    Lister les jobs

    Permet de consulter l'historique récent des jobs BigQuery en toute sécurité.

Ensemble de capacités02 / 02

05-07

3 capacités dans cet ensemble.

Sur 7 disponibles via Google BigQuery.

  1. 05

    Exécuter une requête

    Lance une commande SQL Standard directement sur BigQuery.

  2. 06

    Obtenir un dataset

    Récupère les informations précises d'un dataset BigQuery donné.

  3. 07

    Lister les datasets

    Affiche l'ensemble des datasets présents dans le projet GCP actif.

Travail réel

Ce que les équipes font tourner

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.

Automatisez une tâche

Mettez Google BigQuery au travail sur une chose.

Des automatisations étape par étape que votre IA exécute via ce Connector : le flux, les prompts pour démarrer et les capabilities exactes derrière chaque étape.

Un connector, toutes les IAs

Google BigQuery fonctionne avec les clients IA les plus populaires.

Voici les clients les plus populaires, chacun avec un guide pas à pas : un lien, configuré une fois, avec gouvernance et visibilité intégrées. Et comme tout tourne sur le standard MCP, la même connexion fonctionne aussi dans tout autre client compatible : rien à reconstruire.

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

Vous construisez votre propre app ? Le connector est à vous.

Vous n'avez pas besoin d'un client pour mettre Google BigQuery au travail : la même connexion hébergée se branche sur vos propres applications et le code de votre agent, avec la même gouvernance à chaque requête. Construisez avec lui, discutez avec lui : une connexion pour les deux.

Observée, pas estimée

Moyenne de 856 ms. Rapide en production.

Google BigQuery est vérifié quotidiennement contre le service en production.

Moyenne quotidiennePic à 1061 ms
3 oct.Aujourd'hui
Jour le plus rapide
657ms
Jour le plus lent
1061ms
Tendance sur 14 jours
En ralentissement+19%

Connectez votre client

Une URL. Tous les clients.

Activez le Connector, copiez votre lien et collez-le dans le client que vous utilisez déjà. 7 capacités arrivent prêtes à l'emploi.

Accès aperçu · pas d’authentification du fournisseur

Le jeton vk_preview_* appartient à l’infrastructure d’aperçu de Vinkius. Il permet à Claude de découvrir et d’afficher les capacités de Google BigQuery, pour que vous voyiez l’expérience dans votre IA.

Il n’authentifie pas votre compte auprès de Google BigQuery. Les actions nécessitant des identifiants ou des données de compte réelles peuvent ne pas s’exécuter tant que vous n’avez pas activé le Connector et autorisé le service.

Google BigQuery Connector

Tout est prêt. Choisissez votre client MCP et suivez les instructions de configuration.

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_XL1CHYzMkCvLxlGLPBzLHDOTg35sqGtg0BPtLGTY/mcp

Claude Desktop

Suivez les étapes ci-dessous pour vous connecter en quelques secondes.

  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.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "google-bigquery-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_XL1CHYzMkCvLxlGLPBzLHDOTg35sqGtg0BPtLGTY/mcp"
    }
  }
}
  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Les instructions pas à pas pour chaque client sont dans le guide. Comment connecter

Configuration guidée pour Claude ? Configurer Google BigQuery avec Claude et les autres IA

Voyez tous les clients IA avec lesquels ce connector fonctionne ↑

Pour qui

Conçu pour le travail que les utilisateurs de Google BigQuery délèguent.

Ce connecteur est conçu pour les professionnels de la donnée qui souhaitent interagir avec leurs entrepôts sans quitter leur environnement de travail habituel.

  • 01

    Data Engineers

    Pour diagnostiquer les échecs de requêtes planifiées et explorer les colonnes de manière sécurisée.

  • 02

    Marketing Analysts

    Pour extraire des cohortes de clients via un langage naturel traduit en SQL optimisé.

  • 03

    Backend Developers

    Pour vérifier rapidement si les pipelines de données ont correctement inséré les lignes nécessaires.

FAQ

Les questions des utilisateurs de 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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