An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Google BigQueryをChatGPT、Claude、Geminiに接続

一度設定すれば、ChatGPT、Claude、Cursorなど、お気に入りのクライアントでどれでも動きます。すべては裏側で安全に動くので、あなたは安心して本当に大切なことに集中できます。AIエージェントを高度なデータアナリストに変える

このConnectorについてAIに質問

Vinkiusが開発・運用・ホスティング。

MCP認証済み · 本番環境対応 · Vinkius保証

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

ChatGPTClaudeCursorPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AI

AIが仕事をこなします。私たちが安全に守ります。

他のAIツールではこれは手に入りません。ワークフローはお気に入りのクライアントで動き、アカウントは守られ、エージェントに何を許すかはあなたが決めます。これこそ乗り換えるべき理由です。

すべてのConnectorは当社のインフラストラクチャの中、あなたのワークフローが動くのと同じ場所にあります。下の3つはすでにその一部で、背景で静かに働き、あなたが意識する必要がないようにしてくれます。追加するものも、設定するものも、心配することもありません。

A futuristic MCP client docking bay
V8 Isolate01

各Connectorは独自の密閉された環境内で実行されます。

各Connectorは独自の封印されたV8ランタイムで実行され、ファイル、システム、他のサーバーへのアクセスはありません。Connectorが自身のリクエストを超えて中身を見ることはありません。

Kill Switch02

1つのスイッチで全エージェントを停止。即座に。

1つのアクションで全Connectorを無効化し、全トークンを失効させ、全セッションを終了します。AI Governanceが記録を保持します。

ユーザーごとのFinOps03

驚きではなく、一時停止する支出制限。

各ユーザーは自身の接続と認証情報を持ち、他から隔離されています。支出制限を超える操作は課金されず、あなたの承認を待ちます。

3つのコントロールが、AIが接続するレイヤーに 組み込まれています。

厳選セット · 7機能

届けるのは、本当に必要な動作だけです。

機能セット01 / 02

01-04

このセットには4機能あります。

Google BigQueryで使える7機能の一部です。

  1. 01

    テーブル情報の取得

    BigQueryのテーブルからメタデータや詳細なスキーマ情報を取得します。

  2. 02

    テーブル一覧の表示

    指定したデータセット内に含まれるテーブルの一覧を表示します。

  3. 03

    ジョブ詳細の確認

    実行された特定のBigQueryジョブに関する詳細な情報を取得します。

  4. 04

    ジョブ履歴の取得

    最近実行されたBigQueryのジョブ履歴を安全にリストアップします。

機能セット02 / 02

05-07

このセットには3機能あります。

Google BigQueryで使える7機能の一部です。

  1. 05

    SQLクエリの実行

    BigQueryのStandard SQLコマンドを直接実行します。

  2. 06

    データセット情報の取得

    特定のBigQueryデータセットに関する詳細情報を取得します。

  3. 07

    データセット一覧の表示

    アクティブなGCPプロジェクト内にあるすべてのデータセットを表示します。

実際の業務

チームが実際に回している作業

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.

タスクを自動化

Google BigQueryを一つのタスクに働かせる。

このConnector経由でAIが実行するステップバイステップの自動化：ワークフロー、始めるためのプロンプト、そして一つひとつの動きの裏にある正確な機能。

1つのConnector、すべてのAI

Google BigQueryは、最も人気のあるAIクライアントで動きます。

これは最も人気のあるクライアントで、それぞれにステップバイステップのガイドがあります。リンクは1つ、設定は一度、ガバナンスと可視性は最初から組み込み。しかもすべてMCP標準で動くため、同じ接続は他の対応クライアントでもそのまま使えます。作り直す必要はありません。

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

自社アプリを作っていますか？Connectorはあなたのもの。

Google BigQueryを働かせるのにクライアントは不要です。同じホストされた接続が、あなたのアプリやエージェントのコードにそのまま組み込め、すべてのリクエストに同じガバナンスが適用されます。作るのも、会話するのも、1つの接続で両方。

実測値、推定値ではない

平均856ms。本番環境で高速。

Google BigQueryは本番サービスに対して毎日チェックされています。

日次平均最大1061ms
10月3日今日
最速日
657ms
最遅日
1061ms
14日間の傾向
遅延傾向+19%

クライアントを接続

1つのURL。すべてのクライアント。

Connectorを有効化し、リンクをコピーして、いつも使うクライアントに貼り付けるだけ。7個の機能がすぐに使えます。

プレビューアクセス · プロバイダー認証ではありません

vk_preview_* トークンは Vinkius のプレビューインフラに属します。Claude が Google BigQuery のケイパビリティを検出して表示できるようにし、AI の中でその体験を確認できます。

このトークンは Google BigQuery のアカウントを認証するものではありません。認証情報や実際のアカウントデータが必要なアクションは、Connector を有効化してサービスを承認するまで実行されない場合があります。

Google BigQuery Connector

準備完了です。MCPクライアントを選択し、セットアップ手順に従ってください。

コネクタリンクhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_XL1CHYzMkCvLxlGLPBzLHDOTg35sqGtg0BPtLGTY/mcp

Claude Desktop

以下の手順で数秒で接続できます。

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

各クライアントの手順ガイドはこちらです。 接続方法

Claude向けのガイド付きセットアップ？ Google BigQueryをClaudeや他のAIに設定する

このConnectorが対応するすべてのAIクライアントを見る ↑

対象ユーザー

Google BigQueryユーザーが任せたい仕事のために。

データ基盤の運用からマーケティング分析まで、大規模データを扱うプロフェッショナルに最適です。

  • 01

    データエンジニア

    スケジュールされたクエリの失敗原因の調査や、ドキュメント化されていない列の迅速な確認に活用できます。

  • 02

    マーケティングアナリスト

    自然言語による指示から、顧客コホート分析などの複雑なSQLを生成・実行できます。

  • 03

    バックエンド開発者

    アプリケーションのデータパイプラインが、フローを壊さずに必要な行を正しく挿入できたかを即座に確認できます。

FAQ

Google BigQueryユーザーからのよくある質問。

  • 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.

さがす

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