An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecte Google BigQuery ao ChatGPT, Claude e Gemini

Configure uma vez e funcione no ChatGPT, Claude, Cursor e em qualquer outro cliente que você goste. Tudo roda com segurança em segundo plano, para você relaxar e focar no que realmente importa. Transforme seu agente de IA em um analista de dados especializado.

Pergunte à IA sobre este Connector

Desenvolvido, mantido e hospedado pela Vinkius.

MCP VERIFICADO · PRONTO PARA PRODUÇÃO · GARANTIA VINKIUS

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

ChatGPTClaudeCursorPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AI

A sua IA faz o trabalho. A gente cuida com segurança.

Nenhuma outra ferramenta de IA te dá isso. O seu workflow roda no cliente que você já ama, a sua conta fica protegida, e você decide o que o agente pode e não pode fazer. É a razão completa para mudar de vez.

Cada Connector vive dentro da nossa infraestrutura, no mesmo lugar onde o seu workflow roda. As três coisas abaixo já fazem parte dele, trabalhando silenciosamente em segundo plano para que você nunca precise pensar nelas. Nada para adicionar, nada para configurar, nada com que se preocupar.

A futuristic MCP client docking bay
V8 Isolate01

Cada Connector roda dentro do seu próprio ambiente lacrado.

Cada Connector roda em seu próprio runtime V8 lacrado — sem acesso aos seus arquivos, ao seu sistema ou a outros servidores. Um Connector nunca enxerga além da sua própria requisição.

Kill Switch02

Um interruptor para todos os agentes. Na hora.

Uma única ação desativa todos os Connectors, revoga todos os tokens e encerra todas as sessões de uma vez. A Governança de IA guarda o registro.

FinOps por usuário03

Limites de gastos que pausam em vez de assustar.

Cada usuário tem suas próprias conexões e credenciais, isoladas das dos demais. O que ultrapassar o seu limite de gastos fica aguardando a sua aprovação, em vez de ser cobrado.

Três controles, embutidos na camada pela qual sua IA se conecta.

Conjunto curado · 7 capacidades

Entregamos só as ações que importam.

Conjunto de capacidades01 / 02

01-04

4 capacidades neste conjunto.

Parte de 7 disponíveis através de Google BigQuery.

  1. 01

    Obter detalhes da tabela

    Recupera metadados detalhados e o esquema de uma tabela específica do BigQuery.

  2. 02

    Listar tabelas

    Lista todas as tabelas contidas dentro de um dataset específico.

  3. 03

    Ver detalhes do job

    Obtém informações completas sobre a execução de um job específico no BigQuery.

  4. 04

    Listar execuções recentes

    Lista os jobs de execução mais recentes do BigQuery de forma segura.

Conjunto de capacidades02 / 02

05-07

3 capacidades neste conjunto.

Parte de 7 disponíveis através de Google BigQuery.

  1. 05

    Executar consulta SQL

    Roda comandos SQL Standard diretamente no BigQuery.

  2. 06

    Obter detalhes do dataset

    Recupera informações precisas sobre um dataset específico do BigQuery.

  3. 07

    Listar datasets

    Lista todos os datasets disponíveis no projeto GCP ativo.

Trabalho real

O que as equipes executam de verdade

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.

Automatize uma tarefa

Coloque Google BigQuery para trabalhar em uma coisa.

Automações passo a passo que sua IA executa por este Connector: o fluxo, os prompts para começar e as capabilities exatas por trás de cada passo.

Um connector, todas as IAs

Google BigQuery funciona com os clientes de IA mais populares.

Estes são os clientes mais populares, cada um com um guia passo a passo: um link, configurado uma vez, com governança e visibilidade embutidas. E como tudo roda no padrão MCP, a mesma conexão também funciona em qualquer outro cliente compatível — nada para reconstruir.

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

Construindo o seu próprio app? O connector é seu para usar.

Você não precisa de um cliente para colocar Google BigQuery para trabalhar: a mesma conexão hospedada entra nas suas aplicações e no código do seu agente, com a mesma governança em cada pedido. Construa com ele, converse com ele — uma conexão para os dois.

Observada, não estimada

Média de 856ms. Rápida em produção.

Google BigQuery é verificado diariamente contra o serviço em produção.

Média diáriaPico de 1061ms
3 de out.Hoje
Dia mais rápido
657ms
Dia mais lento
1061ms
Tendência de 14 dias
Desacelerando+19%

Conecte seu cliente

Uma URL. Todos os clientes.

Ative o Connector, copie seu link e cole no cliente que você já usa. 7 capacidades chegam prontas para rodar.

Acesso de prévia · não é autenticação no provedor

O token vk_preview_* pertence à infraestrutura de prévia da Vinkius. Ele permite que o Claude descubra e exiba as capacidades de Google BigQuery, para você ver a experiência dentro da sua IA.

Ele não autentica a sua conta com Google BigQuery. Ações que exigem credenciais ou dados reais da conta podem não ser executadas até que você ative o Connector e autorize o serviço.

Google BigQuery Connector

Tudo pronto. Escolha seu cliente MCP e siga as instruções de configuração.

Link do conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_XL1CHYzMkCvLxlGLPBzLHDOTg35sqGtg0BPtLGTY/mcp

Claude Desktop

Siga os passos abaixo para conectar em 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.
Configuração · 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

Instruções passo a passo para cada cliente estão no guia. Como conectar

Configuração guiada para o Claude? Configurar Google BigQuery no Claude e outras IAs

Veja todos os clientes de IA com quem este connector funciona ↑

Para quem é

Feito para o trabalho que quem usa Google BigQuery delega.

Profissionais que lidam com grandes volumes de dados e precisam de respostas rápidas sem navegar por interfaces complexas.

  • 01

    Engenheiros de Dados

    Para investigar falhas em consultas agendadas e explorar colunas de forma segura e imediata.

  • 02

    Analistas de Marketing

    Para solicitar coortes de clientes usando linguagem natural que é convertida em SQL otimizado.

  • 03

    Desenvolvedores Backend

    Para confirmar rapidamente se os pipelines de dados inseriram as linhas necessárias sem quebrar o fluxo da aplicação.

FAQ

Perguntas de quem usa 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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