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Associe o seu IDE ao BigQuery através da MCP Toolbox

Este guia mostra-lhe como usar a caixa de ferramentas do MCP para bases de dados para ligar a sua instância do BigQuery a uma variedade de ambientes de desenvolvimento integrados (IDEs) e ferramentas para programadores. Usa o Model Context Protocol (MCP), um protocolo aberto para ligar modelos de linguagem grandes (LLMs) a origens de dados, como o BigQuery, o que lhe permite executar consultas SQL e interagir com o seu projeto diretamente a partir das suas ferramentas existentes.

Este guia demonstra o processo de associação para os seguintes IDEs:

Cursor
Windsurf (anteriormente Codeium)
Visual Studio Code (Copilot)
Cline (extensão do VS Code)
Claude para computador
Código Claude

Antes de começar

Na Google Cloud consola, na página do seletor de projetos, selecione ou crie um Google Cloud projeto.
Certifique-se de que a faturação está ativada para o seu Google Cloud projeto.
Ative a API BigQuery no Google Cloud projeto.
Configure as funções e as autorizações necessárias para concluir esta tarefa. Precisa da função Utilizador do BigQuery (roles/bigquery.user), da função Visualizador de dados do BigQuery (roles/bigquery.dataViewer) ou de autorizações de IAM equivalentes para estabelecer ligação à instância.
Configure as Credenciais padrão da aplicação (ADC) para o seu ambiente.

Instale a caixa de ferramentas do MCP

Transfira a versão mais recente da caixa de ferramentas do MCP como um ficheiro binário. Selecione o binário correspondente ao seu sistema operativo (SO) e arquitetura da CPU. Tem de usar a versão V0.7.0 ou posterior da caixa de ferramentas do MCP:
linux/amd64
curl -O https://storage.googleapis.com/genai-toolbox/VERSION/linux/amd64/toolbox
Substitua VERSION pela versão da caixa de ferramentas do MCP, por exemplo, v0.7.0.
macOS darwin/arm64
curl -O https://storage.googleapis.com/genai-toolbox/VERSION/darwin/arm64/toolbox
Substitua VERSION pela versão da caixa de ferramentas do MCP, por exemplo, v0.7.0.
macOS darwin/amd64
curl -O https://storage.googleapis.com/genai-toolbox/VERSION/darwin/amd64/toolbox
Substitua VERSION pela versão da caixa de ferramentas do MCP, por exemplo, v0.7.0.
windows/amd64
curl -O https://storage.googleapis.com/genai-toolbox/VERSION/windows/amd64/toolbox
Substitua VERSION pela versão da caixa de ferramentas do MCP, por exemplo, v0.7.0.
Torne o executável binário:
```
chmod +x toolbox
```
Valide a instalação:
```
./toolbox --version
```

Configure o cliente do MCP

Código do Claude

1. Instale o Claude Code.
2. Crie um ficheiro .mcp.json na raiz do projeto, se não existir.
3. Adicione a configuração, substitua as variáveis de ambiente pelos seus valores e guarde:

{
  "mcpServers": {
    "bigquery": {
      "command": "./PATH/TO/toolbox",
      "args": ["--prebuilt","bigquery","--stdio"],
      "env": {
        "BIGQUERY_PROJECT": "PROJECT_ID"
      }
    }
  }
}

4. Reinicie o Claude Code para carregar as novas definições. Quando reabre, a ferramenta indica que o servidor MCP configurado foi detetado.

Claude para computador

1. Abra o Claude Desktop e navegue para Definições.
2. No separador Programador, clique em Editar configuração para abrir o ficheiro de configuração.
3. Adicione a configuração, substitua as variáveis de ambiente pelos seus valores e guarde:

{
  "mcpServers": {
    "bigquery": {
      "command": "./PATH/TO/toolbox",
      "args": ["--prebuilt","bigquery","--stdio"],
      "env": {
        "BIGQUERY_PROJECT": "PROJECT_ID"
      }
    }
  }
}

4. Reinicie o Claude Desktop.
5. O novo ecrã de chat apresenta um ícone de martelo (MCP) com o novo servidor MCP.

Cline

1. Abra a extensão Cline no VS Code e toque no ícone Servidores MCP.
2. Toque em Configurar servidores MCP para abrir o ficheiro de configuração.
3. Adicione a seguinte configuração, substitua as variáveis de ambiente pelos seus valores e guarde:

{
  "mcpServers": {
    "bigquery": {
      "command": "./PATH/TO/toolbox",
      "args": ["--prebuilt","bigquery","--stdio"],
      "env": {
        "BIGQUERY_PROJECT": "PROJECT_ID"
      }
    }
  }
}

É apresentado um estado ativo verde depois de o servidor se ligar com êxito.

Cursor

1. Crie o diretório .cursor na raiz do projeto, se não existir.
2. Crie o ficheiro .cursor/mcp.json se não existir e abra-o.
3. Adicione a seguinte configuração, substitua as variáveis de ambiente pelos seus valores e guarde:

{
  "mcpServers": {
    "bigquery": {
      "command": "./PATH/TO/toolbox",
      "args": ["--prebuilt","bigquery","--stdio"],
      "env": {
        "BIGQUERY_PROJECT": "PROJECT_ID"
      }
    }
  }
}

4. Abra o Cursor e navegue para Definições > Definições do cursor > MCP. É apresentado um estado ativo verde quando o servidor se liga.

Visual Studio Code (Copilot)

1. Abra o VS Code e crie um diretório .vscode na raiz do projeto, se não existir.
2. Crie o ficheiro .vscode/mcp.json, se não existir, e abra-o.
3. Adicione a seguinte configuração, substitua as variáveis de ambiente pelos seus valores e guarde:

{
  "servers": {
    "bigquery": {
      "command": "./PATH/TO/toolbox",
      "args": ["--prebuilt","bigquery","--stdio"],
      "env": {
        "BIGQUERY_PROJECT": "PROJECT_ID"
      }
    }
  }
}

4. Atualize a janela do VS Code. A extensão compatível com o MCP deteta automaticamente a configuração e inicia o servidor.

Windsurf

1. Abra o Windsurf e navegue para o assistente Cascade.
2. Clique no ícone do MCP e, de seguida, em Configurar para abrir o ficheiro de configuração.
3. Adicione a seguinte configuração, substitua as variáveis de ambiente pelos seus valores e guarde:

{
  "mcpServers": {
    "bigquery": {
      "command": "./PATH/TO/toolbox",
      "args": ["--prebuilt","bigquery","--stdio"],
      "env": {
        "BIGQUERY_PROJECT": "PROJECT_ID"
      }
    }
  }
}

Nota: a variável de ambiente BIGQUERY_PROJECT especifica o ID do projeto Google Cloud predefinido que a caixa de ferramentas do MCP deve usar. Todas as operações do BigQuery, como a execução de consultas, são executadas neste projeto.

Use as ferramentas

A sua ferramenta de IA está agora ligada ao BigQuery através do MCP. Experimente pedir ao seu assistente de IA para listar tabelas, criar uma tabela ou definir e executar outras declarações SQL.

As seguintes ferramentas estão disponíveis para o MDG:

analyze_contribution: realizar uma análise da contribuição, também denominada análise dos principais fatores.
ask_data_insights: realizar análises de dados, obter estatísticas ou responder a perguntas complexas sobre o conteúdo das tabelas do BigQuery.
execute_sql: executar declaração SQL
forecast: prevê dados de intervalos temporais.
get_dataset_info: obter metadados do conjunto de dados
get_table_info: obter metadados da tabela
list_dataset_ids: liste conjuntos de dados
list_table_ids: liste tabelas