BigQuery MCP Sunucusu Nasıl Kullanılır

BigQuery MCP Server, geliştiricilerin verileriyle etkileşim biçiminde önemli bir ilerlemeyi temsil eder. Bu yenilikçi araç, Claude gibi yapay zeka asistanları ile BigQuery veri kümeleriniz arasında, karmaşık veritabanı yapılarıyla doğal dil etkileşimlerini sağlayan akıllı bir köprü görevi görür. Model Bağlam Protokolü'nü (MCP) uygulayarak, BigQuery MCP Server, yapay zeka modelleri ile veri depolama sistemleri arasındaki geleneksel engelleri ortadan kaldırır.

Temelinde, BigQuery MCP Server, BigQuery veri kümelerinize SQL ifadeleri yazmak yerine, konuşma dili aracılığıyla sorgu yapmanıza izin vererek, verilerinize erişme ve analiz etme şeklinizi dönüştürür. Bu yetenek, verilerinizden içgörüler elde etmek için gereken teknik uzmanlığı önemli ölçüde azaltır ve veri keşif sürecini hızlandırır. Bu tipik etkileşimi düşünün:

Siz: "Geçen çeyrekte gelirine göre ilk 10 müşterimiz kimlerdi?"
Claude: *BigQuery veritabanınızı sorgular ve analizle biçimlendirilmiş sonuçlar sunar*

Sunucu, veri etkileşimini daha sezgisel hale getiren kapsamlı bir yetenek yelpazesini destekler:

Doğal Dil Sorguları: Düz İngilizce soruları optimize edilmiş SQL sorgularına dönüştürün
Kaynak Keşfi: Hem tablolarına hem de materyalleştirilmiş görünümlere, net tür etiketlemesiyle erişin
Şema Keşfi: Veritabanı tasarımı hakkında önceden bilgi sahibi olmadan veri kümesi yapılarını keşfedin
Güvenli Veri Analizi: Maliyetleri kontrol etmek için yapılandırılabilir işleme sınırları (varsayılan olarak 1GB) içinde çalışın
Güvenli Erişim Kontrolü: Yalnızca okunabilir izinlerle veri güvenliğini koruyun

Kesintisiz Yapay Zeka Veri Entegrasyonu için BigQuery MCP Server'ı Kurma

BigQuery MCP Server'ı uygulamak, veri analizi ve API geliştirme için önemli faydalar sağlarken, minimum yapılandırma gerektirir. Kurulum süreci, dakikalar içinde tamamlanabilen ve verilerinizle doğal dil aracılığıyla hızlı bir şekilde etkileşim kurmanızı sağlayan basit bir yolu izler.

BigQuery MCP Server Kurulumu için Önkoşullar

Kurulum işlemine başlamadan önce, şunlara sahip olduğunuzdan emin olun:

Node.js 14 veya üzeri: MCP sunucusu için çalışma zamanı ortamı
Google Cloud projesi: BigQuery'nin etkinleştirildiği aktif bir proje
Kimlik Doğrulama yöntemi: Ya Google Cloud CLI yüklü ya da bir hizmet hesabı anahtar dosyası
Claude Desktop: Şu anda BigQuery MCP için desteklenen tek LLM arayüzü

BigQuery MCP Server için Kurulum Seçenekleri

Kurulum süreci, farklı kullanıcı tercihlerine ve gereksinimlerine uyum sağlamak için iki yaklaşım sunar:

Seçenek 1: Smithery ile Hızlı Kurulum (Önerilen)

Çoğu kullanıcı için, Smithery yöntemi uygulamaya en basit yolu sağlar:

npx @smithery/cli install @ergut/mcp-bigquery-server --client claude

Bu kolaylaştırılmış kurulum süreci sırasında, şunlar istenir:

Google Cloud proje kimliğiniz
BigQuery konumu (varsayılan olarak us-central1)

Yapılandırıldıktan sonra, Smithery otomatik olarak Claude Desktop yapılandırmanızı günceller ve uygulamayı yeniden başlatır, kesintisiz bir kurulum deneyimi yaratır.

Seçenek 2: Manuel Yapılandırma

Kurulum süreci üzerinde daha fazla kontrol gerektiren kullanıcılar için:

Google Cloud ile kimlik doğrulama bu yöntemlerden birini kullanarak:

Geliştirme ortamları için:

gcloud auth application-default login

Üretim ortamları için:

# Bir hizmet hesabı anahtar dosyası kullanın --key-file parametresi ile

Claude Desktop'ı Yapılandırın claude_desktop_config.json dosyanıza ekleyerek:

{
"mcpServers": {
 "bigquery": {
   "command": "npx",
   "args": [
     "-y",
     "@ergut/mcp-bigquery-server",
     "--project-id",
     "your-project-id",
     "--location",
     "us-central1"
   ]
 }
}
}

Bir hizmet hesabı kullanırken, anahtar dosyanızın konumuna işaret eden --key-file parametresini ekleyin.

İzinler ve Güvenlik Hususları

BigQuery MCP Server, veri güvenliğini korurken doğru çalışması için belirli izinler gerektirir:

Önerilen Rol: roles/bigquery.user
Alternatif Roller: Hem roles/bigquery.dataViewer hem de roles/bigquery.jobUser

Bu izin kümeleri, sunucunun veri okuyabilmesini ve sorguları yürütebilmesini sağlarken, veri kümelerinizde herhangi bir değişiklik yapılmasını engeller. Bu salt okunur yaklaşım, kapsamlı analiz yeteneklerini hala etkin tutarken veri bütünlüğünü korur.

Üretim ortamları için, bu ek güvenlik uygulamalarını göz önünde bulundurun:

Minimum izinlere sahip hizmet hesapları kullanın
Hizmet hesabı anahtarlarını düzenli olarak döndürün
BigQuery denetim günlükleri aracılığıyla sorgu kullanımını izleyin
Maliyetleri kontrol etmek için uygun sorgu boyutu sınırları belirleyin

Yapılandırıldıktan sonra, Claude'a verileriniz hakkında "BigQuery projemde hangi tablolar mevcut?" gibi basit bir soru sorarak kurulumunuzu doğrulayın. Sistem, projenizdeki tabloların doğru bir listesiyle yanıt vermelidir ve başarılı uygulamayı doğrulamalıdır.

Apidog MCP Sunucu Entegrasyonu ile API Geliştirmeyi İyileştirme

BigQuery MCP Server veritabanı etkileşimlerine odaklanırken, Apidog MCP Server, API özelliklerinizi doğrudan yapay zeka destekli IDE'lere bağlayarak farklı bir yaklaşım benimser. Bu entegrasyon, yapay zeka asistanlarının API yapınızı anlamasını sağlar, bağlam farkındalıklı yardım aracılığıyla geliştirmeyi hızlandırır ve kod kalitesini artırır.

Apidog MCP Server, geliştiricilerin API özelliklerine dayalı olarak kod oluşturmak veya değiştirmek, özellik içeriği arasında arama yapmak ve API yapınızın derin bir anlayışıyla çeşitli geliştirme görevlerini gerçekleştirmek için yapay zeka asistanlarından yararlanmalarını sağlar. Bu yetenek, geliştiricilerin API'leriyle etkileşim biçimini dönüştürür, geliştirmeyi daha verimli hale getirir ve karmaşık API yapıları için öğrenme eğrisini azaltır.

Sunucu, API belirtimi verilerini yerel makinenizde okuyup önbelleğe alarak çalışır ve bunu standart bir arayüz aracılığıyla yapay zeka asistanlarının kullanımına sunar. Geliştiriciler daha sonra yapay zekaya, belirli uç noktalar için kod oluşturma, şema değişikliklerine göre DTO'ları güncelleme, dokümantasyon yorumları ekleme veya MVC kod yapıları oluşturma gibi API özellikleriyle ilgili belirli görevler konusunda talimat verebilirler.

Apidog MCP Server'ı kurmak için Node.js (sürüm 18 veya üzeri) ve Cursor veya Cline eklentisiyle VS Code gibi MCP'yi destekleyen bir IDE gerekir. Sunucu üç farklı veri kaynağını destekler:

Apidog proje entegrasyonu için bir API erişim belirteci ve proje kimliğiniz almanız gerekir.

API erişim belirteci, Apidog hesap ayarlarınızdan oluşturulabilir.

Proje kimliği, projenizin temel ayarlarında mevcuttur.

Bu kimlik bilgileriyle, MCP uyumlu IDE'nizi Apidog projenize bağlanacak şekilde yapılandırabilirsiniz.

Örneğin, Cursor'da, aşağıdaki gibi bir yapılandırma eklersiniz:

{
  "mcpServers": {
    "API specification": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "apidog-mcp-server@latest",
        "--project=<project-id>"
      ],
      "env": {
        "APIDOG_ACCESS_TOKEN": "<access-token>"
      }
    }
  }
}

Bu yapılandırma, yapay zeka asistanınızın API özelliklerinize erişmesini ve bunları anlamasını sağlayarak, daha akıllı kod oluşturma ve yardım sağlar.

API Özellikleri için Apidog MCP ile Geliştirme İş Akışlarını Kolaylaştırma

Apidog MCP Server, yapay zeka asistanlarına API özellikleriniz hakkında kapsamlı bilgi sağlayarak geliştirme iş akışlarını önemli ölçüde geliştirir. Bu entegrasyon, geliştiricilerin daha verimli çalışmasını sağlar; yapay zeka, API'nizde tanımlanan yapıyı, uç noktaları, parametreleri ve şemaları anlar.

Apidog MCP Server ile çalışırken, geliştiriciler yapay zekaya API özellikleriyle ilgili görevleri gerçekleştirmesini basitçe talep edebilirler. Örneğin, yapay zekadan şunları isteyebilirsiniz:

"‘Product’ şeması ve ilgili şemalar için Java kayıtları oluştur"
"API özelliğinden yeni alanlarla ‘Product’ DTO'sunu güncelle"
"API özelliğine göre ‘Product’ sınıfındaki her alan için yorumlar ekle"
"'/users' uç noktasıyla ilgili tüm MVC kodunu oluştur"

MCP sunucusu aracılığıyla API özelliklerinize erişimi olan yapay zeka asistanı, daha sonra API yapınızla mükemmel bir şekilde uyumlu, doğru, bağlam farkındalıklı kod oluşturabilir. Bu, API ile ilgili işlevleri uygularken sürekli olarak dokümantasyona başvurma veya araçlar arasında geçiş yapma ihtiyacını ortadan kaldırır.

Sonuç

MCP sunucularının geliştirme iş akışlarına entegrasyonu, geliştiricilerin veriler ve API özellikleri ile etkileşim biçiminde önemli bir ilerlemeyi temsil eder. BigQuery MCP Server, veritabanı sistemleriyle doğal dil etkileşimlerini sağlarken, Apidog MCP Server, özellikleri doğrudan yapay zeka asistanlarına bağlayarak API geliştirmeyi dönüştürür.

button

Apidog MCP Server, çeşitli veri kaynakları için esnek yapılandırma seçenekleri ve yapay zeka destekli IDE'lerle sorunsuz entegrasyon sunarak, özellikle API geliştirmesi için değerli bir araç olarak öne çıkıyor. Yapay zeka asistanlarına API özelliklerine doğrudan erişim sağlayarak, sunucu daha doğru kod oluşturma, geliştirilmiş geliştirme üretkenliği ve gelişmiş kod kalitesi sağlar.