主要观点：可以使用自然语言查询与 Google Cloud BigQuery 中的数据对话，通过 MCP（Model Context Protocol）实现，介绍了 MCP 的原理及与 BigQuery 结合的设置步骤和各种应用场景。
关键信息：

• MCP 是客户端-服务器架构，LLM 作为客户端通过 MCP 服务器连接目标工具，如与 BigQuery 数据连接。
• BigQuery MCP 组件包括 MCP 兼容应用（如 Claude 桌面）、BigQuery MCP 服务器、BigQuery 数据集。
• 本地 MCP 服务器在数据传输、攻击面、认证、凭证管理和访问控制等方面具有优势，但也可选择远程 MCP 服务器。
• 给出了设置 BigQuery MCP 服务器的 Python 代码，包括创建 BigQuery 客户端、定义工具函数（列表示例、描述表、执行查询）等。
• 需下载 BigQuery 访问密钥的 JSON 文件并配置 Claude 桌面以访问 BigQuery MCP 服务器。
  重要细节：
• 在设置 MCP 服务器时，应让 LLM 能利用工具自行解决问题。
• 展示了 BigQuery MCP 在自然语言查询数据、分析数据、改进数据等方面的应用，如询问加利福尼亚的客户、找出最大销售额的客户等，且 Claude 能利用工具给出相应结果。
• 结论指出 MCP 可让数据读取、分析和改进更易，可连接多个 MCP 服务器使 Claude 更强大，拥抱 MCP 有优势。