BigQuery를 MCP를 통해 Claude/Cursor에 연결하는 방법 (BigQuery MCP 서버 설정)

이 가이드 외에도 쿼리 스트림의 모든 기능 보기 무료로 시작하기

지원

+더 보기

라이브 데이터

내보내기를 온디맨드 SQL로 바꾸기

Excel 시트

BI 및 AI 분석

Nova에 문의하여 SQL + 차트 가져오기

노바 만나기

데이터베이스 REST API

파트너당 키 1개. 자격 증명은 공유되지 않습니다.

API를 구축하세요

+더 보기

자동화

6개 이상의 플랫폼에 예약 동기화

탐색

+더 보기

API에서 SQL로

코드 없이 SQL로 API 쿼리

탐색

+더 보기

AI 데이터베이스 MCP

Claude, Cursor, ChatGPT 및 Grok은 여러분의 데이터와 소통합니다.

Connect AI

Query Streams는 안전한 실시간 데이터 통합 플랫폼으로, 방화벽 변경 없이 단일 MCP 키를 통해 계정에 있는 모든 데이터베이스와 SaaS API를 Claude, Cursor, ChatGPT 및 Grok에 통합합니다. 이 가이드는 특히 BigQuery MCP 커넥터를 연결하는 방법을 안내합니다. 이를 통해 AI 도구는 BigQuery 콘솔에서 CSV 내보내기 파일을 복사하여 붙여넣지 않고도 이벤트, 사용자, 세션, 기여도, 전환 유입 경로 및 기타 모든 BigQuery 데이터(파티션 스캔, 구조/배열 탐색, GoogleSQL 윈도우 함수, 임시 보고서 등)에 대한 일반적인 질문에 답변할 수 있습니다. bq CLI 또는 Looker Studio. QueryStreams.com에서 더 자세히 알아보세요. 그리고 무료로 가입하세요 AI 도구에 실제 BigQuery 질문을 시작해 보세요.

Query Streams MCP가 BigQuery에 제공하는 기능은 무엇인가요?

오픈소스 환경에서 제공되는 다른 "BigQuery MCP" 서버들은 AI 도구를 BigQuery 서비스 계정 키 파일에 직접 연결합니다. 이 방식도 작동은 하지만, AI 클라이언트의 구성 파일에 장기간 유지되는 JSON 자격 증명이 저장되고, AI 도구의 사용 범위가 해당 GCP 프로젝트 하나로 제한되며, AI가 실제로 어떤 질문을 했는지에 대한 감사 추적 기록이 남지 않습니다. Query Streams MCP 서버는 BigQuery를 위한 보다 근본적인 문제를 해결합니다. 하나의 키로 모든 커넥터를 사용할 수 있고, 완벽한 감사 추적 기록을 제공하며, AI 도구는 서비스 계정 자격 증명을 저장하지 않습니다.

방화벽 포트를 열지 않고 작동하는 방식

Query Streams 네트워크 에이전트는 BigQuery API에 연결할 수 있는 모든 머신(랩톱, 온프레미스 서버 또는 GCP 프로젝트의 소규모 GCE VM)에 한 번 설치되며 클라우드로 나가는 TLS 링크 하나만 설정합니다. 인바운드 트래픽은 전혀 노출되지 않으며, AI 도구는 서비스 계정 키 파일이나 GCP 프로젝트 ID를 볼 수 없습니다. 발신 전용 연결 작동 방식 →

Cursor 또는 Claude에게 제공하는 MCP 키는 범위가 지정됩니다.읽다 / 분석하다 / 실행하다언제든지 취소 가능하며 키별로 사용 횟수가 제한됩니다. AI 도구는 이러한 MCP 도구를 호출하여 작업을 수행합니다.

스키마 인텔리전스가 Query Streams MCP를 차별화하는 이유는 무엇일까요?

오픈소스 환경에서 대부분의 "BigQuery용 MCP" 서버는 AI 도구에 동일한 기능을 제공합니다. 정보 스키마 BigQuery는 낯선 사람에게 컬럼 이름, GoogleSQL 데이터 유형, 그리고 어쩌면 클러스터링 키까지 알려줍니다. LLM은 무엇을 추측해야 할지 몰라 헤매야 합니다. 이벤트 이름 = '클릭_4' 무슨 뜻인가요? 업_attr_4 매장, 또는 이벤트.이벤트_매개변수 단일 구조인가, 아니면 반복되는 구조인가? 배열<구조체> 그것은 필요하다 UNNEST() 순회 때문입니다. 그래서 대부분의 LLM(Lean Leadership Manager)이 BigQuery 스키마에 대해 처음 작성하는 SQL 쿼리는 오류가 발생하거나(하이픈으로 연결된 프로젝트 ID에 대한 백틱을 잊어버리는 경우) 5TB 전체를 스캔하는 것입니다. 이벤트 테이블이 없기 때문에 _PARTITIONTIME 필터가 적용된 이유는 LLM 자체가 잘못되어서가 아니라, 정확한 결과를 얻기 위해 필요한 데이터가 부족하기 때문입니다.

Query Streams MCP는 우리가 흔히 말하는 추가 정보를 포함하여 동일한 스키마를 반환합니다. 스키마 인텔리전스(SI) — AI가 선별한 메타데이터는 프로파일링 쿼리를 실행하여 생성됩니다. 실제 AI 클라이언트가 요청하기 전에 BigQuery 데이터가 준비됩니다. 커넥터와 데이터셋에서 SI가 활성화되면 AI가 호출하는 모든 스키마 도구가 준비됩니다.qs_get_connector_schema, qs_get_table_schema, qs_profile_table, qs_get_relationships이 함수는 기본 스키마와 6단계의 선별된 지식을 반환합니다. LLM은 더 이상 추측하지 않고, 실수로 수 테라바이트의 데이터를 스캔하지도 않습니다.

이를 구체적으로 설명하기 위해, AI 클라이언트가 단일 요청으로부터 받는 응답은 다음과 같습니다. qs_get_table_schema 일반적인 BigQuery 웹 분석 데이터셋에 대한 호출(이벤트, 사용자, 세션, 귀속, 실험, 전환 이벤트) — 처음에는 스키마 인텔리전스 없이, 그 다음에는 스키마 인텔리전스를 적용하여.

스키마 인텔리전스가 추가하는 6개 레이어

각 계층은 LLM이 추측할 수 있는 질문 유형을 다룹니다. 선택 사항인 SI 프로파일링 패스는 스키마를 변경하지 않고 BigQuery 데이터를 대상으로 실행되며, 파티션 가지치기 힌트를 사용하여 스캔 크기를 제한합니다. 스키마 인텔리전스가 제공하는 기능과 최신 상태를 유지하는 방법 →

프롬프트는 같지만 SQL 쿼리는 다릅니다.

증거는 AI 도구가 실제로 작성하는 SQL에 있습니다. 동일한 커서 세션, 동일한 Claude 모델, 동일한 프롬프트입니다. "사용자 유입 경로별로 가장 적극적인 사용자 그룹은 누구이며, 이들의 전환율은 어떻게 되나요?" 스키마 인텔리전스가 없으면 LLM은 추측해야 합니다. 하지만 스키마 인텔리전스를 사용하면 LLM은 첫 시도에 유효한 GoogleSQL 쿼리를 작성하고 파티션 필터를 자동으로 적용하여 스캔 시간을 제한합니다.

Query Streams MCP를 GCP 프로젝트 및 데이터 세트에 인증하세요.

BigQuery는 그 자체로 클라우드 플랫폼입니다. "RDS 기반 BigQuery" 배포 방식은 존재하지 않습니다. BigQuery의 클라우드 호스팅에 대한 질문은 바로 이것입니다. 네트워크 에이전트는 어떻게 GCP 프로젝트에 인증하며, 특정 데이터 세트에만 액세스하도록 범위를 제한하는 방법은 무엇입니까? 배포 사례의 95%를 차지하는 세 가지 패턴:

MCP가 마음에 안 드시나요? 그렇다면 Nova AI를 사용해 보세요.

JSON 설정 부분을 완전히 건너뛰세요: Nova AI는 Query Streams 웹 포털에 내장되어 있습니다. BigQuery 데이터 세트에 대해서도 동일한 일반적인 질문을 합니다. 동일한 에이전트, 동일한 읽기 전용 강제 적용, GoogleSQL을 지원하는 동일한 스키마 인텔리전스가 적용되며 MCP(MasterCard Service) 관련 작업은 필요하지 않습니다.

Nova AI를 만나보세요

전제 조건

시작하기 전에 다음 사항을 확인하세요:

1. Query Streams 무료 계정은 다음에서 이용 가능합니다. my.querystreams.com.
2. BigQuery API에 접근할 수 있는 머신(가장 일반적인 구성은 동일한 GCP 프로젝트 내의 소규모 GCE VM)에 Query Streams 네트워크 에이전트를 설치합니다. 자세한 내용은 다음을 참조하십시오. 쿼리 스트림 에이전트를 다운로드하세요.
3. 에이전트에 대해 구성된 BigQuery 커넥터 — 기존 커넥터를 참조하세요. 커넥터 설정 서비스 계정 인증 흐름에 대한 안내입니다. 에이전트는 서비스 계정 키 파일(또는 OAuth 갱신 토큰)을 보유하며, AI 도구는 해당 파일에 절대 접근하지 않습니다.
4. MCP를 지원하는 모든 AI 클라이언트. 이 가이드에서는 Cursor, Claude Desktop, ChatGPT 및 Grok을 예로 들겠습니다. Windsurf, Zed, Continue, Cline, VS Code Copilot, Codex 또는 Goose를 사용하는 경우에도 설정 블록은 기본적으로 동일합니다.
5. 5분.

1단계: 쿼리 스트림에서 MCP 키 생성

Query Streams에 로그인하고 엽니다. MCP 페이지 (또는 먼저 로그인하세요) my.querystreams.com 클릭하고 클릭하세요 MCP (왼쪽 탐색 메뉴에서) 클릭하세요. 키를 생성합니다열쇠에 알아보기 쉬운 이름을 지정하세요 (예: 커서-랩톱 또는 클로드-데스크탑그리고 이 키에 적용할 범위를 선택하세요.

• 읽다 — AI는 커넥터를 탐색하고 스키마를 읽을 수 있습니다. 이는 다른 모든 기능에 필수적입니다.
• 분석하다 — AI는 테이블 프로파일링을 통해 테이블 간 관계(샘플 값, 분포, 의미 유형)를 파악할 수 있습니다. 선택 사항이지만 BigQuery 작업 시 강력히 권장됩니다. LLM이 파티션 가지치기 스캔 범위 내에 유지되어야 하는 쿼리를 생성할 때 STRUCT/ARRAY 형태 및 파티션 의사 열을 이해하는 것이 중요하기 때문입니다.
• 실행하다 — 해당 AI는 실제로 SQL을 실행할 수 있습니다. 이것이 없으면 AI는 스키마 메타데이터에 대해서만 읽기 전용으로 작동합니다.

일반적인 "Claude가 내 BigQuery 데이터를 분석하도록 허용" 워크플로에서는 세 가지 범위 모두 적합합니다. 팀원이나 신뢰도가 낮은 고객에게 키를 제공하는 경우에는 범위를 줄이세요. 실행하다 그리고 검색만 허용하도록 설정하세요. 같은 페이지에서 언제든지 키를 취소할 수 있으며, AI 클라이언트는 이를 확인할 수 있습니다. MCP_KEY_REVOKED 다음 호출 시 즉시 작동을 멈춥니다. 전파 지연이 없습니다.

지금 키를 복사하세요. Query Streams는 키를 한 번만 표시하고 해시값만 저장합니다. 키를 분실하면 새 키를 생성해야 합니다. 키는 다음과 같습니다. qsmcp_ 그 뒤에 48개의 임의 문자가 오며, 이것이 AI 클라이언트가 보내는 내용입니다. X-MCP-키 요청 헤더.

2단계: AI 클라이언트에 Query Streams MCP를 추가합니다.

구성 방식은 MCP를 지원하는 모든 클라이언트에서 동일합니다. 즉, MCP 서버 항목이 다음을 가리킵니다. https://mcp.querystreams.com 열쇠를 꽂은 채로 X-MCP-키 헤더. 아래에서 클라이언트를 선택하세요.

커서 ~/.cursor/mcp.json

// ~/.cursor/mcp.json 파일을 수정하세요
{
  "mcpServers": {
    "쿼리스트림": {
      "url": "https://mcp.querystreams.com",
      "헤더": {
        "X-MCP-키": "qsmcp_여기에 키를 붙여넣으세요"
      }
    }
  }
}

클로드 데스크톱 클로드_데스크탑_설정.json

// 설정 → 개발자 → 구성 편집
{
  "mcpServers": {
    "쿼리스트림": {
      "url": "https://mcp.querystreams.com",
      "헤더": {
        "X-MCP-키": "qsmcp_여기에 키를 붙여넣으세요"
      }
    }
  }
}

챗GPT 앱 및 커넥터

// 설정 → 앱 및 커넥터 → MCP 추가
서버 URL  https://mcp.querystreams.com
인증 헤더 X-MCP-키
헤더 값 qsmcp_여기에 키를 붙여넣으세요

// ChatGPT 유료 플랜이 필요합니다
// (플러스/프로/팀/엔터프라이즈).

그록 원격 MCP 도구

// Grok → 설정 → 도구
{
  "mcp_servers": [{
    "이름": "쿼리스트림",
    "url": "https://mcp.querystreams.com",
    "인증 헤더": "X-MCP-키",
    "인증 값": "qsmcp_..."
  }]
}

AI 클라이언트를 다시 시작하세요. 다음 실행 시 위에 나열된 8개의 Query Streams MCP 도구를 감지하여 도구 팔레트에 표시합니다. Cursor 및 Claude Desktop에서는 다음 명령어를 입력하여 확인할 수 있습니다. "연결자 목록" — AI가 전화해야 합니다 qs_list_connectors 설정한 내용과 함께 BigQuery 커넥터를 반환합니다.

3단계: AI에게 BigQuery 질문을 하세요

SQL 쿼리는 직접 작성할 필요가 없습니다. AI가 알아서 처리합니다. 질문을 하면 AI가 적절한 MCP 도구를 선택하고, 에이전트가 BigQuery 데이터 세트에 대해 쿼리를 실행하면 텍스트와 테이블 형태로 결과가 반환됩니다. 먼저 다음 세 가지 예시 질문을 시도해 보세요.

AI가 처음으로 도구를 호출할 때 클라이언트 측에 도구 호출 승인을 요청하는 확인 메시지가 표시될 수 있습니다. 이는 MCP의 표준 동의 절차이며, Query Streams에서 추가하는 기능은 아닙니다. 한 번 승인하면 AI는 나머지 대화를 자유롭게 진행합니다. 클라이언트 설정에서 언제든지 동의 여부를 다시 확인할 수 있습니다.

자주 묻는 질문

시작하기

관련 가이드: 쿼리 스트림 에이전트를 다운로드하세요 | 데이터베이스 커넥터 설정 | 모든 MCP 서버 가이드 | Nova AI 텍스트를 SQL로 변환

분류: MCP 서버

태그: mcp, 클로드, 커서, 빅쿼리, 구글 클라우드, gcp, 데이터웨어하우스, 구글 SQL, 서비스 계정 인증

메타 설명: Query Streams MCP를 통해 Google BigQuery를 Claude 또는 Cursor에 연결합니다. 서비스 계정 인증, GoogleSQL 인식, 5분 설정.