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BigQuery
ビッグデータ分析 データベース・ストレージインストールコマンド
npx clawhub@latest install bigquery
インストール手順
1
環境確認
Node.js 22以上とOpenClawがインストール済みであることを確認してください。ターミナルでopenclaw --versionを実行して確認できます。
2
インストール実行
上記のインストールコマンドをターミナルで実行します。ClawHubが自動的にBigQueryを~/.openclaw/skills/ディレクトリにダウンロード・インストールします。
3
インストール確認
openclaw skills listを実行してインストール済みスキル一覧を確認し、BigQueryが表示されていることを確かめてください。
4
パラメータ設定（任意）
下記の紹介にある設定手順に従い、~/.config/openclaw/openclaw.json5にスキルの設定項目を追加してください。
手動インストール方法：Skillフォルダを
~/.openclaw/skills/またはプロジェクトのskills/ディレクトリにコピーしてください。フォルダ内にSKILL.mdファイルが必要です。
自然言語からSQLクエリへの変換
データセットとテーブル構造のブラウジング
クエリタスク管理と最適化
詳細紹介
BigQuery MCPサーバーはGoogle BigQueryのPBレベルのデータ分析機能をAI会話に統合し、自然言語クエリとSQL実行に対応します。技術者でないユーザーでも大規模データセットを簡単に分析できます。
コア機能
- SQLクエリ（execute_query）：BigQueryでSQLクエリを実行します。標準SQL構文に対応し、パーティションとクラスタリングの最適化を自動処理します
- 自然言語クエリ：日本語でクエリ要件を記述すると、AIが最適化されたBigQuery SQLを自動生成します
- データセットブラウジング（list_datasets/list_tables）：プロジェクト配下のデータセットとテーブルをリストアップし、テーブルSchema、パーティション情報、行数を確認します
- クエリ見積もり：実行前にクエリがスキャンするデータ量とコストを見積もります
- テーブル管理：テーブルの作成、データの挿入、テーブルの有効期限とパーティション設定の管理を行います
設定方法
{
"mcpServers": {
"bigquery": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@google-cloud/bigquery-mcp-server"],
"env": {
"GOOGLE_PROJECT_ID": "your-project-id"
// gcloud 認証または Service Account の設定が必要
}
}
}
}
活用シーン
- ビジネス分析：自然言語で売上、ユーザー行動などのビジネスデータをクエリします
- データ探索：データセット構造を閲覧し、利用可能なデータとフィールドの意味を把握します
- コスト最適化：クエリコストを見積もり、SQLを最適化してデータスキャン量を削減します
- ETL監視：BigQueryジョブのステータスと実行履歴を確認します