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BigQuery
빅데이터 분석 데이터베이스 및 스토리지설치 명령어
npx clawhub@latest install bigquery
설치 안내
1
환경 확인
Node.js 22 이상과 OpenClaw가 설치되어 있는지 확인하세요. 터미널에서 openclaw --version을 실행하여 확인할 수 있습니다.
2
설치 실행
위의 설치 명령어를 터미널에서 실행하세요. ClawHub가 자동으로 BigQuery을(를) ~/.openclaw/skills/ 디렉토리에 다운로드하고 설치합니다.
3
설치 확인
openclaw skills list를 실행하여 설치된 스킬 목록을 확인하고, BigQuery이(가) 목록에 표시되는지 확인하세요.
4
매개변수 설정 (선택사항)
아래 소개의 설정 안내에 따라 ~/.config/openclaw/openclaw.json5에 스킬 설정 항목을 추가하세요.
수동 설치 방법: Skill 폴더를
~/.openclaw/skills/ 또는 프로젝트의 skills/ 디렉토리에 복사하세요. 폴더에 SKILL.md 파일이 포함되어 있어야 합니다.
자연어를 SQL 쿼리로 변환
데이터셋 및 테이블 구조 탐색
쿼리 작업 관리 및 최적화
상세 소개
BigQuery MCP 서버는 Google BigQuery의 PB급 데이터 분석 능력을 AI 대화에 도입하여, 자연어 쿼리와 SQL 실행을 지원함으로써 비기술 사용자도 대규모 데이터셋을 손쉽게 분석할 수 있게 합니다.
핵심 기능
- SQL 쿼리(execute_query): BigQuery에서 SQL 쿼리를 실행하며, 표준 SQL 구문 지원, 파티션 및 클러스터링 최적화 자동 처리
- 자연어 쿼리: 한국어로 쿼리 요구사항을 설명하면 AI가 최적화된 BigQuery SQL을 자동 생성
- 데이터셋 탐색(list_datasets/list_tables): 프로젝트 내 데이터셋과 테이블 나열, 테이블 Schema, 파티션 정보, 행 수 조회
- 쿼리 비용 예측: 실행 전 쿼리가 스캔할 데이터량과 비용을 사전 예측
- 테이블 관리: 테이블 생성, 데이터 삽입, 테이블 만료 시간 및 파티션 설정 관리
설정 방법
{
"mcpServers": {
"bigquery": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@google-cloud/bigquery-mcp-server"],
"env": {
"GOOGLE_PROJECT_ID": "your-project-id"
// gcloud 인증 또는 Service Account 설정 필요
}
}
}
}
사용 시나리오
- 비즈니스 분석: 자연어로 매출, 사용자 행동 등 비즈니스 데이터 쿼리
- 데이터 탐색: 데이터셋 구조 탐색, 사용 가능한 데이터 및 필드 의미 파악
- 비용 최적화: 쿼리 비용 예측, SQL 최적화로 데이터 스캔량 절감
- ETL 모니터링: BigQuery 작업 상태 및 실행 이력 조회