BigQuery MCP Toolbox מספקת קבוצה של כלי MCP שנועדו לפשט את האינטראקציה עם נתוני BigQuery. אפשר להשתמש בו כדי לשלוח שאילתות לנתונים שמיוצאים מ-BigQuery אל FCM. במסמכי התיעוד האלה מוסבר איך להשתמש בערכת הכלים BigQuery MCP ובסוכן AI כדי להריץ שאילתות על הנתונים האלה ולנתח אותם במהירות וביעילות.
הגדרת BigQuery Export
- מוודאים שהפרויקט ב-FCM מוגדר לייצוא נתונים ל-BigQuery. כדי להתחיל, כדאי לעיין במאמר בנושא הסבר על מסירת הודעות.
- אחרי ההפעלה, FCM יאכלס אוטומטית מערך נתונים ב-BigQuery עם אירועים של מסירת הודעות.
הגדרת BigQuery MCP Toolbox
- פועלים לפי ההוראות במאמר שימוש ב-BigQuery עם סוכנים כדי להתקין ולהגדיר את ערכת הכלים BigQuery MCP.
ביצוע שאילתות על נתונים מ-BigQuery Export באמצעות סוכן AI
אחרי שתסיימו את ההגדרה, נציג ה-AI יוכל לפרט את הכלים הזמינים. בודקים את סוכן ה-AI כדי לוודא שהכלים הבאים זמינים:
* execute_sql
* get_dataset_info
* get_table_info
* list_dataset_ids
* list_table_ids
עכשיו אפשר להשתמש בהנחיות לדוגמה הבאות עם סוכן ה-AI: * כמה התראות FCM נשלחו ב-7 הימים האחרונים? * יוצרים תרשים של הנתונים לפי תאריך. * מהן כמה שגיאות נפוצות שגורמות לכך שהתראות לא מופיעות?
היתרונות של שימוש בסוכן AI לחיפוש נתונים
אלה כמה מהיתרונות של שימוש בסוכן AI לניתוח נתונים:
- נגישות: המשתמשים יכולים לשאול שאלות על הנתונים בשפה טבעית.
- תצוגה חזותית פשוטה: אתם יכולים להשתמש ביכולות של מודלים גדולים של שפה כדי ליצור תצוגה חזותית של הנתונים שמוחזרים מ-BigQuery.
ערוצי משוב
כדי לשלוח משוב, אפשר לפנות אל:
- אם יש בעיות בתשובות של נציג AI, צריך לפנות לבעלים של המודל או לצוות של נציג ה-AI.
- כדי לטפל בבעיות שקשורות לארגז הכלים של BigQuery MCP, אפשר לפנות לצוות התמיכה של Google Cloud.