BigQuery MCP ツールボックスには、BigQuery データとのやり取りを簡素化するように設計された MCP ツールのセットが用意されています。これは、FCM BigQuery のエクスポートされたデータのクエリに使用できます。このドキュメントでは、BigQuery MCP ツールボックスと AI エージェントを使用して、このデータを迅速かつ効果的にクエリして分析する方法について説明します。
BigQuery Export を設定する
- FCM プロジェクトが BigQuery にデータをエクスポートするように構成されていることを確認します。開始するには、メッセージ配信についてをご覧ください。
- 有効にすると、FCM はメッセージ配信イベントを BigQuery データセットに自動的に入力します。
BigQuery MCP ツールボックスを設定する
- エージェントで BigQuery を使用するの手順に沿って、BigQuery MCP ツールボックスをインストールして構成します。
AI エージェントを使用して BigQuery Export データにクエリを実行する
セットアップが完了すると、AI エージェントは利用可能なツールを一覧表示できるようになります。AI エージェントをチェックして、次のツールが利用可能であることを確認します。
* execute_sql
* get_dataset_info
* get_table_info
* list_dataset_ids
* list_table_ids
AI エージェントで次のプロンプト例を使用できるようになりました。 * 過去 7 日間に送信された FCM 通知の数は？ * データを日付別にグラフ化します。 * 通知が表示されない場合の一般的なエラーにはどのようなものがありますか？
データ探索に AI エージェントを使用するメリット
データ探索に AI エージェントを使用すると、次のようなメリットがあります。
- アクセシビリティ: ユーザーは自然言語を使用してデータをクエリできます。
- 簡単な可視化: LLM の機能を使用して、BigQuery から返されたデータを可視化できます。
フィードバック チャネル
フィードバックを送信するには、以下にお問い合わせください。
- AI エージェントの回答に関する問題については、モデルのオーナーまたは AI エージェント チームにお問い合わせください。
- BigQuery MCP ツールボックスの問題については、Google Cloud サポートチームにお問い合わせください。