Набор инструментов BigQuery MCP Toolbox предоставляет комплекс инструментов MCP, предназначенных для упрощения взаимодействия с данными BigQuery. Его можно использовать для запроса данных, экспортированных из FCM BigQuery. В этой документации показано, как использовать BigQuery MCP Toolbox и агента ИИ для быстрого и эффективного запроса и анализа этих данных.
Настройка экспорта BigQuery
- Убедитесь, что ваш проект FCM настроен на экспорт данных в BigQuery. Для начала ознакомьтесь с разделом «Понимание доставки сообщений» .
- После включения FCM автоматически заполнит набор данных BigQuery событиями доставки сообщений.
Настройте панель инструментов BigQuery MCP.
- Для установки и настройки инструментария BigQuery MCP следуйте инструкциям в разделе «Использование BigQuery с агентами» .
Запрос данных для экспорта в BigQuery с помощью агента искусственного интеллекта.
После завершения настройки ваш ИИ-агент должен уметь отображать список доступных инструментов. Проверьте, доступны ли следующие инструменты:
-
execute_sql -
get_dataset_info -
get_table_info -
list_dataset_ids -
list_table_ids
Теперь вы можете использовать следующие примеры подсказок со своим ИИ-агентом:
- Сколько уведомлений FCM было отправлено за последние 7 дней?
- Постройте график данных по датам.
- Какие распространённые ошибки возникают при отсутствии уведомлений?
Преимущества использования ИИ-агентов для анализа данных
К преимуществам использования ИИ-агентов для анализа данных относятся, в частности, следующие:
- Доступность: Это позволяет вашим пользователям запрашивать данные, используя естественный язык.
- Удобная визуализация: вы можете использовать возможности LLM для визуализации данных, возвращаемых из BigQuery.
Каналы обратной связи
Для обратной связи, пожалуйста, свяжитесь со следующими лицами:
- В случае проблем с реакцией ИИ-агента обратитесь к владельцу модели или к команде разработчиков ИИ-агента.
- По вопросам, связанным с инструментом BigQuery MCP, обращайтесь в службу поддержки Google Cloud .