BigQuery rencontre ADK & MCP : Accélérez le développement d'agents avec le nouvel ensemble d'outils de première partie de BigQuery

Les agents d'IA qui interagissent avec les systèmes de données d'entreprise, tels que Google Cloud BigQuery, nécessitent des outils robustes. Auparavant, les développeurs construisaient des outils personnalisés, consommateurs de temps et risqués, pour cette intégration. Google propose désormais des outils propriétaires pour BigQuery afin de simplifier ce processus. Ces outils comprennent des fonctions pour récupérer les métadonnées et exécuter des requêtes SQL. Les développeurs peuvent utiliser ces outils dans le kit de développement d'agents (ADK) de Google ou la boîte à outils open source MCP Toolbox pour les bases de données. En utilisant ces outils pré-construits et maintenus par Google, les développeurs peuvent se concentrer sur l'innovation applicative plutôt que sur l'infrastructure. L'article fournit un tutoriel sur la création d'un agent d'analyse conversationnelle utilisant l'ADK et les outils propriétaires de BigQuery. L'agent interroge l'ensemble de données e-commerce public de BigQuery pour répondre aux questions en langage naturel. Le tutoriel détaille la configuration d'une application ADK et l'intégration de l'ensemble d'outils BigQuery. Une approche alternative consiste à utiliser la MCP Toolbox pour la gestion centralisée des outils et la sécurité. La MCP Toolbox découple les agents de l'interaction directe avec BigQuery, simplifiant les mises à jour et l'application des politiques de sécurité. Les deux méthodes permettent aux agents d'accéder et d'interroger les données de BigQuery de manière sécurisée et intelligente.