AI를 사용하여 FCM BigQuery 데이터 분석

BigQuery MCP 도구 상자는 BigQuery 데이터와의 상호작용을 간소화하도록 설계된 MCP 도구 모음을 제공합니다. FCM BigQuery 내보낸 데이터를 쿼리하는 데 사용할 수 있습니다. 이 문서에서는 BigQuery MCP Toolbox와 AI 에이전트를 사용하여 이 데이터를 빠르고 효과적으로 쿼리하고 분석하는 방법을 보여줍니다.

BigQuery Export 설정

  • FCM 프로젝트가 BigQuery로 데이터를 내보내도록 구성되어 있는지 확인합니다. 시작하려면 메시지 전송 이해를 참고하세요.
  • 사용 설정하면 FCM가 메시지 전송 이벤트로 BigQuery 데이터 세트를 자동으로 채웁니다.

BigQuery MCP 도구 상자 설정

  1. 에이전트와 함께 BigQuery 사용의 안내에 따라 BigQuery MCP 도구 상자를 설치하고 구성합니다.

AI 에이전트를 사용하여 BigQuery Export 데이터 쿼리

설정이 완료되면 AI 에이전트가 사용 가능한 도구를 나열할 수 있어야 합니다. AI 에이전트를 확인하여 다음 도구를 사용할 수 있는지 확인합니다.

  • execute_sql
  • get_dataset_info
  • get_table_info
  • list_dataset_ids
  • list_table_ids

이제 AI 에이전트와 함께 다음 예시 프롬프트를 사용할 수 있습니다.

  • 지난 7일 동안 전송된 FCM 알림 수는 몇 개인가요?
  • 날짜별로 데이터를 그래프로 표시합니다.
  • 알림 누락의 일반적인 오류는 무엇인가요?

데이터 탐색을 위해 AI 에이전트를 사용할 때의 이점

데이터 탐색에 AI 에이전트를 사용하면 다음과 같은 이점이 있습니다.

  • 접근성: 사용자가 자연어를 사용하여 데이터를 쿼리할 수 있습니다.
  • 간편한 시각화: LLM 기능을 사용하여 BigQuery에서 반환된 데이터를 시각화할 수 있습니다.

의견 제출 채널

의견을 제공하려면 다음 연락처로 문의하세요.

  • AI 에이전트 응답 문제의 경우 모델 소유자 또는 AI 에이전트팀에 문의하세요.
  • BigQuery MCP 도구 상자 문제의 경우 Google Cloud 지원팀에 문의하세요.