CData Connect AI 経由でAirtable のデータ をGemini Enterprise に接続する方法
Gemini Enterprise は、Google Workspace の一部として提供される Google のエンタープライズ AI アシスタントです。カスタムMCP サーバーのデータストアにネイティブ対応しているため、Model Context Protocol(MCP)を介してエンタープライズデータをリアルタイムにクエリ・操作できるよう拡張できます。CData Connect AI Remote MCP と組み合わせれば、データレプリケーションや独自の連携ロジックを構築することなく、自然言語でAirtableのデータをリアルタイムに操作できます。
CData Connect AI は、単一のマネージドMCP エンドポイントを介してAirtableのデータに接続するための、クラウド to クラウド専用インターフェースを提供します。CData Connect AI Remote MCP Server を利用することで、Gemini Enterprise とAirtableの間で安全な通信が可能になり、自然言語のプロンプトでリアルタイムのAirtable のデータに質問したり操作したりできるようになります。
本記事では、カスタムMCP サーバーのデータストアを作成して、CData Connect AI 経由でGemini Enterprise をリアルタイムのAirtableデータに接続する方法をご紹介します。これにより、Gemini Enterprise のチャットインターフェースから直接Airtable のデータにアクセスできるようになります。
前提条件
- CData Connect AI アカウント(Airtableなど、有効な接続が1つ以上あること)
- Gemini Enterprise アカウント(トライアル利用可)
- 課金が有効になっているGoogle Cloud プロジェクト
- Google Cloud CLI がインストール・設定済みであること
- Google Cloud アカウントで以下を実施しておくこと:
ステップ1: Gemini Enterprise 用のAirtable 接続を構成する
Gemini Enterprise からAirtable への接続は、CData Connect AI Remote MCP を通じて実現します。Gemini Enterprise からAirtable のデータ と対話するために、まずはCData Connect AI でAirtable 接続を作成・構成していきましょう。
- Connect AI にログインし、Sources をクリックして、 Add Connection をクリックします
- Add Connection パネルから Airtable を選択します
-
Airtable に接続するために必要な認証情報を入力しましょう。
Airtable への接続
それでは、Airtable に接続していきましょう。CData 製品は、Airtable にテーブルとビューを要求します。 Schema プロパティ(オプション)を使用すると、表示されるテーブルおよびビューを特定のベースに制限できます。 特定のベースに制限したい場合は、このプロパティを使用するスキーマの名前に設定してください。(これはAirtable のBase 名に相当します。)
すべてのAirtable Bases に加えて、DataModelInformation という名前の静的スキーマもご利用いただけます。 このスキーマでは、Bases、Tables、Users のような静的テーブルをクエリできます。 DisplayObjectIds がTrue に設定されている場合、Schema の値は名前ではなくAirtable Base id に設定する必要があります。
Airtableへの認証
続いて、認証方法を設定しましょう。個人用アクセストークンまたはOAuth PKCE のいずれかを使用してAirtable に認証できます。
個人用アクセストークン
個人用アクセストークンをまだ生成していない場合は、以下のステップで生成してみましょう。
- ユーザーアカウントにログインします
- "https://airtable.com/create/tokens" に移動します
- Create new token をクリックします
- Scopes で、Add a scope をクリックして以下の各スコープを追加します
- data.records:read
- data.records:write
- schema.bases:read
- Access で、トークンにアクセス権を付与するすべてのワークスペースとベースを追加します
- Create token をクリックしてトークンを生成します。生成されたトークンは一度しか表示されませんので、必ずコピーして保存してください
次に、以下の設定を行います。
- AuthScheme:PersonalAccessToken
- Token:先ほど生成した個人用アクセストークンの値
OAuth PKCE については、 href="/kb/help/" target="_blank">ヘルプドキュメントの「はじめに」をご確認ください。
- Save & Test をクリックします
-
Add Airtable Connection ページの Permissions タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新します。
CData Connect AI でOAuth App を作成する
Gemini Enterprise は、CData Connect AI MCP Server に対するユーザー認証にOAuth 2.0 Authorization Code with PKCE を使用します。そのため、CData Connect AI アカウントでユーザーベースのOAuth App を作成する必要があります。
- Connect AI の右上にある歯車アイコン () をクリックして、Settings を開きます。
- OAuth Apps に移動し、+ Create App をクリックします。Create OAuth App ダイアログが表示されます。
- 以下の項目を入力します。
- Name — わかりやすい名前を入力します(例: GeminiEnterpriseOAuth)。
- Authentication Flow — User-based (Authorization Code) を選択します。
- Callback URL — https://vertexaisearch.cloud.google.com/oauth-redirect を入力します。
- Confirm をクリックします。CData Connect AI がOAuth App を作成し、Client ID とClient Secret が生成されます。
- Client ID とClient Secret の両方の値をコピーします。ステップ2 で使用します。
接続の設定とOAuth App の作成が完了したら、いよいよGemini Enterprise でカスタムMCP サーバーのデータストアを作成していきましょう。
ステップ2: カスタムMCP サーバーのデータストアを作成する
- Gemini Enterprise を開き、データストア画面に移動します。
- データストアを作成をクリックします。
- データソースを選択ページで、ソースを検索フィールドに Custom MCP Server と入力します。カスタム MCP サーバーカードが表示されます。
- MCP サーバーを追加をクリックします。MCP サーバーの構成ページが表示されます。
- 認証の設定セクションで、以下の必須フィールドに値を入力します:
- MCP サーバーの URL: https://mcp.cloud.cdata.com/mcp
- 認可 URL: https://cloud-login.cdata.com/authorize
- トークン URL: https://cloud-login.cdata.com/oauth/token
- クライアント ID および クライアントシークレット: ステップ1 で作成したOAuth App のもの
- ログインをクリックして、サインインを完了します。
- 続行をクリックすると、詳細オプションセクションが開きます。
MCP サーバーの説明フィールドに、サーバーの機能や使用するタイミングをGemini Enterprise が理解できるような説明を入力します。詳細については、 効果的なMCP サーバーの説明と指示の書き方をご覧ください。
続行をクリックします。
データコネクタの構成セクションで、マルチリージョンフィールドのリストからデータコネクタの場所を選択します。
データコネクタ名に、データストアの名前を入力します。
作成をクリックします。Gemini Enterprise がデータストアを作成し、データストアページに表示されます。
注: デフォルトでは、カスタムMCP サーバーのツールやアクションは何も有効化されていません。ツールやアクションは個別に有効化する必要があります。
ステップ3: アクションを有効化する
カスタムMCP サーバーのデータストアを作成したら、Gemini Enterprise で利用できるようにするために、少なくとも1つのツールまたはアクションを有効化する必要があります。
- 作成したカスタムMCP サーバーのデータストアに移動します。
操作 タブを開き、カスタム アクションを再読み込み をクリックして再認証します。
注: このアクションでは、MCP サーバーに対してtools/list 呼び出しを行い、利用可能なツールを取得します。取得されたツールは画面に表示されます。
- 有効にするアクションを選択します。
- アクションを有効にするをクリックします。
ステップ4: MCP サーバーのデータストアをGemini Enterprise アプリに接続する
カスタムMCP サーバーのデータストアを作成し、アクションを有効化したら、利用できるようにするためにデータストアをGemini Enterprise アプリに接続する必要があります。
- Google Cloud コンソールで、Gemini Enterprise ページに移動します。
- ナビゲーションメニューから アプリ をクリックします。
- データストアを接続したいGemini Enterprise アプリを選択します。
- アプリのナビゲーションメニューから 接続されたデータソース をクリックします。
- 既存のデータストアを追加をクリックして、作成したデータストアを選択します。
- 接続をクリックします。
ステップ5: 自然言語でリアルタイムのAirtableデータにクエリを実行する
データストアの接続が完了したら、Gemini Enterprise のユーザーはWebアプリケーションから自然言語でリアルタイムのAirtable のデータを操作できるようになります。各ユーザーは初回利用時に、OAuth フローを通じて自身のConnect AI 認証情報で認証を行います。
- Gemini Enterprise を開き、Connections をクリックしてCData Connect AI を承認します。
-
Airtable のデータ について、自然言語で質問してみましょう。
- 「過去30 日間のすべてのAirtable のデータ を表示して」
- 「Airtable のデータ の中で売上トップのレコードは?」
- 「すべてのアクティブなAirtable のデータ と現在のステータスをリスト表示して」
- 「今四半期のAirtable のデータ のアクティビティをまとめて」
- Connect AI を介して、自然言語のプロンプトに応じたAirtableデータの取得やアクションの実行が可能です。ユーザーがSQL を記述したり、データ構造を深く理解したりする必要は一切ありません。
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