【MCP Server】Gemini CLI からAirtable のデータにリアルタイムで接続する方法

Gemini CLI は、Google のGemini AI モデルへのアクセスを提供するコマンドラインインターフェースツールです。コード生成、テキスト分析、会話型AI 機能を利用できます。コーディングで活用している方も多いのではないでしょうか。CData Connect AI と組み合わせることで、Gemini CLI をAirtable とリアルタイムに連携できるようになります。この記事では、Connect AI を使用したAirtable への接続方法と、Airtable と対話するためのGemini CLI の構成手順をご紹介します。

CData Connect AI は、Airtable のデータに接続するための専用クラウド間インターフェースを提供します。CData Connect AI Remote MCP Server により、Google ADK エージェントと Airtableの間でセキュアな通信が可能になります。これにより、ネイティブ対応データベースへのデータレプリケーションを必要とせずに、エージェントから Airtable のデータの読み取りや操作を実行できます。CData Connect AIは最適化されたデータ処理機能を備えており、フィルタや JOIN を含むサポート対象のすべての SQL 操作を効率的に Airtableへ直接送信します。サーバーサイド処理を活用することで、要求されたAirtable のデータ を迅速に取得できます。

ステップ1: Gemini CLI 用の Airtable 接続を構成

それでは早速、Gemini CLI から Airtable への接続を設定していきましょう。Gemini CLI から Airtable と対話するには、まずCData Connect AI でAirtable 接続を作成して構成します。

1. Connect AI にログインし、「Connections」をクリックして「 Add Connection」をクリックします
2. 「Add Connection」パネルから「Airtable」を選択します
3. 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。

   1. ユーザーアカウントにログインします
   2. "https://airtable.com/create/tokens" に移動します
   3. Create new token をクリックします
   4. 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
   5. 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
   6. 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。

   「Create & Test」をクリックします
4. 「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。

パーソナルアクセストークンを追加する

パーソナルアクセストークン (PAT) は、Gemini CLI からConnect AI への接続を認証するために使用します。アクセスの粒度を維持するために、サービスごとに個別の PAT を作成することをおすすめします。

1. Connect AI アプリの右上にある歯車アイコン () をクリックして、設定ページを開きます。
2. 「Settings」ページで、「Access Tokens」セクションに移動し、 「Create PAT」をクリックします。
3. PAT に名前を付けて「Create」をクリックします。
4. パーソナルアクセストークンは作成時にのみ表示されます。必ずコピーして、今後の使用のために安全に保管してください。

これで、Gemini CLI からAirtable に接続する準備が整いました！

ステップ 2: CData Connect AI 用に Gemini CLI を構成

それでは、CData Connect AI に接続するための Gemini CLI を構成していきましょう。

1. システムに Gemini CLI がインストールされていることを確認します。インストールされていない場合は、npm を使用してインストールしましょう。

   npm install -g @google/gemini-cli

2. Gemini CLI の設定ファイルを見つけましょう。ファイルが存在しない場合は新規作成してください。
   • Linux/Unix/Mac: ~/.gemini/settings.json
   • Windows: %USERPROFILE%\.gemini\settings.json
3. 設定ファイルの「mcpServers」オブジェクトに CData Connect AI を追加します。YOUR_EMAIL とYOUR_PAT を、Connect AI のメールアドレスと先ほど作成したPAT に置き換えてください。

   {
     "mcpServers": {
       "cdata-connect-cloud": {
         "httpUrl": "https://mcp.cloud.cdata.com/mcp",
         "headers": {
           "Authorization": "Basic YOUR_EMAIL:YOUR_PAT"
         }
       }
     }
   }    
   

   例えば、メールアドレスが [email protected] で、PAT が Uu90pt5vEO... の場合、Authorization ヘッダーは次のようになります:

   "Authorization": "Basic [email protected]:Uu90pt5vEO..."

4. 設定ファイルを保存します。これで、Gemini CLI はデータ操作に CData Connect AI MCP Server を使用するようになります。

ステップ 3: 自然言語でライブの Airtable のデータ をクエリする

Gemini CLI が構成され、CData Connect AI に接続されたので、自然言語クエリを使用して Airtable と対話できるようになりました。MCP 統合により、質問をして Airtable データソースからリアルタイムで応答を受け取ることができます。

Gemini CLI を使ってデータの探索を始めてみましょう:

1. ターミナルを開いて、Gemini CLI セッションを開始します:

   gemini

2. これで、自然言語を使って Airtable をクエリできます。例えば:
   • 「過去 30 日間のすべての顧客を表示して」
   • 「最もパフォーマンスの良い製品は何ですか?」
   • 「第 4 四半期の売上トレンドを分析して」
   • 「すべてのアクティブなプロジェクトとその現在のステータスをリスト表示して」
3. Gemini CLI は、自然言語クエリを適切な SQL クエリに自動的に変換し、CData Connect AI MCP Server を通じて Airtable データに対して実行します。

Gemini CLI の自然言語処理機能と CData Connect AI の堅牢なデータ接続機能を組み合わせることで、複雑な SQL クエリを記述したり、基礎となるデータ構造の深い技術知識を必要とすることなく、Airtable を探索して分析できます。

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