【MCP Server】Gemini CLI からAmazon S3 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Amazon S3 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Amazon S3 への接続方法と、Amazon S3 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、Amazon S3 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 Amazon S3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 Amazon S3 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 Amazon S3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Amazon S3 のデータ を迅速に取得できます。
ステップ1: Gemini CLI 用の Amazon S3 接続を構成
それでは早速、Gemini CLI から Amazon S3 への接続を設定していきましょう。Gemini CLI から Amazon S3 と対話するには、まずCData Connect AI でAmazon S3 接続を作成して構成します。
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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
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「Add Connection」パネルから「Amazon S3」を選択します
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Amazon S3 に接続するために必要な認証情報を入力しましょう。
Amazon S3 リクエストを認可するには、管理者アカウントまたはカスタム権限を持つIAM ユーザーの認証情報を入力します。AccessKey をアクセスキーID に設定します。SecretKey をシークレットアクセスキーに設定します。
Note: AWS アカウント管理者として接続できますが、AWS サービスにアクセスするにはIAM ユーザー認証情報を使用することをお勧めします。
尚、CData 製品はAmazon S3 のファイルの一覧表示やユーザー管理情報の取得用です。S3 に保管されているExcel、CSV、JSON などのファイル内のデータを読み込みたい場合には、Excel Driver、CSV Driver、JSON Driver をご利用ください。
アクセスキーの取得
IAM ユーザーの資格情報を取得するには:
- IAM コンソールにサインインします。
- ナビゲーションペインで「ユーザー」を選択します。
- ユーザーのアクセスキーを作成または管理するには、ユーザーを選択してから「セキュリティ認証情報」タブを選択します。
AWS ルートアカウントの資格情報を取得するには:
- ルートアカウントの資格情報を使用してAWS 管理コンソールにサインインします。
- アカウント名または番号を選択し、表示されたメニューで「My Security Credentials」を選択します。
- 「Continue to Security Credentials」をクリックし、「Access Keys」セクションを展開して、ルートアカウントのアクセスキーを管理または作成します。
AWS ロールとして認証
多くの場合、認証にはAWS ルートユーザーのダイレクトなセキュリティ認証情報ではなく、IAM ロールを使用することをお勧めします。RoleARN を指定することでAWS ロールを代わりに使用できます。これにより、CData 製品は指定されたロールの資格情報を取得しようと試みます。
(すでにEC2 インスタンスなどで接続されているのではなく)AWS に接続している場合は、ロールを引き受けるIAM ユーザーのAccessKey とSecretKey を追加で指定する必要があります。AWS ルートユーザーのAccessKey および SecretKey を指定する場合、ロールは使用できません。
SSO 認証
SSO 認証を必要とするユーザーおよびロールには、RoleARN およびPrincipalArn 接続プロパティを指定してください。各Identity Provider に固有のSSOProperties を指定し、AccessKey とSecretKey を空のままにする必要があります。これにより、CData 製品は一時的な認証資格情報を取得するために、リクエストでSSO 認証情報を送信します。
「Create & Test」をクリックします
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「Add Amazon S3 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。
- 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。
- 「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。
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PAT に名前を付けて「Create」をクリックします。
- 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Amazon S3 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。
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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
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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
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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..."
- 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 Amazon S3 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 Amazon S3 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 Amazon S3 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:
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ターミナルを開いて、Gemini CLI セッションを開始します:
gemini
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これで、自然言語を使って Amazon S3 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」
- 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 Amazon S3 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、Amazon S3 を探索して分析できます。
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