【MCP Server】Gemini CLI からAsana 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Asana 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Asana への接続方法と、Asana 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、Asana 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 Asana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 Asana 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 Asana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Asana のデータ を迅速に取得できます。

ステップ1: Gemini CLI 用の Asana 接続を構成

それでは早速、Gemini CLI から Asana への接続を設定していきましょう。Gemini CLI から Asana と対話するには、まずCData Connect AI でAsana 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「Asana」を選択します
3. Asana に接続するために必要な認証情報を入力しましょう。

   Asana への接続は以下のように行います。

   • WorkspaceId: Asana Wrokspace のglobally unique identifier (gid) を設定すると指定されたWorkspace のプロジェクトだけを返します。Workspace Id はhttps://app.asana.com/api/1.0/workspaces から取得します。表示されるJSON にWorkspace name およびId が含まれます。
   • ProjectId: Asana Project のglobally unique identifier (gid) に設定すると指定されたProject のデータだけを返します。Project ID はプロジェクトのOverview ページのURL を参照してください。/0/ の後ろの数字 です。

   Asana への認証

   Asana はOAuth またはOAuthPKCE 認証標準を利用しています。認証方法については、ヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。

   「Create & Test」をクリックします
4. 「Add Asana 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Asana 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 Asana 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 Asana 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 Asana 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 Asana 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 Asana 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、Asana を探索して分析できます。

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