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

ステップ1: Gemini CLI 用の Azure DevOps 接続を構成

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

   AzureDevOps 接続プロパティの取得・設定方法

   Azure DevOps アカウントに接続するには、Profile -> Organizations に移動し、アカウントの組織名を取得します。Organization プロパティをこの値に設定します。

   Note: 複数のカタログやスキーマに存在するテーブル名もあります。テーブルをクエリする際は、Catalog およびSchema 接続プロパティ、または完全修飾テーブル名のいずれかでカタログとスキーマを指定する必要があります。

   Azure DevOps への認証

   Azure DevOps は、Basic 認証とAzure AD（OAuth ベース）認証の両方をサポートします。

   Basic

   Basic 認証でAzure DevOps に接続する場合、Organization とPersonalAccessToken の両方を指定します。 パーソナルアクセストークンを生成するには、Azure DevOps 組織アカウントにログインし、Profile -> Personal Access Tokens -> New Token に移動します。生成されたトークンが表示されます。

   Azure AD

   Azure AD は、Microsoft のマルチテナント、クラウドベースのディレクトリおよびID 管理サービスです。 これはユーザーベースの認証で、AuthScheme をAzureAD に設定し、Organization をAzure DevOps Organization の名前に設定する必要があります。 Web アプリケーションを介したAzure AD への認証には、必ずカスタムOAuth アプリケーションの作成が必要です。 詳しい認証方法は、ヘルプドキュメント の「Azure DevOps への認証」セクションを参照してください。

   「Create & Test」をクリックします

4. 「Add Azure DevOps 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Azure DevOps 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 Azure DevOps 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 Azure DevOps 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 Azure DevOps 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 Azure DevOps 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 Azure DevOps 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、Azure DevOps を探索して分析できます。

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