Sourcegraph Amp からライブ BigQuery データに接続する方法（CData Connect AI 経由）

Somya Sharma
Somya Sharma
Technical Marketing Engineer
Sourcegraph Amp と CData Connect AI を統合して、BigQuery のデータ をリアルタイムでセキュアにクエリ・管理できます。

Sourcegraph Amp は、ステートフルな推論、自動コンテキスト管理、ネイティブ MCP（Model Context Protocol）統合を備えた、インテリジェントで本番環境対応のアシスタントを構築するための最新の AI エージェント環境です。CData Connect AI と組み合わせることで、Amp を活用してBigQuery のデータに自然言語または SQL ベースのクエリでリアルタイムにやりとりするエージェントを作成できます。

CData Connect AI はBigQuery のデータにアクセスするためのセキュアなクラウド間インターフェースを提供します。Connect AI Remote MCP Server を介して、Amp は BigQuery に直接接続し、レプリケーションなしでライブデータのクエリと操作を実行できます。最適化されたプッシュダウン機能により、CData Connect AI はフィルタ、集計、JOIN を含む SQL 操作を BigQuery で直接実行し、高速なリアルタイムパフォーマンスを実現します。

この記事では、Amp エージェントを設定して自然言語または SQL を使ってBigQuery のデータを会話的に探索する方法を説明します。Connect AI を使用すると、BigQuery を含む数百のエンタープライズデータソースにセキュアかつリアルタイムにアクセスできるエージェントを簡単に構築できます。

前提条件

  1. アクティブな CData Connect AI アカウント
  2. Sourcegraph Amp VS Code 拡張機能または Amp CLI がインストールされていること
  3. Node.js v20 以上がインストールされていること
  4. BigQuery へのアクセス

BigQuery データ連携について

CData は、Google BigQuery のライブデータへのアクセスと統合を簡素化します。お客様は CData の接続機能を以下の目的で活用しています：

  • OAuth、OAuth JWT、GCP インスタンスなど、すぐに使える幅広い認証スキームのサポートにより、BigQuery へのアクセスを簡素化します。
  • BigQuery と他のアプリケーション間の双方向データアクセスにより、データワークフローを強化します。
  • SQL ストアドプロシージャを通じて、ジョブの開始・取得・キャンセル、テーブルの削除、ジョブロードの挿入など、主要な BigQuery アクションを実行できます。

多くの CData のお客様は、Google BigQuery をデータウェアハウスとして使用しており、CData ソリューションを使用して、別々のソースからビジネスデータを BigQuery に移行し、包括的な分析を行っています。また、BigQuery データの分析やレポート作成に当社の接続機能を使用するお客様も多く、両方のソリューションを使用しているお客様も多数います。

CData が Google BigQuery 体験をどのように向上させるかについての詳細は、ブログ記事をご覧ください：https://jp.cdata.com/blog/what-is-bigquery


はじめに


ステップ 1：Sourcegraph Amp 用に BigQuery への接続を設定

Amp から BigQuery への接続は CData Connect AI Remote MCP を介して行います。Amp でBigQuery のデータを操作するには、まず CData Connect AI で BigQuery への接続を作成・設定します。

  1. Connect AI にログインして「Sources」をクリック、次に「 Add Connection」をクリック
  2. 接続を追加パネルから「BigQuery」を選択
  3. BigQuery に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

    BigQuery 接続プロパティの取得・設定方法

    Google BigQuery はOAuth 認証標準を使用します。個々のユーザーとしてGoogle API にアクセスするには、組み込みクレデンシャルを使うか、OAuth アプリを作成します。

    OAuth では、Google Apps ドメインのユーザーとしてサービスアカウントを使ってアクセスすることもできます。サービスカウントでの認証では、OAuth JWT を取得するためのアプリケーションを登録する必要があります。

    OAuth 値に加え、DatasetId、ProjectId を設定する必要があります。詳細はヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。

  4. 「Save & Test」をクリック

ステップ 2：CData Connect AI 用に Amp を設定

MCP エンドポイントをコピー

Amp はホストされた MCP エンドポイントを介して Connect AI と通信します。 

https://mcp.cloud.cdata.com/mcp

このエンドポイントにより、Amp と Connect AI ワークスペース間のセキュアなクラウド間通信が可能になります。

Base64 資格情報を生成

Amp で Connect AI に認証するには、Base64 エンコードされた資格情報を生成します。例えば PowerShell では以下のようになります。 

{Convert}::ToBase64String{(Text.Encoding)}::ASCII.GetBytes("[email protected]:yourPAT")

[email protected] を Connect AI のメールアドレスに、yourPAT を Personal Access Token に置き換えてください。

Amp に MCP Server を登録

Base64 文字列を取得したら、以下のコマンドで CData Connect AI MCP サーバーを Amp に登録します。 

amp mcp add cdata-connect-ai -- npx -y mcp-remote@latest https://mcp.cloud.cdata.com/mcp --header "Authorization: Basic "

これにより Connect AI の設定が Amp の設定ファイルに追加され、CData Connect AI との通信が有効になります。

接続を確認してデータを探索

  1. 新しいスレッドを作成

    2. 新しい Amp セッションを開始してデータとのやりとりを始めます。

    amp thread new

  2. インタラクティブチャットに入る

    3. 以下のコマンドで新しいスレッドに接続します: 

    amp

  3. MCP サーバーを確認

    4. Amp シェル内で登録された MCP サーバーを確認します: 

    list mcp

  4. データソースを確認

    5. getCatalogs
    を実行して、接続されたBigQuery のデータがカタログとして表示されることを確認します。

ステップ 3：ライブ BigQuery データアクセスでインテリジェントエージェントを構築

Amp アプリケーションが設定され CData Connect AI に接続されたので、自然言語を使ってBigQuery のデータとやりとりする高度なエージェントを構築できます。MCP 統合により、エージェントに強力なデータアクセス機能が提供されます。

エージェントで利用可能な MCP ツール

Amp アプリケーションは以下の CData Connect AI MCP ツールにアクセスできます。

  • getCatalogs: すべてのデータソースカタログを一覧表示（例: GoogleBigQuery1）
  • getSchemas: 接続されたカタログ内のデータベーススキーマを返却
  • getTables: 指定したスキーマで利用可能なすべてのテーブルとビューを一覧表示
  • getColumns: 特定のテーブルまたはビューのカラム定義を返却
  • queryData: SQL クエリ（SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE）を実行
  • getProcedures: ストアドプロシージャまたは API エンドポイントを一覧表示
  • getProcedureParameters: ストアドプロシージャのパラメータメタデータを返却
  • executeProcedure: ストアドプロシージャを実行（例: BigQuery アクション）

Amp の主な機能

Amp はインテリジェントでデータ対応の AI エージェント構築に最適な、本番環境対応の機能を提供します。

  • 自動コンテキスト管理: Amp は会話コンテキストを自動的に維持・呼び出し、手動での状態追跡なしにシームレスなマルチターンインタラクションを実現
  • ステートフルな会話: 複数のクエリにわたってコンテキストとメモリを保持し、自然で人間らしい会話を作成
  • ネイティブ MCP 統合: Amp は Model Context Protocol（MCP）をネイティブサポートし、CData Connect AI や他の MCP 対応サーバーからライブデータにセキュアかつリアルタイムにアクセス可能
  • ツール指向アーキテクチャ: ツールは管理された呼び出し、入力検証、エラー処理を備えたファーストクラスコンポーネントとして扱われる
  • 効率的なコンテキスト処理: Amp はプロンプトを動的に最適化し、モデルのトークン制限に近づいても関連情報を保持
  • クロスソースクエリ: 単一の会話ワークフロー内で複数の接続データソースを組み合わせてクエリ可能
  • きめ細かいアクセス許可制御: ツールアクセスレベルを定義・適用してデータガバナンスとセキュアな統合を維持
  • 開発者フレンドリーな CLI と SDK: Amp CLI または VS Code 拡張機能から MCP 接続の管理、エージェントの設定、ワークフローのテストを簡単に実行

使用例

CData Connect AI を通じたライブデータアクセスで Amp エージェントができることの例を紹介します。

  • データ分析エージェント:BigQuery のデータのトレンドや異常を特定
  • レポート生成エージェント: 自然言語プロンプトからレポートを生成
  • インタラクティブチャットボット: ライブデータを使ってインサイトを会話形式で説明
  • データ品質エージェント: リアルタイムでデータの不整合を監視・フラグ付け
  • 自動化ワークフローエージェント: 定義されたデータ条件に基づいてアラートをトリガー

エージェントのテスト

エージェントが動作したら、自然言語クエリでやりとりできます。例えば:

  • 「過去 30 日間のすべての新規リードを表示して」
  • 「今四半期で最もパフォーマンスの高いキャンペーンは？」
  • 「売上の成長を分析して異常を特定して」
  • 「現在のオポチュニティのサマリーレポートを生成して」
  • 「ステータスが承認待ちのすべてのレコードを検索して」

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