ElevenLabs でリアルタイムBigQuery のデータにアクセスする音声エージェントを構築
ElevenLabs は、自然で人間らしいインタラクションが可能な会話型音声エージェントの構築をサポートする AI オーディオプラットフォームです。ElevenLabs の Conversational AI プラットフォームでは、タスクの処理、動的な応答、外部システムとのリアルタイム連携が可能な音声アシスタントを作成できます。
ElevenLabs と CData Connect AI を MCP(Model Context Protocol)で連携させることで、音声エージェントが会話中にBigQuery のデータをクエリ、分析、操作できるようになります。この連携により、ElevenLabs の会話型 AI フレームワークと CData Connect AI のセキュアなエンタープライズ接続が統合され、手動でのデータ移動なしに、承認されたデータソースへのアクセスを安全に実行できます。
この記事では、Connect AI で BigQuery 接続を構成し、認証に必要な資格情報を生成してから、ElevenLabs に Connect AI MCP サーバーを登録し、音声エージェントが会話中にBigQuery のデータと正常にやり取りできることを確認するまでの手順を説明します。
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:ElevenLabs 用の BigQuery 接続を構成
ElevenLabs から BigQuery への接続は、CData Connect AI のリモート MCP サーバーを通じて実現します。音声エージェントからBigQuery のデータを操作するには、まず CData Connect AI で BigQuery 接続を作成・設定します。
- Connect AI にログインし、Sources をクリックしてから Add Connection をクリックします
- Add Connection パネルから BigQuery を選択します
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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。
- Save & Test をクリックします
- 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の追加
パーソナルアクセストークン(PAT)は、ElevenLabs から Connect AI への接続を認証するために使用します。きめ細かなアクセス制御を維持するため、連携ごとに個別の PAT を作成することをお勧めします。
- Connect AI アプリの右上にある歯車アイコン()をクリックして Settings 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
- PAT にわかりやすい名前(例:"ElevenLabs Voice Agent")を付けて、Create をクリックします
- トークンが表示されたらコピーして安全に保管してください。このトークンは再表示されません
BigQuery 接続の設定と PAT の生成が完了したら、ElevenLabs から Connect AI を通じてBigQuery のデータに接続できるようになります。
ステップ2:ElevenLabs に Connect AI MCP サーバーを追加
ElevenLabs は、SSE(Server-Sent Events)または HTTP ストリーミングトランスポートを使用する外部 MCP サーバーへの接続をサポートしています。CData Connect AI のリモート MCP サーバーはこの連携に対応しています。
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ElevenLabs プラットフォームにログインし、エージェントダッシュボードに移動します
- Integrations に移動し、+ Add Integration をクリックして MCP サーバー連携セクションにアクセスします
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Custom MCP Server をクリックして新しい連携を追加します
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以下の設定を入力します:
- Name: CData Connect AI
- Description: Access live enterprise data from 350+ sources
- Server URL: https://mcp.cloud.cdata.com/sse
- Secret Token: 空欄のままにします(認証はヘッダーで処理されます)
- HTTP Headers: キー Authorization、値 Basic your_email:your_PAT でヘッダーを追加します
- your_email:your_PAT を、Connect AI のログインメールと先ほど作成したパーソナルアクセストークンに置き換えます。例:Basic [email protected]:ABC123...XYZ789
- Save をクリックして接続をテストし、Connect AI から利用可能なツールを取得します
- CData Connect AI MCP サーバーが音声エージェントに割り当て可能になりました
ステップ3:Connect AI を使用するように音声エージェントを設定
MCP サーバーを登録したら、ElevenLabs の音声エージェントに追加して、会話中のリアルタイムデータアクセスを有効にできます。
- ElevenLabs ダッシュボードで新しいエージェントを作成するか、既存のエージェントを編集します
- エージェントの設定で Tools セクションに移動します
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ステップ2で設定した CData Connect AI MCP サーバーを追加します
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要件に応じてツール承認モードを設定します:
- Always Ask: エージェントはデータクエリのたびに許可を求めます(機密データの場合に推奨)
- Fine-Grained: ツール/アクションごとに承認要件を設定します
- No Approval: エージェントは自律的にデータをクエリできます
- エージェントの設定を保存します
ステップ4:音声エージェントでリアルタイムデータを操作
ElevenLabs の音声エージェントが、CData Connect AI MCP サーバーを通じて会話中にBigQuery のデータへアクセスしてクエリできるようになりました。
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音声エージェントとの会話を開始します
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エージェントにデータ関連の質問をしてみましょう:
- "利用可能な接続を教えて"
- "BigQuery のスキーマを見せて"
- "BigQuery のデータ の最新レコードをクエリして"
- "最新のデータをまとめて"
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エージェントは Connect AI の MCP ツールを使用してリアルタイムデータを取得し、会話形式で応答します
ElevenLabs の音声エージェントが CData Connect AI のリモート MCP サーバーを通じてBigQuery のデータにアクセスしてクエリできるように設定が完了しました。これで、ユーザーに向けたリアルタイムでデータドリブンな音声インタラクションが可能になります。
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