CData Connect AI 経由で Goose とリアルタイム BigQuery データを連携

Goose は、お使いのマシン上でローカルに動作するオープンソースの AI エージェントで、幅広い LLM プロバイダーに対応しています。拡張機能（Extensions）のフレームワークを通じて Model Context Protocol（MCP）をサポートしているため、外部ツールやデータソースを追加して、モデルの学習データを超えたリアルタイムのシステムにエージェントからアクセスできます。

Goose を組み込みの MCP Server 経由で CData Connect AI と連携すると、Goose はガバナンスの効いたリアルタイムのBigQuery のデータへのアクセスが可能になります。自然言語のプロンプトでBigQuery のデータのカタログ一覧表示、スキーマ探索、レコードのクエリが行え、すべてのデータアクセスは認可されたソースに対してセキュアに実行されます。

この記事では、Connect AI での BigQuery 接続設定、必要な Personal Access Token の生成、Goose のインストールとセットアップ、Connect AI MCP Server をカスタム拡張機能として追加する手順、そして Goose のチャットからリアルタイムBigQuery のデータをクエリして連携を確認する方法をご紹介します。

ステップ 1：Goose 用に BigQuery への接続を設定

Goose から BigQuery への接続は、Connect AI の Remote MCP Server を通じて実現されます。Goose からBigQuery のデータを操作するために、まず Connect AI で BigQuery のコネクションを作成・設定していきましょう。

1. Connect AI にログインし、Sources をクリック、次に Add Connection をクリック

2. Add Connection 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。サービスア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
5. Permissions タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新

Personal Access Token の追加

Personal Access Token（PAT）は、Goose から Connect AI への接続を認証するために使用します。アクセス制御の粒度を維持するために、連携ごとに個別の PAT を作成することをおすすめします。

1. Connect AI アプリ右上の歯車アイコン（）をクリックして Settings を開く
2. Settings ページで Access Tokens セクションに移動し、 Create PAT をクリック
3. PAT にわかりやすい名前を付けて Create をクリック

4. 表示されたトークンをコピーして安全に保管してください。一度しか表示されません

BigQuery のコネクションと PAT の設定が完了しました。これで Goose は Connect AI 経由でBigQuery のデータに接続する準備が整いました。

ステップ 2：Goose をインストールしてセットアップ

次に Goose をインストールし、LLM プロバイダーを選択して、Connect AI Remote MCP Server をカスタム拡張機能として追加します。これで、エージェントが Connect AI 経由でリアルタイムデータのツールを検出・呼び出せるようになります。

1. 公式のインストールガイドに従って Goose をダウンロード・インストールし、アプリケーションを起動します
2. Welcome to goose 画面で AI プロバイダーを選択します。ローカルモデルを使う場合は Use Free/Local Providers、OpenAI、Anthropic、Google などのプロバイダーを設定する場合は Connect to a Provider を選択し、必要な API キーを入力します
3. 左ナビゲーションで Extensions をクリックし、+ Add custom extension をクリック
4. 拡張機能のダイアログで、以下の値を設定します：
   • Extension Name： CData MCP、または任意の名前
   • Type： Streamable HTTP
   • Endpoint： https://mcp.cloud.cdata.com/mcp
5. Request Headers で以下の 2 つのヘッダーを追加し、それぞれ入力後に + Add をクリックします：
   • Authorization： Basic your_base64_encoded_email_PAT
   • Content-Type： application/json

   注意：Goose は Connect AI との通信に Basic 認証を使用します。Connect AI のユーザーメールアドレスと前の手順で作成した PAT を email:PAT の形式で組み合わせ、その文字列を Base64 エンコードして先頭に Basic を付けてください。例えば [email protected]:ABC123...XYZ789 の場合、Authorization ヘッダーの値は Basic dXNlckBkb21haW4uY29tOkFCQzEyMy4uLlhZWjc4OQ== のような値になります

   
6. Save をクリックして設定を保存
7. チャットに戻り、チャット入力欄の下にある拡張機能アイコンをクリックして、設定した MCP が有効になっていることを確認します

MCP サーバーの追加と LLM プロバイダーの設定が完了したので、Goose は Connect AI 経由でリアルタイムBigQuery のデータをクエリできる状態になりました。

ステップ 3：Goose からリアルタイム BigQuery のデータ をクエリ

連携設定が完了したら、Goose のチャットから、設定した LLM が処理する自然言語プロンプトでリアルタイムBigQuery のデータを操作してみましょう。

1. CData MCP 拡張機能を有効にした状態で、チャットにプロンプトを入力します。例：
   • CData MCP のカタログを一覧表示して
   • BigQuery で利用可能なスキーマとテーブルを表示して
   • BigQuery のデータ のテーブルから上位 5 件のレコードをクエリして
2. Goose が Connect AI MCP Server を呼び出し、BigQuery のデータのリアルタイム結果を返します

これで Goose エージェントが Connect AI MCP Server と通信し、チャットから直接 Remote MCP ツールを通じてリアルタイムBigQuery のデータを取得できるようになりました。

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