次世代ターミナル Warp と BigQuery を MCP で接続（CData Connect AI）

Yazhini G
Yazhini G
Technical Marketing Engineer
次世代ターミナル Warp から BigQuery のデータを操作する手順を解説。CData Connect AI の Remote MCP Server で接続を設定し、Warp Agent にリアルタイムの BigQuery のデータを自然言語で操作させます。

Warp は、モダンなターミナルと AI エージェントを組み合わせたエージェント型の開発環境です。大規模言語モデル（LLM）との対話や Model Context Protocol（MCP） サーバーとの連携に対応しているため、ターミナルを離れることなく、エージェントから外部のリアルタイムデータソースにアクセスできます。

Warp 組み込みの MCP Server 経由で CData Connect AI と連携すると、Warp Agent はガバナンスの効いたリアルタイムの BigQuery のデータにアクセスできるようになります。連携用のコードを書かなくても、BigQuery のデータの探索や自然言語での質問、レコードの操作ができます。

この記事では、Connect AI での BigQuery 接続の設定、Warp での CData MCP Server の設定、Warp Agent からリアルタイムの BigQuery のデータを操作する方法の3点をご紹介します。

BigQuery とのデータ連携について

CData は、Google BigQuery のリアルタイム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、別々のデータソースから業務データを 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。

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ステップ 1：Warp 用に BigQuery への接続を設定

Warp から BigQuery への接続は、Connect AI の Remote MCP Server を通じて実現されます。Warp 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. Connect AI での接続の追加
  2. Add Connection パネルから BigQuery を選択
    3. データソースの選択
  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。

    接続の設定（Salesforce の例）
  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
    6. 権限の更新

Personal Access Token の追加

Personal Access Token（PAT）は、Warp から Connect AI への接続を認証するために使用します。アクセス制御をきめ細かく保つため、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. 新しい PAT の作成
  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 Warp 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：Warp で Connect AI を設定

続いて、Warp で Warp Agent を有効にし、LLM プロバイダーと Connect AI の MCP エンドポイントを設定します。これで、エージェントが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. Warp をダウンロード・インストールし、Warp アカウントにサインアップまたはログインします
  2. ウィンドウ左上の Tabs panel アイコンをクリックするか、Ctrl + Shift + B を押します Warp で Tabs panel を開く
  3. Settings をクリックして Agents を展開し、Warp Agent を選択して Warp Agent のトグルをオンにします Settings で Warp Agent を有効化

LLM プロバイダーの設定

Warp Agent がプロンプトを解釈し、どの MCP ツールを呼び出すかを判断するには、LLM プロバイダーが必要です。お好みのプロバイダーの API キーを追加しましょう。

  1. 同じ Warp Agent ページで、Custom Inference セクションまでスクロールします
  2. 使用する LLM プロバイダー（OpenAI、Anthropic、Google など）の API キーを入力します Custom Inference で LLM の API キーを追加

Connect AI MCP Server の追加

  1. Agents の下にある MCP servers をクリックし、 Add をクリック Warp で新しい MCP サーバーを追加
  2. Add New MCP Server エディターに、以下の JSON 設定を貼り付けます： 
    {
  "mcpServers": {
    "CData_Connect_AI": {
      "url": "https://mcp.cloud.cdata.com/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Basic your_base64_encoded_email_PAT"
      }
    }
  }
}

    注意：Connect AI のユーザーメールアドレスと 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...XYZ の場合、ヘッダーの値は Basic dXNlckBteWRvbWFpbjphSzkvbVB4Mi9Rcjd2TjQ... のような値になります

    Connect AI MCP Server の設定
  3. Save をクリックして MCP サーバーを追加
  4. My MCPs に CData_Connect_AI が表示され、トグルが有効になっていてツールが利用可能な状態であることを確認します Warp で Connect AI MCP Server が有効になっていることを確認

MCP サーバーと LLM プロバイダーの設定が完了したので、Warp Agent は Connect AI 経由でリアルタイムの BigQuery のデータを操作できる状態になりました。

ステップ 3：Warp Agent からリアルタイムの BigQuery のデータを操作

それでは、Warp Agent で自然言語のプロンプトを使って、リアルタイムの BigQuery のデータを探索してみましょう。

  1. 左ナビゲーションバーの アイコンをクリックし、Agent を選択 Warp で新しいエージェントの会話を開始
  2. データを操作するプロンプトを入力します。例：
    • CData_Connect_AI の MCP 接続で利用可能なデータソースを一覧表示して
    • BigQuery で探索できる内容を教えて
    • BigQuery のデータから最新のレコードを 5 件取得して
    Warp Agent にプロンプトを入力
  3. エージェントが Connect AI MCP Server を呼び出し、BigQuery のデータをリアルタイムで取得して返します Warp Agent からリアルタイムデータを操作

これで Warp Agent が Connect AI MCP Server を呼び出し、Remote MCP ツールを通じてリアルタイムの BigQuery のデータを操作できるようになりました。ここまでの操作はすべてターミナル上で完結します。

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