CData CLI を使用して Claude Code CLI と BigQuery のデータ を連携する方法

Claude Code は Anthropic が開発したエージェント型コマンドラインツールで、AI によるアシスタント機能を開発ワークフローに直接組み込みます。ターミナル上でネイティブに動作し、ファイルの読み取り、コマンドの実行、プロジェクト全体にわたる意思決定といった複数ステップのタスクを、常に手動で介在することなく計画・実行できます。エージェントスキルファイルの読み込みと追従に対応しているため、Claude Code は構造化されたワークフローに適しており、CData CLI のようなツールを通じて外部データソースに接続する用途にぴったりです。データに対してやりたいことを自然な言葉で伝えるだけで、Claude Code がドライバーのセットアップ、接続の設定、クエリの実行を自動で処理します。

この記事では、CData CLI を通じて BigQuery のデータ を Claude Code CLI に接続する手順を、ステップごとに詳しく説明します。

前提条件

• Claude Code がインストールされていること
• CData CLI がインストールされていること

はじめに

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ステップ 1: スキルをダウンロードする（初回のみのセットアップ）

CData CLI は、必ず公式スキルと組み合わせて使用しましょう。

• GitHub 上の公式 CData CLI スキルは、ターミナルから npx skills を使ってダウンロードできます:

  npx skills add CDataSoftware/cli-skills

• ターミナルに表示されるプロンプトに従って、Claude Code 向けにインストールします

ステップ 2: プロジェクトディレクトリをセットアップする

プロジェクトファイルをまとめて格納するためのプロジェクトディレクトリを作成します。

ターミナルで目的のディレクトリに移動し、claude コマンドでセッションを開始します。

ステップ 3: ドライバーと接続を設定する

このセッションで CLI と BigQuery のデータ データを使って何を実現したいのかを伝えます。例えば、次のようなプロンプトを試してみてください:

BigQuery のデータ に接続して Orders からの更新を確認するコマンドラインアプリを作りたいです。OrderName や Freight といった重要なカラムのデータも必ず含めてください。

このプロンプトを入力すると、自動的にスキルが読み込まれ、以下のプロセスが開始されます。次の各ステップは、エージェントに手動で個別にプロンプトを送ることもできます。

1. ドライバーのセットアップ: Claude Code は既存の CData BigQuery ドライバーを確認し、なければ新しいドライバーを検索してダウンロードします:

   1. cdatacli drivers list

   2. cdatacli drivers search --driver "BigQuery"

   3. cdatacli drivers download --artifact-id <artifact-id>

2. アクティベーション: 1 つのコマンドで BigQuery ドライバーをトライアルライセンスまたは正規ライセンスでアクティベートします:

   1. cdatacli drivers activate "BigQuery" --name "<name>" --email "<email>" --trial

   2. cdatacli drivers activate "BigQuery" --name "<name>" --email "<email>" --key "<product-key>"

3. BigQuery の接続を確立する: 既存の BigQuery 接続を確認するか、新しい接続を作成します:

   1. cdatacli connection list

   2. cdatacli connection create --driver "BigQuery" --name my_googlebigquery_connection --connectionstring "Prop1=value1;Prop2=value2;..."

4. BigQuery スキルを作成する（該当する場合）: CData は主要なデータソース向けのドライバー手順書を提供しており、これを使ってデータソース固有のスキルファイルを生成することで、ドライバーのベストプラクティスに沿ってエージェントを導けます。 次のコマンドを実行してスキルファイルを生成し、出力をスキルディレクトリに保存します。スキルはプロジェクト単位またはグローバルのいずれかに保存できます。（注: 「No instructions available for BigQuery」というメッセージが返された場合は、そのドライバー用の手順書が存在しないため、メインのドライバースキルをそのまま使用できます）

   cdatacli drivers skill "BigQuery" > ~/skills/cdata-googlebigquery/SKILL.md

ステップ 4: BigQuery のデータ データをクエリする

CData ドライバーの構成がすべて完了したら、エージェントはリアルタイムの BigQuery データに対してクエリを実行したり、コードを書いたりできるようになります。

cdatacli query sql --connection my_googlebigquery_connection --sql "SELECT * FROM Orders"

CData CLI でターミナルから直接 BigQuery データをクエリする

Claude Code と CData CLI を組み合わせれば、カスタムのミドルウェアやスケジュール同期、各ステップでの手作業なしに、AI コーディングエージェントがリアルタイムの BigQuery データへ直接アクセスできる道筋が手に入ります。やりたいことを伝えるだけで、エージェントがドライバーの構成、接続のセットアップ、クエリの実行までをターミナル上で最初から最後まで処理します。

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