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

GitHub Copilot CLI は GitHub Copilot のターミナルインターフェースで、コマンドラインを離れることなく AI エージェントに直接アクセスできる環境を開発者に提供します。自然言語の指示によって複数ステップのタスクを自律的に実行し、ファイルの読み取りや修正、シェルコマンドの実行、GitHub 上のプルリクエスト管理、専門的なカスタムエージェントへの作業委任など、幅広い操作に対応しています。エージェントスキルとカスタム指示に対応しているため、GitHub Copilot CLI は構造化されたツール駆動型のワークフローに適しており、CData CLI 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、GitHub Copilot CLI がドライバーの構成からライセンスのアクティベーション、接続の作成、クエリの実行まで、各ステップで手作業を挟むことなくセットアップ全体を処理してくれます。

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、GitHub Copilot CLI がドライバーの構成からライセンスのアクティベーション、接続の作成、クエリの実行まで、各ステップで手作業を挟むことなくセットアップ全体を処理してくれます。

この記事では、CData CLI を通じて BigQuery のデータ を GitHub Copilot 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

1. GitHub Copilot CLI がインストールされていること
2. CData CLI がインストールされていること
3. BigQuery へのアクセス権があること

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。

1. GitHub 上の公式 CData CLI Skill は、ターミナルから npx skills を使ってインストールできます。

   npx skills add CDataSoftware/cli-skills

2. ターミナルに表示されるプロンプトに従って、GitHub Copilot 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。

1. ターミナルで目的のディレクトリに移動し、copilot 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 データを使って何を実現したいのかを伝えます。

BigQuery 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: GitHub Copilot CLI 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。

• cdatacli drivers list

• cdatacli drivers search --driver "BigQuery"

• 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。

• cdatacli drivers activate "BigQuery" --name "<name>" --email "<email>" --trial

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

3. 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。

• cdatacli connection list

• cdatacli connection create --driver GoogleBigQuery --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 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

GitHub Copilot CLI 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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