BitbucketのデータをGemini CLIで使う方法｜MCP接続3ステップ

Gemini CLIからBitbucketのデータにMCP接続で安全にアクセスする方法を3ステップで解説。自然言語で読み取り・アクション実行が可能です。

Gemini CLI は、Google のGemini AI モデルへのアクセスを提供するコマンドラインインターフェースツールです。コード生成、テキスト分析、会話型AI 機能を利用できます。コーディングで活用している方も多いのではないでしょうか。CData Connect AI と組み合わせることで、Gemini CLI をBitbucket とリアルタイムに連携できるようになります。この記事では、Connect AI を使用したBitbucket への接続方法と、Bitbucket と対話するためのGemini CLI の構成手順をご紹介します。

CData Connect AI は、Bitbucketを含む数百のデータソースをMCP経由でAIツールにつなげるクラウドサービスです。接続情報はConnect AI側で一元管理されるため、Gemini CLIにBitbucketの認証情報を直接渡すことなくセキュアに連携できます。

ステップ1: Gemini CLI 用の Bitbucket 接続を構成

それでは早速、Gemini CLI から Bitbucket への接続を設定していきましょう。Gemini CLI から Bitbucket と対話するには、まずCData Connect AI でBitbucket 接続を作成して構成します。

  1. Connect AI にログインし、「Connections」をクリックして「 Add Connection」をクリックします 接続の追加
  2. 「Add Connection」パネルから「Bitbucket」を選択します データソースの選択
  3. Bitbucket に接続するために必要な認証情報を入力しましょう。

    ほとんどのクエリでは、ワークスペースを設定する必要があります。唯一の例外は、Workspacesテーブルです。このテーブルはこのプロパティの設定を必要とせず、クエリを実行すると、Workspaceの設定に使用できるワークスペーススラッグのリストが提供されます。このテーブルにクエリを実行するには、スキーマを'Information'に設定し、SELECT * FROM Workspacesクエリを実行する必要があります。

    Schemaを'Information'に設定すると、一般的な情報が表示されます。Bitbucketに接続するには、以下のパラメータを設定してください。

    • Schema: ワークスペースのユーザー、リポジトリ、プロジェクトなどの一般的な情報を表示するには、これを'Information'に設定します。それ以外の場合は、クエリを実行するリポジトリまたはプロジェクトのスキーマに設定します。利用可能なスキーマの完全なセットを取得するには、sys_schemasテーブルにクエリを実行してください。
    • Workspace: Workspacesテーブルにクエリを実行する場合を除き、必須です。Workspacesテーブルへのクエリにはこのプロパティは必要ありません。そのクエリはWorkspaceの設定に使用できるワークスペーススラッグのリストのみを返すためです。

    Bitbucketでの認証

    BitbucketはOAuth認証のみをサポートしています。すべてのOAuthフローからこの認証を有効にするには、カスタムOAuthアプリケーションを作成し、AuthSchemeをOAuthに設定する必要があります。

    特定の認証ニーズ（デスクトップアプリケーション、Webアプリケーション、ヘッドレスマシン）に必要な接続プロパティについては、ヘルプドキュメントを必ず確認してください。

    カスタムOAuthアプリケーションの作成

    Bitbucketアカウントから、以下のステップを実行します。

    1. 設定（歯車アイコン）に移動し、ワークスペース設定を選択します。
    2. アプリと機能セクションで、OAuthコンシューマーを選択します。
    3. コンシューマーを追加をクリックします。
    4. カスタムアプリケーションの名前と説明を入力します。
    5. コールバックURLを設定します。
      • デスクトップアプリケーションとヘッドレスマシンの場合、http://localhost:33333または任意のポート番号を使用します。ここで設定するURIがCallbackURLプロパティになります。
      • Webアプリケーションの場合、信頼できるリダイレクトURLにコールバックURLを設定します。このURLは、ユーザーがアプリケーションにアクセスが許可されたことを確認するトークンを持って戻るWebの場所です。
    6. クライアント認証情報を使用して認証する予定の場合、これはプライベートコンシューマーですを選択する必要があります。ドライバーでは、AuthSchemeをclientに設定する必要があります。
    7. OAuthアプリケーションに与える権限を選択します。これにより、読み取りおよび書き込みできるデータが決まります。
    8. 新しいカスタムアプリケーションを保存するには、保存をクリックします。
    9. アプリケーションが保存された後、それを選択して設定を表示できます。アプリケーションのKeyとSecretが表示されます。これらを将来の使用のために記録してください。Keyを使用してOAuthClientIdを設定し、Secretを使用してOAuthClientSecretを設定します。
    接続の構成 (Salesforce の例) 「Create & Test」をクリックします
  4. 「Add Bitbucket Connection」ページの「Permissions」タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新します。 権限の更新

パーソナルアクセストークンを追加する

パーソナルアクセストークン (PAT) は、Gemini CLI からConnect AI への接続を認証するために使用します。アクセスの粒度を維持するために、サービスごとに個別の PAT を作成することをおすすめします。

  1. Connect AI アプリの右上にある歯車アイコン () をクリックして、設定ページを開きます。
  2. 「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。
  3. PAT に名前を付けて「Create」をクリックします。 新しい PAT の作成
  4. パーソナルアクセストークンは作成時にのみ表示されます。必ずコピーして、今後の使用のために安全に保管してください。

これで、Gemini CLI からBitbucket に接続する準備が整いました！

ステップ 2: CData Connect AI 用に Gemini CLI を構成

それでは、CData Connect AI に接続するための Gemini CLI を構成していきましょう。

  1. システムに Gemini CLI がインストールされていることを確認します。インストールされていない場合は、npm を使用してインストールしましょう。 
    npm install -g @google/gemini-cli
  2. Gemini CLI の設定ファイルを見つけましょう。ファイルが存在しない場合は新規作成してください。
    • Linux/Unix/Mac: ~/.gemini/settings.json
    • Windows: %USERPROFILE%\.gemini\settings.json
  3. 設定ファイルの「mcpServers」オブジェクトに CData Connect AI を追加します。YOUR_EMAIL とYOUR_PAT を、Connect AI のメールアドレスと先ほど作成したPAT に置き換えてください。 
    
{
  "mcpServers": {
    "cdata-connect-ai": {
      "httpUrl": "https://mcp.cloud.cdata.com/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Basic YOUR_EMAIL:YOUR_PAT"
      }
    }
  }
}
    例えば、メールアドレスが [email protected] で、PAT が Uu90pt5vEO... の場合、Authorization ヘッダーは次のようになります: 
    "Authorization": "Basic [email protected]:Uu90pt5vEO..."
  4. 設定ファイルを保存します。これで、Gemini CLI はデータ操作に CData Connect AI MCP Server を使用するようになります。

ステップ 3: 自然言語でライブの Bitbucket のデータ をクエリする

Gemini CLI が構成され、CData Connect AI に接続されたので、自然言語クエリを使用して Bitbucket と対話できるようになりました。MCP 統合により、質問をして Bitbucket データソースからリアルタイムで応答を受け取ることができます。

Gemini CLI を使ってデータの探索を始めてみましょう:

  1. ターミナルを開いて、Gemini CLI セッションを開始します: 
    gemini
  2. これで、自然言語を使って Bitbucket をクエリできます。例えば:
    • 「過去 30 日間のすべての顧客を表示して」
    • 「最もパフォーマンスの良い製品は何ですか?」
    • 「第 4 四半期の売上トレンドを分析して」
    • 「すべてのアクティブなプロジェクトとその現在のステータスをリスト表示して」
  3. Gemini CLI は、自然言語クエリを適切な SQL クエリに自動的に変換し、CData Connect AI MCP Server を通じて Bitbucket データに対して実行します。

Gemini CLI の自然言語処理機能と CData Connect AI の堅牢なデータ接続機能を組み合わせることで、複雑な SQL クエリを記述したり、基礎となるデータ構造の深い技術知識を必要とすることなく、Bitbucket を探索して分析できます。

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