CData Connect AI 経由でConfluence のデータ をGemini Enterprise に接続する方法

Jerod Johnson
Jerod Johnson
Director, Technology Evangelism
CData Connect AI Remote MCP をGemini Enterprise に接続し、自然言語でConfluenceのリアルタイムデータを安全に読み取り、操作しましょう。

Gemini Enterprise は、Google Workspace の一部として提供される Google のエンタープライズ AI アシスタントです。カスタムMCP サーバーのデータストアにネイティブ対応しているため、Model Context Protocol（MCP）を介してエンタープライズデータをリアルタイムにクエリ・操作できるよう拡張できます。CData Connect AI Remote MCP と組み合わせれば、データレプリケーションや独自の連携ロジックを構築することなく、自然言語でConfluenceのデータをリアルタイムに操作できます。

CData Connect AI は、単一のマネージドMCP エンドポイントを介してConfluenceのデータに接続するための、クラウド to クラウド専用インターフェースを提供します。CData Connect AI Remote MCP Server を利用することで、Gemini Enterprise とConfluenceの間で安全な通信が可能になり、自然言語のプロンプトでリアルタイムのConfluence のデータに質問したり操作したりできるようになります。

本記事では、カスタムMCP サーバーのデータストアを作成して、CData Connect AI 経由でGemini Enterprise をリアルタイムのConfluenceデータに接続する方法をご紹介します。これにより、Gemini Enterprise のチャットインターフェースから直接Confluence のデータにアクセスできるようになります。

前提条件

  1. CData Connect AI アカウント（Confluenceなど、有効な接続が1つ以上あること）
  2. Gemini Enterprise アカウント（トライアル利用可）
  3. 課金が有効になっているGoogle Cloud プロジェクト
  4. Google Cloud CLI がインストール・設定済みであること
  5. Google Cloud アカウントで以下を実施しておくこと:
    • カスタムMCP データストア用に組織のポリシーをオーバーライドする（詳細はこちら）。
    • 管理者に Discovery Engine Editor ロールを付与する（詳細はこちら）。

ステップ1: Gemini Enterprise 用のConfluence 接続を構成する

Gemini Enterprise からConfluence への接続は、CData Connect AI Remote MCP を通じて実現します。Gemini Enterprise からConfluence のデータ と対話するために、まずはCData Connect AI でConfluence 接続を作成・構成していきましょう。

  1. Connect AI にログインし、Sources をクリックして、 Add Connection をクリックします
  2. Add Connection パネルから Confluence を選択します
  3. Confluence に接続するために必要な認証情報を入力しましょう。

    Confluence 接続プロパティの取得・設定方法

    任意のConfluence Cloud またはConfluence Server インスタンスへの接続を確立できます。接続するにはURL 接続プロパティを設定します。例えば、https://yoursitename.atlassian.net です。

    Confluence への認証

    Confluence は、次の認証メソッドをサポートしています：API トークン、Basic 認証、OAuth 2.0、SSO。

    API トークン - Confluence Cloud アカウント

    トークンの取得

    アカウント認証にはAPI トークンが必要です。API トークンを生成するには、Atlassian アカウントにログインしてAPI トークン -> API トークンの作成を選択します。生成されたトークンが表示されます。

    トークンを使用する認証

    Cloud アカウントへの認証を行うには、以下を入力します。

    • AuthScheme：APIToken に設定。
    • User：Confluence サーバーに認証する際に使用されるユーザー。
    • APIToken：現在認証されているユーザーに紐づくAPI トークン。
    • Url：Confluence エンドポイントに紐づくURL。例えば、https://yoursitename.atlassian.net です。

    Basic 認証 - Confluence Server インスタンス

    Server インスタンスへの認証を行うには、以下のように指定します。

    • AuthScheme：Basic に設定。
    • User：Confluence インスタンスに認証する際に使用されるユーザー。
    • Password：Confluence サーバーに認証する際に使われるパスワード。
    • Url：Confluence エンドポイントに紐づくURL。例えば、https://yoursitename.atlassian.net です。
    その他の認証方法と詳細については、ヘルプドキュメントの「はじめに」セクションを参照してください。

  4. Save & Test をクリックします
  5. Add Confluence 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。

CData Connect AI でOAuth App を作成する

Gemini Enterprise は、CData Connect AI MCP Server に対するユーザー認証にOAuth 2.0 Authorization Code with PKCE を使用します。そのため、CData Connect AI アカウントでユーザーベースのOAuth App を作成する必要があります。

  1. Connect AI の右上にある歯車アイコン () をクリックして、Settings を開きます。
  2. OAuth Apps に移動し、+ Create App をクリックします。Create OAuth App ダイアログが表示されます。
  3. 以下の項目を入力します。
    • Name — わかりやすい名前を入力します（例: GeminiEnterpriseOAuth）。
    • Authentication Flow — User-based (Authorization Code) を選択します。
    • Callback URL — https://vertexaisearch.cloud.google.com/oauth-redirect を入力します。
  4. Confirm をクリックします。CData Connect AI がOAuth App を作成し、Client ID とClient Secret が生成されます。
  5. Client ID とClient Secret の両方の値をコピーします。ステップ2 で使用します。

接続の設定とOAuth App の作成が完了したら、いよいよGemini Enterprise でカスタムMCP サーバーのデータストアを作成していきましょう。

ステップ2: カスタムMCP サーバーのデータストアを作成する

  1. Gemini Enterprise を開き、データストア画面に移動します。
  2. データストアを作成をクリックします。
  3. データソースを選択ページで、ソースを検索フィールドに Custom MCP Server と入力します。カスタム MCP サーバーカードが表示されます。
  4. MCP サーバーを追加をクリックします。MCP サーバーの構成ページが表示されます。
  5. 認証の設定セクションで、以下の必須フィールドに値を入力します:
    • MCP サーバーの URL: https://mcp.cloud.cdata.com/mcp
    • 認可 URL: https://cloud-login.cdata.com/authorize
    • トークン URL: https://cloud-login.cdata.com/oauth/token
    • クライアント ID および クライアントシークレット: ステップ1 で作成したOAuth App のもの
  6. ログインをクリックして、サインインを完了します。
  7. 続行をクリックすると、詳細オプションセクションが開きます。

  8. MCP サーバーの説明フィールドに、サーバーの機能や使用するタイミングをGemini Enterprise が理解できるような説明を入力します。詳細については、 効果的なMCP サーバーの説明と指示の書き方をご覧ください。

  9. 続行をクリックします。

  10. データコネクタの構成セクションで、マルチリージョンフィールドのリストからデータコネクタの場所を選択します。

  11. データコネクタ名に、データストアの名前を入力します。

  12. 作成をクリックします。Gemini Enterprise がデータストアを作成し、データストアページに表示されます。

    注: デフォルトでは、カスタムMCP サーバーのツールやアクションは何も有効化されていません。ツールやアクションは個別に有効化する必要があります。

ステップ3: アクションを有効化する

カスタムMCP サーバーのデータストアを作成したら、Gemini Enterprise で利用できるようにするために、少なくとも1つのツールまたはアクションを有効化する必要があります。

  1. 作成したカスタムMCP サーバーのデータストアに移動します。

  2. 操作 タブを開き、カスタム アクションを再読み込み をクリックして再認証します。

    注: このアクションでは、MCP サーバーに対してtools/list 呼び出しを行い、利用可能なツールを取得します。取得されたツールは画面に表示されます。

  3. 有効にするアクションを選択します。
  4. アクションを有効にするをクリックします。

ステップ4: MCP サーバーのデータストアをGemini Enterprise アプリに接続する

カスタムMCP サーバーのデータストアを作成し、アクションを有効化したら、利用できるようにするためにデータストアをGemini Enterprise アプリに接続する必要があります。

  1. Google Cloud コンソールで、Gemini Enterprise ページに移動します。
  2. ナビゲーションメニューから アプリ をクリックします。
  3. データストアを接続したいGemini Enterprise アプリを選択します。
  4. アプリのナビゲーションメニューから 接続されたデータソース をクリックします。
  5. 既存のデータストアを追加をクリックして、作成したデータストアを選択します。
  6. 接続をクリックします。

ステップ5: 自然言語でリアルタイムのConfluenceデータにクエリを実行する

データストアの接続が完了したら、Gemini Enterprise のユーザーはWebアプリケーションから自然言語でリアルタイムのConfluence のデータを操作できるようになります。各ユーザーは初回利用時に、OAuth フローを通じて自身のConnect AI 認証情報で認証を行います。

  1. Gemini Enterprise を開き、Connections をクリックしてCData Connect AI を承認します。
  2. Confluence のデータ について、自然言語で質問してみましょう。
    • 「過去30 日間のすべてのConfluence のデータ を表示して」
    • 「Confluence のデータ の中で売上トップのレコードは?」
    • 「すべてのアクティブなConfluence のデータ と現在のステータスをリスト表示して」
    • 「今四半期のConfluence のデータ のアクティビティをまとめて」
  3. Connect AI を介して、自然言語のプロンプトに応じたConfluenceデータの取得やアクションの実行が可能です。ユーザーがSQL を記述したり、データ構造を深く理解したりする必要は一切ありません。

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