【MCP Server】Google ADK エージェントから Databricks のデータにリアルタイムで接続しよう！

Google ADK（Agent Development Kit）は、さまざまなデータソースやサービスと連携できる AI エージェントを構築するための、モデル非依存の強力なフレームワークです。CData Connect AI のリモートMCP と組み合わせることで、自然言語クエリを通じてDatabricks のデータとリアルタイムでやり取りできるインテリジェントなエージェントを構築できます。この記事では、Connect AI Remote MCP を使用して Databricks に接続し、Google ADK エージェントを設定して ADK Web 経由で とやり取りする方法をご紹介します。

CData Connect AI は、Databricks のデータに接続するための専用クラウド間インターフェースを提供します。CData Connect AI Remote MCP Server により、Google ADK エージェントと Databricksの間でセキュアな通信が可能になります。これにより、ネイティブ対応データベースへのデータレプリケーションを必要とせずに、エージェントから Databricks のデータの読み取りや操作を実行できます。CData Connect AIは最適化されたデータ処理機能を備えており、フィルタや JOIN を含むサポート対象のすべての SQL 操作を効率的に Databricksへ直接送信します。サーバーサイド処理を活用することで、要求されたDatabricks のデータ を迅速に取得できます。

この記事では、自然言語を使用してデータを会話形式で探索（Vibe Query）できる Google ADK エージェントの設定方法をご紹介します。Connect AI を使用すれば、Databricks に加えて、数百の他のデータソースにもアクセスできるエージェントを構築できます。

はじめに

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ステップ 1：Google ADK 用の Databricks 接続を設定する

Google ADK エージェントから Databricks への接続は、CData Connect AI のリモートMCP を通じて実現されます。ADK エージェントから Databricks とやり取りするために、まず CData Connect AI で Databricks 接続を作成・設定していきましょう。

1. Connect AI にログインし、「Sources」をクリックして、「Add Connection」をクリックします

2. 「Add Connection」パネルから「Databricks」を選択します

3. Databricks に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

   Databricks 接続プロパティの取得・設定方法

   Databricks クラスターに接続するには、以下のプロパティを設定します。

   • Database：Databricks データベース名。
   • Server：Databricks クラスターのサーバーのホスト名。
   • HTTPPath：Databricks クラスターのHTTP パス。
   • Token：個人用アクセストークン。この値は、Databricks インスタンスのユーザー設定ページに移動してアクセストークンタブを選択することで取得できます。
   Databricks インスタンスで必要な値は、クラスターに移動して目的のクラスターを選択し、Advanced Options の下にあるJDBC/ODBC タブを選択することで見つけることができます。

   Databricks への認証

   CData は、次の認証スキームをサポートしています。

   • 個人用アクセストークン
   • Microsoft Entra ID（Azure AD）
   • Azure サービスプリンシパル
   • OAuthU2M
   • OAuthM2M

   個人用アクセストークン

   認証するには、次を設定します。

   • AuthScheme：PersonalAccessToken。
   • Token：Databricks サーバーへの接続に使用するトークン。Databricks インスタンスのユーザー設定ページに移動してアクセストークンタブを選択することで取得できます。

   その他の認証方法については、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. 「Create & Test」をクリックします
5. 「Add Databricks 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。

パーソナルアクセストークンの追加

パーソナルアクセストークン（PAT）は、Google ADK エージェントから Connect AI への接続を認証するために使用されます。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. 設定ページの「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。
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ので、必ずコピーして安全な場所に保管してください。

これで接続の設定と PAT の生成が完了しました。Google ADK エージェントから Databricks に接続する準備が整いました。

ステップ 2：Google ADK エージェントを CData Connect AI 用に設定する

以下の手順に従って、CData Connect AI に接続するように Google ADK エージェントを設定していきましょう。事前構築済みのエージェントをこちらから使用できます。または、以下の手順に従って独自のエージェントを作成することもできます。

1. Google ADK Python SDK がインストールされていることを確認してください。インストールされていない場合は、pip を使用してインストールします。

   pip install google-genkit google-adk

2. エージェントの設定ファイル（通常は agent.py）を作成または更新して、CData Connect AI MCP 接続を含めます。Connect AI 認証情報を使用して MCP ツールセットを設定する必要があります。
3. MCP サーバー接続用の環境変数または設定をセットアップします。プロジェクトのルートに .env ファイルを作成し、以下の変数を設定します。

   MCP_SERVER_URL=https://mcp.cloud.cdata.com/mcp
   MCP_USERNAME=YOUR_EMAIL
   MCP_PASSWORD=YOUR_PAT
       

   YOUR_EMAIL を Connect AI のメールアドレスに、YOUR_PAT をステップ 1 で作成したパーソナルアクセストークンに置き換えてください。
4. CData Connect AI MCP Server を使用するように agent.py ファイルを設定します。以下は設定例です。

   import os
   import base64
   from google.adk.agents import LlmAgent
   from google.adk.tools.mcp_tool.mcp_toolset import MCPToolset
   from google.adk.tools.mcp_tool.mcp_session_manager import StreamableHTTPConnectionParams
   from dotenv import load_dotenv
   
   # 環境変数を読み込む
   load_dotenv()
   
   # 環境から設定を取得
   MCP_SERVER_URL = os.getenv('MCP_SERVER_URL', 'https://mcp.cloud.cdata.com/mcp')
   MCP_USERNAME = os.getenv('MCP_USERNAME', '')
   MCP_PASSWORD = os.getenv('MCP_PASSWORD', '')
   
   # MCP サーバー用の認証ヘッダーを作成
   auth_header = {}
   if MCP_USERNAME and MCP_PASSWORD:
       credentials = f"{MCP_USERNAME}:{MCP_PASSWORD}"
       auth_header = {"Authorization": f"Basic {base64.b64encode(credentials.encode()).decode()}"}
   
   # CData MCP ツールを使用してエージェントを定義
   root_agent = LlmAgent(
       model='gemini-2.0-flash-exp',  # サポートされている任意のモデルを使用できます
       name='data_query_assistant',
       instruction="""あなたは CData Connect AI を通じて Databricks データにアクセスできるデータクエリアシスタントです。
       
       ユーザーが Databricks をリアルタイムで探索・クエリできるようサポートしてください。
       利用可能な MCP ツールを使用して以下を実行できます：
       - 利用可能なデータベースとスキーマの一覧表示
       - テーブル構造の探索
       - SQL クエリの実行
       - データに関する洞察の提供
       
       実行内容を常に説明し、結果を明確にフォーマットしてください。""",
       
       tools=[
           MCPToolset(
               connection_params=StreamableHTTPConnectionParams(
                   url=MCP_SERVER_URL,
                   headers=auth_header
               )
           )
       ],
   )
       

5. ADK Web でエージェントを実行します。プロジェクトディレクトリから以下を実行してください。

   adk web --port 5000 .

   注：pip install --user で ADK をインストールした場合、adk コマンドが PATH に含まれていない可能性があります。以下のいずれかの方法で対処できます。

   • フルパスを使用：~/Library/Python/3.x/bin/adk（macOS の場合）
   • PATH に追加：export PATH="$HOME/Library/Python/3.x/bin:$PATH"
   • PATH が自動的に設定される仮想環境を使用
6. ブラウザでADK のWeb インターフェースを開きます（通常は http://localhost:5000）。
7. ドロップダウンメニューからエージェントを選択します（エージェント設定の name パラメータに基づいて名前が付けられています）。
8. これで、自然言語クエリを使用してDatabricks との会話を開始できます。。

ステップ 3：Databricks データへのアクセスを備えたインテリジェントエージェントを構築する

Google ADK エージェントを設定して CData Connect AI に接続できたので、自然言語を使用して Databricks とやり取りする高度なエージェントを構築できます。MCP 統合により、エージェントに強力なデータアクセス機能が提供されます。

エージェントで使用可能な MCP ツール

Google ADK エージェントは、以下のCData Connect AI MCP ツールにアクセスできます。

• queryData：接続されたデータソースに対してSQL クエリを実行
• execData：ストアドプロシージャを実行
• getCatalogs：利用可能なデータベース接続を取得
• getSchemas：特定のカタログのデータベーススキーマを一覧表示
• getTables：スキーマ内のテーブルを一覧表示
• getColumns：特定のテーブルの列情報を取得
• getPrimaryKeys：プライマリキー情報を取得
• getIndexes：テーブルのインデックス情報を取得
• getProcedures：利用可能なストアドプロシージャを一覧表示

ユースケース例

Databricks のデータにアクセスできるGoogle ADK エージェントでできることの例をいくつかご紹介します。

• データ分析エージェント：Databricks のトレンド、パターン、異常を分析するエージェントを構築
• レポート生成エージェント：自然言語リクエストに基づいてカスタムレポートを生成するエージェントを作成
• データ品質エージェント：リアルタイムでデータ品質を監視・検証するエージェントを開発
• ビジネスインテリジェンスエージェント：複数のデータソースをクエリして複雑なビジネスの質問に答えるエージェントを構築
• 自動化ワークフローエージェント：Databricks のデータ条件に基づいてアクションをトリガーするエージェントを作成

エージェントのテスト

ADK Web にデプロイすると、自然言語クエリを通じてエージェントとやり取りできます。以下のような質問を試してみてください。

• 「過去 30 日間のすべての顧客を表示して」
• 「今四半期の売上トップの製品は何？」
• 「売上トレンドを分析して異常を特定して」
• 「アクティブなプロジェクトのサマリーレポートを生成して」
• 「特定の条件に一致するすべてのレコードを検索して」

Google ADK エージェントは、これらの自然言語クエリを自動的に適切な SQL クエリに変換し、CData Connect AI MCP Server を通じて Databricks データに対して実行します。複雑な SQL を記述したり、基盤となるデータ構造を理解したりすることなく、ユーザーにリアルタイムの洞察を提供できます。

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