【MCP Server】Gumloop をDatabricks のデータと連携するフローを作る

加藤龍彦
デジタルマーケティング

CData Connect AI のリモートMCP サーバーを活用し、Gumloop から自動化ワークフロー内でDatabricks にセキュアにアクセスしてアクションを実行します。

Gumloop は、トリガー、AI ノード、API、データコネクタを組み合わせてAI を活用したワークフローを作成できるビジュアル自動化プラットフォームです。Gumloop と CData Connect AI を組み込みの「MCP (Model Context Protocol) Server」を通じて統合することで、ワークフローからライブのにシームレスにアクセスして対話できるようになります。

このプラットフォームはローコード環境を提供しているため、大規模な開発作業なしで複雑なプロセスを簡単にオーケストレーションできます。柔軟性が高く、複数のビジネスアプリケーション間での統合が可能で、ライブデータを使ったエンドツーエンドの自動化を実現します。

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、Connect AI での Databricks 接続の構成、Gumloop への MCP Serverの登録、そして Databricks をクエリするワークフローの構築に必要な手順をご紹介します。

Databricks データ連携について

CData を使用すれば、Databricks のライブデータへのアクセスと統合がこれまでになく簡単になります。お客様は CData の接続機能を以下の目的で利用しています：

Runtime バージョン 9.1 - 13.X から Pro および Classic Databricks SQL バージョンまで、すべてのバージョンの Databricks にアクセスできます。
あらゆるホスティングソリューションとの互換性により、お好みの環境で Databricks を使用し続けることができます。
パーソナルアクセストークン、Azure サービスプリンシパル、Azure AD など、さまざまな方法で安全に認証できます。
Databricks ファイルシステム、Azure Blob ストレージ、AWS S3 ストレージを使用して Databricks にデータをアップロードできます。

多くのお客様が、さまざまなシステムから Databricks データレイクハウスにデータを移行するために CData のソリューションを使用していますが、ライブ接続ソリューションを使用して、データベースと Databricks 間の接続をフェデレートしているお客様も多数います。これらのお客様は、SQL Server リンクサーバーまたは Polybase を使用して、既存の RDBMS 内から Databricks へのライブアクセスを実現しています。

一般的な Databricks のユースケースと CData のソリューションがデータの問題解決にどのように役立つかについては、ブログをご覧ください：What is Databricks Used For? 6 Use Cases

はじめに

ステップ 1: Gumloop 用のDatabricks 接続を構成する

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

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
「Add Connection」パネルから「Databricks」を選択します
Databricks に接続するために必要な認証情報を入力しましょう。
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。
「Create & Test」をクリックします
「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を追加する

パーソナルアクセストークン (PAT) は、Gumloop 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。

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。
「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。
PAT に名前を付けて「Create」をクリックします。
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、Gumloop からDatabricks に接続する準備が整いました！

ステップ2：Gumloop でMCP Server に接続する

続いて、Connect AI の MCP Server エンドポイントと認証情報をGumloop の認証情報に追加します。

Gumloop のアカウントを作成して（アカウント未作成の場合）、サインインしましょう。
Gumloop Credentials のページにアクセスして、MCP Server を構成します。
「Add Credentials」をクリックし、「MCP Server」を検索して選択します

以下の詳細情報を入力します。
- URL: https://mcp.cloud.cdata.com/mcp
- Label: Databricks-mcp-server などのわかりやすい名前
- Access Token / API Key: 空白のままにします
- Additional Header: Authorization: Basic YOUR EMAIL:YOUR PAT
- 認証情報を保存します