CData Connect AI 経由でElasticsearch のデータ をGemini Enterprise に接続する方法
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Elasticsearch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Elasticsearch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Elasticsearch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Elasticsearch 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Elasticsearch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Elasticsearch のデータにアクセスできるようになります。
Elasticsearch データ連携について
CData を使用すれば、Elasticsearch 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:
- SQL エンドポイントと REST エンドポイントの両方にアクセスでき、接続を最適化し、Elasticsearch データの読み書きに関してより多くのオプションを提供します。
- v2.2 以降およびオープンソース Elasticsearch サブスクリプションを含む、ほぼすべての Elasticsearch インスタンスに接続できます。
- SCORE() 関数を明示的に要求することなく、常にクエリ結果の関連性スコアを受け取ることができます。これにより、サードパーティツールからのアクセスが簡素化され、クエリ結果のテキスト関連性のランキングを簡単に確認できます。
- 複数のインデックスを検索でき、クライアントマシンではなく Elasticsearch がクエリと結果の管理・処理を担当します。
ユーザーは、Crystal Reports、Power BI、Excel などの分析ツールと Elasticsearch データを統合し、当社のツールを活用して、Elasticsearch を含むすべてのデータソースへの単一のフェデレートアクセスレイヤーを実現しています。
CData の Elasticsearch ソリューションの詳細については、ナレッジベース記事をご覧ください:CData Elasticsearch Driver Features & Differentiators
はじめに
前提条件
- CData Connect AI アカウント(Elasticsearchなど、有効な接続が1つ以上あること)
- Gemini Enterprise アカウント(トライアル利用可)
- 課金が有効になっているGoogle Cloud プロジェクト
- Google Cloud CLI がインストール・設定済みであること
- Google Cloud アカウントで以下を実施しておくこと:
ステップ1: Gemini Enterprise 用のElasticsearch 接続を構成する
Gemini Enterprise からElasticsearch への接続は、CData Connect AI Remote MCP を通じて実現します。Gemini Enterprise からElasticsearch のデータ と対話するために、まずはCData Connect AI でElasticsearch 接続を作成・構成していきましょう。
- 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
- Add Connection パネルから Elasticsearch を選択します
-
Elasticsearch に接続するために必要な認証情報を入力しましょう。
Elasticsearch 接続プロパティの取得・設定方法
接続するには、Server およびPort 接続プロパティを設定します。 認証には、User とPassword プロパティ、PKI (public key infrastructure)、またはその両方を設定します。 PKI を使用するには、SSLClientCert、SSLClientCertType、SSLClientCertSubject、およびSSLClientCertPassword プロパティを設定します。
CData 製品は、認証とTLS/SSL 暗号化にX-Pack Security を使用しています。TLS/SSL で接続するには、Server 値に'https://' を接頭します。Note: PKI を 使用するためには、TLS/SSL およびクライアント認証はX-Pack 上で有効化されていなければなりません。
接続されると、X-Pack では、設定したリルムをベースにユーザー認証およびロールの許可が実施されます。
- Save & Test をクリックします
-
Add Elasticsearch 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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
- Gemini Enterprise を開き、データストア画面に移動します。
- データストアを作成をクリックします。
- 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。
- 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。
- 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
- ログインをクリックして、サインインを完了します。
- 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。
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。
続行をクリックします。
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。
データコネクタ名に、データストアの名前を入力します。
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。
- 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。
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。
- 有効にするアクションを選択します。
- 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。
- Google Cloud コンソールで、Gemini Enterprise ページに移動します。
- ナビゲーションメニューから アプリ をクリックします。
- データストアを接続したいGemini Enterprise アプリを選択します。
- 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。
- 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。
- 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Elasticsearch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Elasticsearch 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。
- Gemini Enterprise を開き、Connections をクリックしてCData Connect AI を承認します。
-
Elasticsearch 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Elasticsearch のデータ を表示して」
- 「Elasticsearch 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Elasticsearch 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Elasticsearch のデータ のアクティビティをまとめて」
- Connect AI を介して、自然言語のプロンプトに応じたElasticsearch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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