3ステップで実装：Devin×Google Cloud Storage MCP連携でリアルタイムデータ活用

Devin は、Cognition が開発したAI ソフトウェアエンジニアです。自律的なセッションの中で、コードの計画から記述、テストまでを一貫して行います。組み込みのMCP マーケットプレイスを通じてMCP（Model Context Protocol）に対応しているのも特徴です。リモートMCP サーバーを追加するだけで、外部ツールやリアルタイムのデータソースへのアクセスをDevin に与えられます。

CData Connect AI と連携させれば、Devin は組み込みのMCP サーバーを通じてガバナンスされた状態でGoogle Cloud Storage のデータにリアルタイムにアクセスできます。自然言語のプロンプトを送るだけで、カタログの一覧表示やスキーマの探索、Google Cloud Storage のデータのレコードへのクエリが行えます。データアクセスは常に、許可されたデータソースに対してのみセキュアに実行される仕組みです。

本記事では、Connect AI でGoogle Cloud Storage の接続を設定する方法から解説します。続けて、Devin のMCP マーケットプレイスからCData Connect AI MCP サーバーをインストールし、Devin のセッションからGoogle Cloud Storage のデータにクエリを実行して連携を確認するところまでを紹介します。

ステップ1：Devin 用のGoogle Cloud Storage 接続を設定

Devin からGoogle Cloud Storage へは、CData Connect AI のリモートMCP サーバー経由で接続します。まずはCData Connect AI でGoogle Cloud Storage 接続を作成し、設定を行いましょう。

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

2. Add Connection パネルからGoogle Cloud Storage を選択します

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

   ユーザーアカウントでの認証

   ユーザー資格情報の接続プロパティを設定することなく接続できます。InitiateOAuth をGETANDREFRESH に設定したら、接続の準備が完了です。

   接続すると、Google Cloud Storage OAuth エンドポイントがデフォルトブラウザで開きます。ログインして権限を付与すると、OAuth プロセスが完了します。

   サービスアカウントでの認証

   サービスアカウントには、ブラウザでユーザー認証を行わないサイレント認証があります。サービスアカウントを使用して、企業全体のアクセススコープを委任することもできます。

   このフローでは、OAuth アプリケーションを作成する必要があります。詳しくは、ヘルプドキュメントを参照してください。以下の接続プロパティを設定したら、接続の準備が完了です：

   • InitiateOAuth: GETANDREFRESH に設定。
   • OAuthJWTCertType: PFXFILE に設定。
   • OAuthJWTCert: 生成した.p12 ファイルへのパスに設定。
   • OAuthJWTCertPassword: .p12 ファイルのパスワードに設定。
   • OAuthJWTCertSubject: 証明書ストアの最初の証明書が選ばれるように"*" に設定。
   • OAuthJWTIssuer: 「サービスアカウント」セクションで「サービスアカウントの管理」をクリックし、このフィールドをサービスアカウントID フィールドに表示されているE メールアドレスに設定。
   • OAuthJWTSubject: サブジェクトタイプが"enterprise" に設定されている場合はエンタープライズID に設定し、"user" に設定されている場合はアプリユーザーID に設定。
   • ProjectId: 接続するプロジェクトのID に設定。

   これで、サービスアカウントのOAuth フローが完了します。

   
4. Save & Test をクリックします
5. Permissions タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新します

Google Cloud Storage 接続の設定が完了したので、Devin はCData Connect AI を通じてGoogle Cloud Storage のデータに接続できるようになりました。

ステップ2：Devin にConnect AI MCP サーバーをインストール

次に、Devin のMCP サーバー一覧からCData Connect AI MCP サーバーをインストールします。これにより、セッションからConnect AI を通じてリアルタイムデータのツールを検出して呼び出せるようになります。

注：Devin でMCP サーバーをインストールするには、Manage MCP Servers の権限が必要です。この権限がない場合は、Suggest オプションを使用するか、組織の管理者に問い合わせてください。

1. Devin にログインし、Settings のConnections に移動して、MCP servers タブを選択します
2. マーケットプレイスでCData Connect AI を検索し、検証済み（verified）のリスティングを選択します

3. Install and enable をクリックします。プロンプトが表示されたら、OAuth フローを完了してConnect AI アカウントで認証します
4. インストールが完了したら、Enable in sessions トグルがオンになっていることを確認してTest tools をクリックします。Devin が接続を検証し、getCatalogs、getSchemas、getTables、queryData など、利用可能なConnect AI のツールが一覧表示されます

MCP サーバーのインストールと有効化が完了すると、ワークスペース内のすべてのDevin セッションでConnect AI のツールが利用できるようになります。

ステップ3：Devin からGoogle Cloud Storage のデータをリアルタイムでクエリ

連携の設定が完了したら、Devin のセッションを開始して、自然言語のプロンプトでGoogle Cloud Storage のデータと対話してみましょう。

1. Devin のホームページから新しいセッションを開始します
2. セッションのプロンプトで、Connect AI のデータを扱うようDevin に依頼します。例えば：
   • CData Connect AI の接続を一覧表示して
   • Google Cloud Storage の利用可能なスキーマとテーブルを表示して
   • Google Cloud Storage のテーブルから上位5 件のレコードを取得して
3. Devin がConnect AI MCP サーバーを呼び出し、Google Cloud Storage のデータのリアルタイムな結果をセッション内に直接返します。ツールの呼び出し、入力、出力はProgress パネルで確認できます

これでDevin はConnect AI MCP サーバーと通信し、リモートMCP ツールを通じてセッションから直接Google Cloud Storage のデータをリアルタイムで取得できるようになりました。データの探索、データを活用した機能開発、エンジニアリング業務の自動化など、幅広い用途で活用できます。

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