【MCP Server】Gemini CLI からGoogle Cloud Storage のデータにリアルタイムで接続する方法

CData Connect AI のリモートMCP Server を活用し、Gemini CLI からGoogle Cloud Storage に安全にアクセスして、データの読み取りやアクション実行を可能にします。

Gemini CLI は、Google のGemini AI モデルへのアクセスを提供するコマンドラインインターフェースツールです。コード生成、テキスト分析、会話型AI 機能を利用できます。コーディングで活用している方も多いのではないでしょうか。CData Connect AI と組み合わせることで、Gemini CLI をGoogle Cloud Storage とリアルタイムに連携できるようになります。この記事では、Connect AI を使用したGoogle Cloud Storage への接続方法と、Google Cloud Storage と対話するためのGemini CLI の構成手順をご紹介します。

CData Connect AI は、Google Cloud Storageを含む数百のデータソースをMCP経由でAIツールにつなげるクラウドサービスです。接続情報はConnect AI側で一元管理されるため、Gemini CLIにGoogle Cloud Storageの認証情報を直接渡すことなくセキュアに連携できます。

ステップ1: Gemini CLI 用の Google Cloud Storage 接続を構成

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

  1. 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 接続の追加
  2. 「Add Connection」パネルから「Google Cloud Storage」を選択します データソースの選択
  3. Google Cloud Storage に接続するために必要な認証情報を入力しましょう。

    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。

    接続の構成 (Salesforce の例) 「Create & Test」をクリックします
  4. 「Add Google Cloud Storage 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。 権限の更新

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、Gemini CLI 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。

  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. 「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。
  3. PAT に名前を付けて「Create」をクリックします。 新しい PAT の作成
  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。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、Gemini CLI からGoogle Cloud Storage に接続する準備が整いました！

ステップ 2: CData Connect AI 用に Gemini CLI を構成

それでは、CData Connect AI に接続するための Gemini CLI を構成していきましょう。

  1. システムに Gemini CLI がインストールされていることを確認します。インストールされていない場合は、npm を使用してインストールしましょう。 
    npm install -g @google/gemini-cli
  2. Gemini CLI の設定ファイルを見つけましょう。ファイルが存在しない場合は新規作成してください。
    • Linux/Unix/Mac: ~/.gemini/settings.json
    • Windows: %USERPROFILE%\.gemini\settings.json
  3. 設定ファイルの「mcpServers」オブジェクトに CData Connect AI を追加します。YOUR_EMAIL とYOUR_PAT を、Connect AI のメールアドレスと先ほど作成したPAT に置き換えてください。 
    {
  "mcpServers": {
    "cdata-connect-ai": {
      "httpUrl": "https://mcp.cloud.cdata.com/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Basic YOUR_EMAIL:YOUR_PAT"
      }
    }
  }
}
    例えば、メールアドレスが [email protected] で、PAT が Uu90pt5vEO... の場合、Authorization ヘッダーは次のようになります: 
    "Authorization": "Basic [email protected]:Uu90pt5vEO..."
  4. 設定ファイルを保存します。これで、Gemini CLI はデータ操作に CData Connect AI MCP Server を使用するようになります。

ステップ 3: 自然言語でライブの Google Cloud Storage のデータ をクエリする

Gemini CLI が構成され、CData Connect AI に接続されたので、自然言語クエリを使用して Google Cloud Storage と対話できるようになりました。MCP 統合により、質問をして Google Cloud Storage データソースからリアルタイムで応答を受け取ることができます。

Gemini CLI を使ってデータの探索を始めてみましょう:

  1. ターミナルを開いて、Gemini CLI セッションを開始します: 
    gemini
  2. これで、自然言語を使って Google Cloud Storage をクエリできます。例えば:
    • 「過去 30 日間のすべての顧客を表示して」
    • 「最もパフォーマンスの良い製品は何ですか?」
    • 「第 4 四半期の売上トレンドを分析して」
    • 「すべてのアクティブなプロジェクトとその現在のステータスをリスト表示して」
  3. Gemini CLI は、自然言語クエリを適切な SQL クエリに自動的に変換し、CData Connect AI MCP Server を通じて Google Cloud Storage データに対して実行します。

Gemini CLI の自然言語処理機能と CData Connect AI の堅牢なデータ接続機能を組み合わせることで、複雑な SQL クエリを記述したり、基礎となるデータ構造の深い技術知識を必要とすることなく、Google Cloud Storage を探索して分析できます。

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