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

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、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、Gumloop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。

この記事では、Connect AI での Google Cloud Storage 接続の構成、Gumloop への MCP Serverの登録、そして Google Cloud Storage 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。

ステップ 1: Gumloop 用のGoogle Cloud Storage 接続を構成する

それでは早速、Gumloop からGoogle Cloud Storage への接続を設定していきましょう。Gumloop から Google Cloud Storage と対話するには、まず CData Connect AI で Google Cloud Storage への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
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。

   「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。

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。

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。
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、Gumloop からGoogle Cloud Storage 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。

1. 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。
2. Gumloop Credentials のページにアクセスして、MCP Server を構成します。
3. 「Add Credentials」をクリックし、「MCP Server」を検索して選択します

4. 以下の詳細情報を入力します。
   • URL: https://mcp.cloud.cdata.com/mcp
   • Label: Google Cloud Storage-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
   

これで、Gumloop でワークフローを構築する際に MCP Server が利用できるようになりました。

ステップ3: ワークフローを構築してGumloop でGoogle Cloud Storage のリアルタイムデータを探索する

1. Gumloop Personal workspace にアクセスし、 「Create Flow」をクリックします。

2. 「」アイコンを選択するか、「Ctrl」+「B」を押してノードまたはサブフローを追加します。

3. 「Ask AI」を検索して選択します。

4. 「Show More Options」をクリックし、「Connect MCP Server?」オプションを有効にします。

5. 「MCP Servers」ドロップダウンから、保存したMCP 認証情報を選択します。
6. プロンプトを追加し、要件に応じてAI モデルを選択します。

7. 必要な詳細の構成が完了したら、「Run」をクリックしてパイプラインを実行します

ワークフローの実行が完了すると、CData Connect AI MCP Serverを通じて Google Cloud Storage を正常に取得できたことが確認できます。MCP Client ノードを使用することで、データに対する質問、レコードの取得、アクションの実行が可能になります。

CData Connect AI でビジネスシステムのデータ活用を今すぐスタート

いかがでしたか？Gumloop からGoogle Cloud Storage へのデータ接続が10分もかからずに完了したのではないでしょうか。業務に使えそう、と感じてくださった方は、14日間の無償トライアルでAI ツールからビジネスシステムへのリアルタイムデータ接続をぜひお試しください。