【MCP Server】n8n からGoogle Cloud Storage のデータと連携しよう！

加藤龍彦
加藤龍彦
デジタルマーケティング
CData Connect AI のリモートMCP Server で n8n から Google Cloud Storage へのリアルタイムアクセスを実現。ワークフロー自動化でデータの読み取りとアクション実行を簡単に。

n8n は、さまざまなアプリケーションやサービスを接続してタスクやプロセスを自動化できる、オープンソースのワークフロー自動化ツールです。CData Connect AI のリモートMCP と組み合わせることで、n8n を活用して Google Cloud Storage とリアルタイムでやり取りできます。この記事では、Connect AI Remote MCP を使用して Google Cloud Storage に接続し、n8n で Google Cloud Storage とやり取りする基本的なワークフローを作成する方法をご紹介します。

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、n8n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、n8n でシンプルなチャットエージェントを構築して、データを会話形式で探索（Vibe Query）する方法をご紹介します。ここで紹介する接続の原則は、あらゆる n8n ワークフローに適用できます。Connect AI を使用すれば、Google Cloud Storage に加えて、数百の他のデータソースにもアクセスできるワークフローやエージェントを構築できます。

ステップ 1：n8n 用の Google Cloud Storage 接続を設定する

n8n から Google Cloud Storage への接続は、CData Connect AI のリモートMCP を通じて実現されます。n8n から Google Cloud Storage とやり取りするために、まず CData Connect AI で Google Cloud Storage 接続を作成・設定していきましょう。

  1. 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
    2. 接続の追加
  2. 「Add Connection」パネルから「Google Cloud Storage」を選択します
    3. 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。

    接続の設定（Salesforce の例）
  4. 「Create & Test」をクリックします
  5. 「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の追加

パーソナルアクセストークン（PAT）は、n8n から Connect AI への接続を認証するために使用されます。アクセス制御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. 設定ページの「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ので、必ずコピーして安全な場所に保管してください。

これで接続の設定と PAT の生成が完了しました。n8n から Google Cloud Storage に接続する準備が整いました。

ステップ 2：n8n を CData Connect AI に接続する

以下の手順に従って、n8n で CData Connect AI に接続していきましょう：

  1. n8n.io にサインインするか、新しいアカウントを作成します。
  2. MCP Client ツールを使用するワークフローをn8n で作成します。以下の例では、チャットボットとして機能するワークフローを作成しています。チャットモデルには OpenAI を使用し、Memory には Simple Memory を使用しました。 MCP Client を使用した n8nワークフローの例
  3. ワークフロー内の MCP Client ノードを設定します：
    • Endpoint をhttps://mcp.cloud.cdata.com/mcp に設定します（Connect AI の「Connect Data to AI」リボンに記載されています）。
    • Server Transport を HTTP Streamable に設定します。
    • Authentication を Header Auth に設定し、以下のプロパティを設定して Basic 認証を使用します。
      • Name を Authorization に設定します。
      • Value を Basic EMAIL:PAT に設定し、EMAIL と PAT をConnect AI のメールアドレスと先ほど作成した PAT に置き換えます。例：Basic [email protected]:Uu90pt5vEO...
      Header Auth の設定
    MCP Client ノードの設定

オプション：AI エージェントにコンテキストを提供する

このステップでは、AI Agent ノードの System Message パラメータを通じて、AI エージェントの役割を確立し、会話のコンテキストを提供します。エージェントに MCP Server エキスパートとしての役割と利用可能なツールのリストを明示的に伝えるシステムメッセージを提供することで、エージェントの理解と応答の精度を高めることができます。例えば、System Message を以下のように設定できます。 

あなたは、CData Connect AI MCP Server に接続された MCP Client ツールの使用エキスパートです。常に徹底的に検索し、各クエリに最も関連性の高い MCP Client ツールを使用してください。以下は、利用可能なツールとそれぞれの説明です：
queryData: 接続されたデータソースに対して SQL クエリを実行し、結果を取得します。queryData ツールを使用する場合は、テーブル名に次の形式を使用してください：catalog.schema.tableName
execData: 接続されたデータソースに対してストアドプロシージャを実行します
getCatalogs: CData Connect AI から利用可能な接続のリストを取得します。接続名は、他のツールや CData Connect AI へのクエリでカタログ名として使用する必要があります。特定のカタログで利用可能なスキーマのリストを取得するには、`getSchemas` ツールを使用してください。
getColumns: 特定のカタログ、スキーマ、テーブルの CData Connect AI から利用可能なデータベース列のリストを取得します。
getExportedKeys: 特定のカタログ、スキーマ、テーブルの CData Connect AI から外部キー関係のリストを取得します。
getImportedKeys: 特定のカタログ、スキーマ、テーブルの CData Connect AI から外部キー関係のリストを取得します。
getIndexes: 特定のカタログ、スキーマ、テーブルの CData Connect AI からインデックスのリストを取得します。
getPrimaryKeys: 特定のカタログ、スキーマ、テーブルの CData Connect AI からプライマリキーのリストを取得します。
getProcedures: 特定のカタログとスキーマの CData Connect AI からストアドプロシージャのリストを取得します
getProcedureParameters: 特定のカタログ、スキーマ、プロシージャの CData Connect AI からストアドプロシージャパラメータのリストを取得します。
getSchemas: 特定のカタログの CData Connect AI から利用可能なデータベーススキーマのリストを取得します。特定のカタログとスキーマで利用可能なテーブルのリストを取得するには、`getTables` ツールを使用してください。
getTables: 特定のカタログとスキーマの CData Connect AI から利用可能なデータベーステーブルのリストを取得します。特定のテーブルで利用可能な列のリストを取得するには、`getColumns` ツールを使用してください。

ステップ 3：n8n でGoogle Cloud Storage のデータをリアルタイムで探索

n8n でワークフローを作成してMCP Client を接続できたので、n8n を使用して Google Cloud Storage と連携できるようになりました。MCP Client ノードを使用すると、Google Cloud Storage データソースにクエリを送信し、リアルタイムでレスポンスを受信できます。

n8n でワークフローを開いて実行し、Google Cloud Storage とのやり取りを開始してください。MCP Client ノードを使用して、Google Cloud Storage に質問したり、データを取得したり、アクションを実行したりできます。 n8nワークフローの実行例

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