【MCP Server】Gemini CLI からJSON 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JSON 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JSON 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JSON への接続方法と、JSON 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、JSON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JSON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 JSON 接続を構成

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

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
「Add Connection」パネルから「JSON」を選択します
JSON に接続するために必要な認証情報を入力しましょう。
データソースへの認証については、ヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。CData 製品は、JSON API を双方向データベーステーブルとして、JSON ファイルを読み取り専用ビュー（ローカルファイル、一般的なクラウドサービスに保存されているファイル、FTP サーバー）としてモデル化します。HTTP Basic、Digest、NTLM、OAuth、FTP などの主要な認証スキームがサポートされています。詳細はヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。

URI を設定して認証値を入力したら、DataModel を設定してデータ表現とデータ構造をより厳密に一致させます。

DataModel プロパティは、データをどのようにテーブルに表現するかを制御するプロパティで、次の基本設定を切り替えます。
- Document（デフォルト）：JSON データのトップレベルのドキュメントビューをモデル化します。CData 製品は、ネストされたオブジェクト配列を集約されたJSON オブジェクトとして返します。
- FlattenedDocuments：ネストされた配列オブジェクトと親オブジェクトを、単一テーブルに暗黙的に結合します。
- Relational：階層データから個々の関連テーブルを返します。テーブルには、親ドキュメントにリンクする主キーと外部キーが含まれています。
リレーショナル表現の設定についての詳細は、ヘルプドキュメントの「JSON データのモデリング」を参照してください。また、以下の例で使用されているサンプルデータも確認できます。データには人や所有する車、それらの車に行われたさまざまなメンテナンスサービスのエントリが含まれています。

Amazon S3 内のJSON への接続

URI をバケット内のJSON ドキュメントに設定します。さらに、次のプロパティを設定して認証します。
- AWSAccessKey：AWS アクセスキー（username）に設定。
- AWSSecretKey：AWS シークレットキーに設定。
Box 内のJSON への接続

URI をJSON ファイルへのパスに設定します。Box へ認証するには、OAuth 認証標準を使います。認証方法については、Box への接続を参照してください。

Dropbox 内のJSON への接続

URI をJSON ファイルへのパスに設定します。Dropbox へ認証するには、OAuth 認証標準を使います。認証方法については、Dropbox への接続を参照してください。ユーザーアカウントまたはサービスアカウントで認証できます。ユーザーアカウントフローでは、以下の接続文字列で示すように、ユーザー資格情報の接続プロパティを設定する必要はありません。 URI=dropbox://folder1/file.json; InitiateOAuth=GETANDREFRESH; OAuthClientId=oauthclientid1; OAuthClientSecret=oauthcliensecret1; CallbackUrl=http://localhost:12345;

SharePoint Online SOAP 内のJSON への接続

URI をJSON ファイルを含むドキュメントライブラリに設定します。認証するには、User、Password、およびStorageBaseURL を設定します。

SharePoint Online REST 内のJSON への接続

URI をJSON ファイルを含むドキュメントライブラリに設定します。StorageBaseURL は任意です。指定しない場合、ドライバーはルートドライブで動作します。認証するには、OAuth 認証標準を使用します。

FTP 内のJSON への接続

URI をJSON ファイルへのパスが付いたサーバーのアドレスに設定します。認証するには、User およびPassword を設定します。

Google Drive 内のJSON への接続

デスクトップアプリケーションからのGoogle への認証には、InitiateOAuth をGETANDREFRESH に設定して、接続してください。詳細はドキュメントの「Google Drive への接続」を参照してください。
「Create & Test」をクリックします
「Add JSON 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、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。

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。
「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。
PAT に名前を付けて「Create」をクリックします。
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JSON 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。

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
```
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
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..."
```
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 JSON Services 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 JSON 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 JSON 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:

ターミナルを開いて、Gemini CLI セッションを開始します:
```
gemini
```
これで、自然言語を使って JSON 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」
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 JSON 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、JSON を探索して分析できます。

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