Google ADKエージェントからKafka にMCP経由で接続

加藤龍彦
デジタルマーケティング

CData Connect AI のリモートMCP サーバーを活用して、Google ADK エージェントから Kafka への安全なデータアクセスとアクション実行を実現する方法をご紹介します。

Google ADK（Agent Development Kit）は、さまざまなデータソースやサービスと連携できる AI エージェントを構築するための、モデル非依存の強力なフレームワークです。CData Connect AI のリモートMCP と組み合わせることで、自然言語クエリを通じてKafka のデータとリアルタイムでやり取りできるインテリジェントなエージェントを構築できます。この記事では、Connect AI Remote MCP を使用して Kafka に接続し、Google ADK エージェントを設定して ADK Web 経由でとやり取りする方法をご紹介します。

CData Connect AI は、Kafka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、Google ADK エージェントにKafka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、自然言語を使用してデータを会話形式で探索（Vibe Query）できる Google ADK エージェントの設定方法をご紹介します。Connect AI を使用すれば、Kafka に加えて、数百の他のデータソースにもアクセスできるエージェントを構築できます。

ステップ 1：Google ADK 用の Kafka 接続を設定する

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

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

「Add Connection」パネルから「Kafka」を選択します

Kafka に接続するために必要な認証プロパティを入力します。
Apache Kafka 接続プロパティの取得・設定方法

それでは、Apache Kafka に接続していきましょう。.NET ベースのエディションは、Confluent.Kafka およびlibrdkafka ライブラリに依存して機能します。これらのアセンブリはインストーラーにバンドルされており、CData 製品と一緒に自動的にインストールされます。別のインストール方法をご利用の場合は、NuGet から依存関係のあるConfluent.Kafka 2.6.0をインストールしてください。

Apache Kafka サーバーのアドレスを指定するには、BootstrapServers パラメータを使用します。

デフォルトでは、CData 製品はデータソースとPLAINTEXT で通信しており、そのため、データはすべて暗号化されずに送信されます。通信を暗号化したい場合は、以下の設定を行ってください：
1. UseSSL をtrue に設定し、CData 製品がSSL 暗号化を使用するように構成します
2. SSLServerCert およびSSLServerCertType を設定して、サーバー証明書をロードします
Apache Kafka への認証

続いて、認証方法を設定しましょう。Apache Kafka データソースでは、以下の認証方法をサポートしています：
- Anonymous
- Plain
- SCRAM ログインモジュール
- SSL クライアント証明書
- Kerberos
Anonymous 認証

Apache Kafka の特定のオンプレミスデプロイメントでは、認証接続プロパティを設定することなくApache Kafka に接続できます。このような接続はanonymous（匿名）と呼ばれます。

匿名認証を行うには、以下のプロパティを設定してください。
- AuthScheme：None
その他の認証方法については、ヘルプドキュメントをご確認ください。
「Create & Test」をクリックします
「Add Kafka 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の追加

パーソナルアクセストークン（PAT）は、Google ADK エージェントから 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。
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。
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。Google ADK エージェントから Kafka に接続する準備が整いました。

ステップ 2：Google ADK エージェントを CData Connect AI 用に設定する

以下の手順に従って、CData Connect AI に接続するように Google ADK エージェントを設定していきましょう。事前構築済みのエージェントをこちらから使用できます。または、以下の手順に従って独自のエージェントを作成することもできます。

Google ADK Python SDK がインストールされていることを確認してください。インストールされていない場合は、pip を使用してインストールします。
```
pip install google-genkit google-adk
```
エージェントの設定ファイル（通常は agent.py）を作成または更新して、CData Connect AI MCP 接続を含めます。Connect AI 認証情報を使用して MCP ツールセットを設定する必要があります。
MCP サーバー接続用の環境変数または設定をセットアップします。プロジェクトのルートに .env ファイルを作成し、以下の変数を設定します。
```
MCP_SERVER_URL=https://mcp.cloud.cdata.com/mcp
MCP_USERNAME=YOUR_EMAIL
MCP_PASSWORD=YOUR_PAT
    
```
YOUR_EMAIL を Connect AI のメールアドレスに、YOUR_PAT をステップ 1 で作成したパーソナルアクセストークンに置き換えてください。

CData Connect AI MCP Server を使用するように agent.py ファイルを設定します。以下は設定例です。


import os
import base64
from google.adk.agents import LlmAgent
from google.adk.tools.mcp_tool.mcp_toolset import MCPToolset
from google.adk.tools.mcp_tool.mcp_session_manager import StreamableHTTPConnectionParams
from dotenv import load_dotenv

# 環境変数を読み込む
load_dotenv()

# 環境から設定を取得
MCP_SERVER_URL = os.getenv('MCP_SERVER_URL', 'https://mcp.cloud.cdata.com/mcp')
MCP_USERNAME = os.getenv('MCP_USERNAME', '')
MCP_PASSWORD = os.getenv('MCP_PASSWORD', '')

# MCP サーバー用の認証ヘッダーを作成
auth_header = {}
if MCP_USERNAME and MCP_PASSWORD:
    credentials = f"{MCP_USERNAME}:{MCP_PASSWORD}"
    auth_header = {"Authorization": f"Basic {base64.b64encode(credentials.encode()).decode()}"}

# CData MCP ツールを使用してエージェントを定義
root_agent = LlmAgent(
    model='gemini-2.0-flash-exp',  # サポートされている任意のモデルを使用できます
    name='data_query_assistant',
    instruction="""あなたは CData Connect AI を通じて Kafka データにアクセスできるデータクエリアシスタントです。
    
    ユーザーが Kafka をリアルタイムで探索・クエリできるようサポートしてください。
    利用可能な MCP ツールを使用して以下を実行できます：
    - 利用可能なデータベースとスキーマの一覧表示
    - テーブル構造の探索
    - SQL クエリの実行
    - データに関する洞察の提供
    
    実行内容を常に説明し、結果を明確にフォーマットしてください。""",
    
    tools=[
        MCPToolset(
            connection_params=StreamableHTTPConnectionParams(
                url=MCP_SERVER_URL,
                headers=auth_header
            )
        )
    ],
)

ADK Web でエージェントを実行します。プロジェクトディレクトリから以下を実行してください。
```
adk web --port 5000 .
```
注：pip install --user で ADK をインストールした場合、adk コマンドが PATH に含まれていない可能性があります。以下のいずれかの方法で対処できます。
- フルパスを使用：~/Library/Python/3.x/bin/adk（macOS の場合）
- PATH に追加：export PATH="$HOME/Library/Python/3.x/bin:$PATH"
- PATH が自動的に設定される仮想環境を使用
ブラウザでADK のWeb インターフェースを開きます（通常は http://localhost:5000）。
ドロップダウンメニューからエージェントを選択します（エージェント設定の name パラメータに基づいて名前が付けられています）。
これで、自然言語クエリを使用してKafka との会話を開始できます。。

ステップ 3：Kafka データへのアクセスを備えたインテリジェントエージェントを構築する

Google ADK エージェントを設定して CData Connect AI に接続できたので、自然言語を使用して Kafka とやり取りする高度なエージェントを構築できます。MCP 統合により、エージェントに強力なデータアクセス機能が提供されます。

エージェントで使用可能な MCP ツール

Google ADK エージェントは、以下のCData Connect AI MCP ツールにアクセスできます。

queryData：接続されたデータソースに対してSQL クエリを実行
execData：ストアドプロシージャを実行
getCatalogs：利用可能なデータベース接続を取得
getSchemas：特定のカタログのデータベーススキーマを一覧表示
getTables：スキーマ内のテーブルを一覧表示
getColumns：特定のテーブルの列情報を取得
getPrimaryKeys：プライマリキー情報を取得
getIndexes：テーブルのインデックス情報を取得
getProcedures：利用可能なストアドプロシージャを一覧表示

ユースケース例

Kafka のデータにアクセスできるGoogle ADK エージェントでできることの例をいくつかご紹介します。

データ分析エージェント：Kafka のトレンド、パターン、異常を分析するエージェントを構築
レポート生成エージェント：自然言語リクエストに基づいてカスタムレポートを生成するエージェントを作成
データ品質エージェント：リアルタイムでデータ品質を監視・検証するエージェントを開発
ビジネスインテリジェンスエージェント：複数のデータソースをクエリして複雑なビジネスの質問に答えるエージェントを構築
自動化ワークフローエージェント：Kafka のデータ条件に基づいてアクションをトリガーするエージェントを作成

エージェントのテスト

ADK Web にデプロイすると、自然言語クエリを通じてエージェントとやり取りできます。以下のような質問を試してみてください。

「過去 30 日間のすべての顧客を表示して」
「今四半期の売上トップの製品は何？」
「売上トレンドを分析して異常を特定して」
「アクティブなプロジェクトのサマリーレポートを生成して」
「特定の条件に一致するすべてのレコードを検索して」

Google ADK エージェントは、これらの自然言語クエリを自動的に適切な SQL クエリに変換し、CData Connect AI MCP Server を通じて Kafka データに対して実行します。複雑な SQL を記述したり、基盤となるデータ構造を理解したりすることなく、ユーザーにリアルタイムの洞察を提供できます。

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いかがでしたか？Google ADK エージェントから Kafka 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。

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