CData Connect AI 経由でKlaviyo のデータ をGemini Enterprise に接続する方法

Jerod Johnson
Jerod Johnson
Director, Technology Evangelism
CData Connect AI Remote MCP をGemini Enterprise に接続し、自然言語でKlaviyoのリアルタイムデータを安全に読み取り、操作しましょう。

Gemini Enterprise は、Google Workspace の一部として提供される Google のエンタープライズ AI アシスタントです。カスタムMCP サーバーのデータストアにネイティブ対応しているため、Model Context Protocol（MCP）を介してエンタープライズデータをリアルタイムにクエリ・操作できるよう拡張できます。CData Connect AI Remote MCP と組み合わせれば、データレプリケーションや独自の連携ロジックを構築することなく、自然言語でKlaviyoのデータをリアルタイムに操作できます。

CData Connect AI は、単一のマネージドMCP エンドポイントを介してKlaviyoのデータに接続するための、クラウド to クラウド専用インターフェースを提供します。CData Connect AI Remote MCP Server を利用することで、Gemini Enterprise とKlaviyoの間で安全な通信が可能になり、自然言語のプロンプトでリアルタイムのKlaviyo のデータに質問したり操作したりできるようになります。

本記事では、カスタムMCP サーバーのデータストアを作成して、CData Connect AI 経由でGemini Enterprise をリアルタイムのKlaviyoデータに接続する方法をご紹介します。これにより、Gemini Enterprise のチャットインターフェースから直接Klaviyo のデータにアクセスできるようになります。

前提条件

  1. CData Connect AI アカウント（Klaviyoなど、有効な接続が1つ以上あること）
  2. Gemini Enterprise アカウント（トライアル利用可）
  3. 課金が有効になっているGoogle Cloud プロジェクト
  4. Google Cloud CLI がインストール・設定済みであること
  5. Google Cloud アカウントで以下を実施しておくこと:
    • カスタムMCP データストア用に組織のポリシーをオーバーライドする（詳細はこちら）。
    • 管理者に Discovery Engine Editor ロールを付与する（詳細はこちら）。

ステップ1: Gemini Enterprise 用のKlaviyo 接続を構成する

Gemini Enterprise からKlaviyo への接続は、CData Connect AI Remote MCP を通じて実現します。Gemini Enterprise からKlaviyo のデータ と対話するために、まずはCData Connect AI でKlaviyo 接続を作成・構成していきましょう。

  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 Klaviyo を選択します
    3. データソースの選択
  3. Klaviyo に接続するために必要な認証情報を入力しましょう。

    Klaviyo に認証するには、API キーを取得します。API キーは「My Account」から生成・確認できます。

    1. 「Settings」>「API Keys」に移動します。
    2. 「Create API Key」をクリックします。
    3. API キーに名前を付け、必要なスコープを選択します。

    CData 製品から接続するには、API Key に取得した Klaviyo API キーを設定してください。

    OAuth 認証を使用する場合は、ヘルプドキュメントをご参照ください。

    接続の構成 (Salesforce の例)
  4. Save & Test をクリックします
  5. Add Klaviyo 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

CData Connect AI でOAuth App を作成する

Gemini Enterprise は、CData Connect AI MCP Server に対するユーザー認証にOAuth 2.0 Authorization Code with PKCE を使用します。そのため、CData Connect AI アカウントでユーザーベースのOAuth App を作成する必要があります。

  1. Connect AI の右上にある歯車アイコン () をクリックして、Settings を開きます。
  2. OAuth Apps に移動し、+ Create App をクリックします。Create OAuth App ダイアログが表示されます。
  3. 以下の項目を入力します。
    • Name — わかりやすい名前を入力します（例: GeminiEnterpriseOAuth）。
    • Authentication Flow — User-based (Authorization Code) を選択します。
    • Callback URL — https://vertexaisearch.cloud.google.com/oauth-redirect を入力します。
    CData Connect AI で新しいOAuth App を作成
  4. Confirm をクリックします。CData Connect AI がOAuth App を作成し、Client ID とClient Secret が生成されます。
  5. Client ID とClient Secret の両方の値をコピーします。ステップ2 で使用します。 Client ID とClient Secret のコピー

接続の設定とOAuth App の作成が完了したら、いよいよGemini Enterprise でカスタムMCP サーバーのデータストアを作成していきましょう。

ステップ2: カスタムMCP サーバーのデータストアを作成する

  1. Gemini Enterprise を開き、データストア画面に移動します。
  2. データストアを作成をクリックします。
  3. データソースを選択ページで、ソースを検索フィールドに Custom MCP Server と入力します。カスタム MCP サーバーカードが表示されます。
  4. MCP サーバーを追加をクリックします。MCP サーバーの構成ページが表示されます。
  5. 認証の設定セクションで、以下の必須フィールドに値を入力します:
    • MCP サーバーの URL: https://mcp.cloud.cdata.com/mcp
    • 認可 URL: https://cloud-login.cdata.com/authorize
    • トークン URL: https://cloud-login.cdata.com/oauth/token
    • クライアント ID および クライアントシークレット: ステップ1 で作成したOAuth App のもの
    認証設定を入力する
  6. ログインをクリックして、サインインを完了します。
  7. 続行をクリックすると、詳細オプションセクションが開きます。

  8. MCP サーバーの説明フィールドに、サーバーの機能や使用するタイミングをGemini Enterprise が理解できるような説明を入力します。詳細については、 効果的なMCP サーバーの説明と指示の書き方をご覧ください。

  9. 続行をクリックします。

  10. データコネクタの構成セクションで、マルチリージョンフィールドのリストからデータコネクタの場所を選択します。

  11. データコネクタ名に、データストアの名前を入力します。

  12. 作成をクリックします。Gemini Enterprise がデータストアを作成し、データストアページに表示されます。

    注: デフォルトでは、カスタムMCP サーバーのツールやアクションは何も有効化されていません。ツールやアクションは個別に有効化する必要があります。

ステップ3: アクションを有効化する

カスタムMCP サーバーのデータストアを作成したら、Gemini Enterprise で利用できるようにするために、少なくとも1つのツールまたはアクションを有効化する必要があります。

  1. 作成したカスタムMCP サーバーのデータストアに移動します。

  2. 操作 タブを開き、カスタム アクションを再読み込み をクリックして再認証します。

    注: このアクションでは、MCP サーバーに対してtools/list 呼び出しを行い、利用可能なツールを取得します。取得されたツールは画面に表示されます。

  3. 有効にするアクションを選択します。
  4. アクションを有効にするをクリックします。 アクションを有効にする

ステップ4: MCP サーバーのデータストアをGemini Enterprise アプリに接続する

カスタムMCP サーバーのデータストアを作成し、アクションを有効化したら、利用できるようにするためにデータストアをGemini Enterprise アプリに接続する必要があります。

  1. Google Cloud コンソールで、Gemini Enterprise ページに移動します。
  2. ナビゲーションメニューから アプリ をクリックします。
  3. データストアを接続したいGemini Enterprise アプリを選択します。
  4. アプリのナビゲーションメニューから 接続されたデータソース をクリックします。
  5. 既存のデータストアを追加をクリックして、作成したデータストアを選択します。
  6. 接続をクリックします。 データストアを接続する

ステップ5: 自然言語でリアルタイムのKlaviyoデータにクエリを実行する

データストアの接続が完了したら、Gemini Enterprise のユーザーはWebアプリケーションから自然言語でリアルタイムのKlaviyo のデータを操作できるようになります。各ユーザーは初回利用時に、OAuth フローを通じて自身のConnect AI 認証情報で認証を行います。

  1. Gemini Enterprise を開き、Connections をクリックしてCData Connect AI を承認します。 CData Connect AI を承認する
  2. Klaviyo のデータ について、自然言語で質問してみましょう。
    • 「過去30 日間のすべてのKlaviyo のデータ を表示して」
    • 「Klaviyo のデータ の中で売上トップのレコードは?」
    • 「すべてのアクティブなKlaviyo のデータ と現在のステータスをリスト表示して」
    • 「今四半期のKlaviyo のデータ のアクティビティをまとめて」
  3. Connect AI を介して、自然言語のプロンプトに応じたKlaviyoデータの取得やアクションの実行が可能です。ユーザーがSQL を記述したり、データ構造を深く理解したりする必要は一切ありません。

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