【MCP Server】Gemini CLI からMongoDB 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MongoDB 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MongoDB 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MongoDB への接続方法と、MongoDB 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、MongoDB のデータに接続するための専用クラウド間インターフェースを提供します。CData Connect AI Remote MCP Server により、Google ADK エージェントと MongoDBの間でセキュアな通信が可能になります。これにより、ネイティブ対応データベースへのデータレプリケーションを必要とせずに、エージェントから MongoDB のデータの読み取りや操作を実行できます。CData Connect AIは最適化されたデータ処理機能を備えており、フィルタや JOIN を含むサポート対象のすべての SQL 操作を効率的に MongoDBへ直接送信します。サーバーサイド処理を活用することで、要求されたMongoDB のデータ を迅速に取得できます。

MongoDB データ連携について

CData を使用すれば、MongoDB のライブデータへのアクセスと統合がこれまでになく簡単になります。お客様は CData の接続機能を以下の目的で利用しています:

  • MongoDB 2.6 以降のデータにアクセスでき、さまざまな MongoDB バージョンで幅広く使用できます。
  • 柔軟な NoSQL により、非構造化データを簡単に管理できます(詳細はこちら:NoSQL 統合のための最先端ドライバー)。
  • 他の NoSQL ドライバーに対する機能的な優位性を活用し、MongoDB データを扱う際の機能的なメリットを実現できます(詳細はこちら:NoSQL 向けドライバーの機能比較)。

MongoDB の柔軟性により、トランザクション、オペレーション、または分析データベースとして使用できます。つまり、CData のお客様は、ビジネスデータを MongoDB に統合したり、MongoDB データをデータウェアハウスに統合したり(またはその両方)するために当社のソリューションを使用しています。また、Power BI や Tableau などのお気に入りのツールから MongoDB を直接分析・レポートするために、当社のライブ接続オプションを活用しているお客様もいます。

MongoDB のユースケースと CData が MongoDB 体験をどのように向上させるかについての詳細は、ブログ記事をご覧ください:The Top 10 Real-World MongoDB Use Cases You Should Know in 2024


はじめに


ステップ1: Gemini CLI 用の MongoDB 接続を構成

それでは早速、Gemini CLI から MongoDB への接続を設定していきましょう。Gemini CLI から MongoDB と対話するには、まずCData Connect AI でMongoDB 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「MongoDB」を選択します
  3. MongoDB に接続するために必要な認証情報を入力しましょう。

    MongoDB への接続には、Server、Database、User、Password プロパティを設定します。MongoDB コレクションにテーブルとしてアクセスするには、自動スキーマ検出を使用することができます。もちろんスキーマ定義の.rsd ファイルを編集して自分でスキーマ定義を書くことも可能です。スキーマに縛られないフリーフォーマットクエリを投げることもできます。

    「Create & Test」をクリックします
  4. 「Add MongoDB 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。

  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、Gemini CLI からMongoDB 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。

  1. 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
  2. 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
  3. 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_EMAILYOUR_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-cloud": {
          "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..."
  4. 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 MongoDB のデータ 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 MongoDB 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 MongoDB 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:

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

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