Google Vertex AI Agent とリアルタイムの NetSuite データを CData Connect AI で統合

Vertex AI は、Agent Development Kit（ADK）を使用して AI エージェントを構築するための開発エコシステムを提供します。ADK を使用すると、開発者は推論、アクション実行、構造化されたツールインターフェースを通じた外部システムとの連携が可能なツール拡張エージェントを作成できます。これらのエージェントは ADK Web インターフェースでローカルにテストでき、エンタープライズワークフロー向けの高度なロジックで拡張できます。

Vertex AI ADK を CData Connect AI の組み込み MCP（Model Context Protocol）サーバーと統合することで、エージェントはリアルタイムでNetSuite のデータをクエリ、分析、操作できるようになります。 この接続により、Google のエージェント構築フレームワークと CData Connect AI のガバナンスされたエンタープライズ接続が橋渡しされ、すべてのリクエストが手動のデータ移動なしに認可されたデータソースに対してセキュアに実行されます。

この記事では、Connect AI で NetSuite 接続を設定し、必要な認証トークンを生成し、Vertex AI ADK 環境を設定し、エージェントが CData MCP サーバーを通じてリアルタイムのNetSuite のデータと正常に通信できることを確認する手順を説明します。

はじめに

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ステップ1：Vertex AI 用の NetSuite 接続を設定

Vertex AI から NetSuite への接続は、CData Connect AI のリモート MCP サーバーを通じて実現できます。Vertex AI からNetSuite のデータを操作するには、まず CData Connect AI で NetSuite 接続を作成・設定します。

1. Connect AI にログインして「Sources」をクリック、次に「 Add Connection」をクリック

2. 接続を追加パネルから「NetSuite」を選択

3. NetSuite に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

   NetSuiteへの接続

   NetSuite では、2種類のAPI でデータにアクセスできます。どちらのAPI を使用するかは、Schema 接続プロパティで以下のいずれかを選択して指定してください。

   • SuiteTalk は、NetSuite との通信に使用されるSOAP ベースの従来から提供されているサービスです。幅広いエンティティをサポートし、INSERT / UPDATE / DELETE の操作も対応しています。ただし、SuiteQL API と比べるとデータの取得速度が劣ります。また、サーバーサイドでのJOIN に対応していないため、これらの処理はCData 製品がクライアントサイドで実行します。
   • SuiteQL は、より新しいAPI です。JOIN、GROUP BY、集計、カラムフィルタリングをサーバーサイドで処理できるため、SuiteTalk よりもはるかに高速にデータを取得できます。ただし、NetSuite データへのアクセスは読み取り専用となります。

   データの取得のみが目的でしたらSuiteQL をお勧めします。データの取得と変更の両方が必要な場合は、SuiteTalk をお選びください。

   NetSuite への認証

   CData 製品では、以下の認証方式がご利用いただけます。

   • トークンベース認証（TBA）はOAuth1.0に似た仕組みです。2020.2以降のSuiteTalk とSuiteQL の両方で利用できます。
   • OAuth 2.0 認証（OAuth 2.0 認可コードグラントフロー）は、SuiteQL でのみご利用いただけます。
   • OAuth JWT 認証は、OAuth2.0 クライアント認証フローの一つで、クライアント認証情報を含むJWT を使用してNetSuite データへのアクセスを要求します。

   トークンベース認証（OAuth1.0）

   トークンベース認証（TBA）は、基本的にOAuth 1.0 の仕組みです。この認証方式はSuiteTalk とSuiteQL の両方でサポートされています。管理者権限をお持ちの方がNetSuite UI 内でOAuthClientId、OAuthClientSecret、OAuthAccessToken、OAuthAccessTokenSecret を直接作成することで設定できます。 NetSuite UI でのトークン作成手順については、ヘルプドキュメントの「はじめに」セクションをご参照ください。

   アクセストークンを作成したら、以下の接続プロパティを設定して接続してみましょう。

   • AuthScheme = Token
   • AccountId = 接続先のアカウント
   • OAuthClientId = アプリケーション作成時に表示されるコンシューマーキー
   • OAuthClientSecret = アプリケーション作成時に表示されるコンシューマーシークレット
   • OAuthAccessToken = アクセストークン作成時のトークンID
   • OAuthAccessTokenSecret = アクセストークン作成時のトークンシークレット

   その他の認証方法については、ヘルプドキュメントの「はじめに」をご確認ください。

   
4. 「Save & Test」をクリック
5. 「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、Vertex AI から Connect AI への接続を認証するために使用されます。アクセスを細かく管理するため、統合ごとに個別の PAT を作成することをお勧めします。

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を開きます
2. 設定ページで「Access Tokens」セクションに移動し、「 Create PAT」をクリックします
3. PAT にわかりやすい名前を付けて「Create」をクリックします

4. トークンが表示されたらコピーして安全に保管します。再度表示されることはありません

NetSuite 接続が設定され PAT が生成されたので、Vertex AI は CData MCP サーバーを通じてNetSuite のデータに接続できるようになりました。

ステップ2：必要な依存関係をインストール

Vertex AI ADK が Gemini モデルを実行し、エージェント環境を構築し、Google Cloud プロジェクト内のサポートサービスにアクセスできるように、必要な Google Cloud API を有効にします。これらの API は、開発と実行時に ADK が依存するバックエンド機能を提供します。

1. Google Cloud Console にアクセスします
2. ページ上部の「Project Picker」をクリックし、「New Project」を選択します

3. プロジェクトを作成し、「Project ID」をメモします。この ID は後で環境設定で使用します
4. 左側のナビゲーションメニューから「APIs & Services」を開き、「Enabled APIs & Services」を選択します
5. 「 Enable Apis and services」をクリックします

6. 以下の API を有効にします：
   • Vertex AI API
   • Cloud Build API
   • Artifact Registry API
   • Service Networking API
   • Cloud Logging API

これらのサービスを有効にすると、Google Cloud プロジェクトで Vertex AI ADK の開発とローカルツール実行の準備が整います。

Vertex AI ADK プロジェクトフォルダの準備

プロジェクトディレクトリを作成し、Python 環境をセットアップします。このステップにより、ADK が正しくインストールされ、依存関係の競合なしにエージェントをロードできるクリーンなワークスペースが準備されます。

1. Google Cloud Console を開き、Cloud Shell を選択します。プロジェクトピッカーから作成したプロジェクトが選択されていることを確認してください。

2. ADK プロジェクトディレクトリを作成します：

				mkdir -p ~/adk_agents/cdata_mcp_agent
				cd ~/adk_agents/cdata_mcp_agent
			

3. Python 仮想環境を作成してアクティベートします：

		python3 -m venv .venv
		source .venv/bin/activate
	

4. 必要な ADK および MCP パッケージをインストールします：

				python -m pip install --upgrade pip
				python -m pip install google-adk
				python -m pip install mcp
				python -m pip install --upgrade "google-cloud-aiplatform[agent_engines]"
			

ステップ3：ADK エージェントファイルを作成

ADK がエージェントを認識できるようにエージェントモジュールを定義します。この構造により、Vertex AI が MCP 設定をロードし、CData MCP サーバーが公開するツールを登録できます。

1. agent.py ファイルを作成し、以下のコードを貼り付けます

		
import os
import base64
import logging

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

# ---------- Logging ----------
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)

# ---------- CData MCP config ----------
CDATA_MCP_URL = os.environ.get("CDATA_MCP_URL", "https://mcp.cloud.cdata.com/mcp")
CDATA_USER_ID = os.environ.get("CDATA_USER_ID")
CDATA_PAT = os.environ.get("CDATA_PAT")

tools = []

if not (CDATA_USER_ID and CDATA_PAT):
    logger.warning(
        "CData MCP credentials not set (CDATA_USER_ID or CDATA_PAT missing); "
        "starting agent WITHOUT MCP tools."
    )
else:
    # Basic auth header: base64("user:pat")
    basic_auth_bytes = f"{CDATA_USER_ID}:{CDATA_PAT}".encode("utf-8")
    basic_auth_header = base64.b64encode(basic_auth_bytes).decode("utf-8")

    try:
        logger.info("Initializing CData MCPToolset against %s", CDATA_MCP_URL)

        tools.append(
            MCPToolset(
                connection_params=StreamableHTTPConnectionParams(
                    url=CDATA_MCP_URL,
                    headers={
                        "Authorization": f"Basic {basic_auth_header}",
                        # ADK handles content-type etc. internally;
                        # we just pass auth headers.
                    },
                ),
            )
        )

        logger.info("CData MCPToolset initialized successfully.")
    except Exception as e:
        logger.exception("Failed to initialize CData MCPToolset")

# ---------- Root agent ----------
root_agent = LlmAgent(
    model="gemini-2.0-flash",
    name="cdata_mcp_agent",
    instruction=(
        "You are a data assistant. Use the CData MCP tools (if available) to "
        "list connections, list catalogs/schemas/tables, and run SQL-style queries."
    ),
    tools=tools,
)
	

2. もう1つのファイル __int__.py を作成し、以下のコードを貼り付けます

		
		from .agent import root_agent
		__all__ = ["root_agent"]

環境変数のエクスポート

Connect AI に認証するために必要な環境変数をエクスポートします。これらの値により、エージェントは MCP ツールセットを初期化し、CData MCP サーバーと通信できます。その前に、ADK が Gemini モデルに認証できるように Google API キーを取得します。このキーにより、エージェントは Vertex AI ADK 環境内で LLM 推論を実行し、ツールコールを正しくルーティングできます。

1. Google AI Studio API Key ページにアクセスします
2. 「Create API Key」をクリックします。API キーに名前を付け、プロジェクトがない場合は選択または作成します

3. 「Create a key」をクリックし、API キーをコピーします
4. Google Cloud Shell ページに戻り、環境変数のエクスポートを実行します。「your_cdata_email」、「your_pat」、「your-project-id」、「your_google_api_key」を実際の値に置き換えてください

		export CDATA_MCP_URL="https://mcp.cloud.cdata.com/mcp"
		export CDATA_USER_ID="your_cdata_email"
		export CDATA_PAT="your_pat"
		export GOOGLE_API_KEY="your_google_api_key"
		export VERTEXAI_PROJECT="your-project-id"
		export VERTEXAI_LOCATION="us-central1"
	

ステップ4：ADK Web インターフェースを起動

ADK Web インターフェースを起動してエージェントをロードします。インターフェースはランタイムを初期化し、MCP 対応エージェントをインタラクティブテスト用に利用可能にします。

1. 親フォルダに移動します：

				cd ~/adk_agents
			

2. ADK Web を起動します：

				adk web .
			

ステップ5：エージェントを選択して MCP 接続をテスト

ADK Web インターフェースからエージェントを選択します。ADK は MCP ツールをロードし、リアルタイムの MCP クエリを実行できるように環境を準備します。

1. ブラウザタブから ADK Web UI を開きます
2. エージェントのドロップダウンから「cdata_mcp_agent」を選択します

3. チャットパネルに「list catalogs」と入力します。ADK は Connect AI 接続のリアルタイムリストを返します

これで、Vertex AI ADK エージェントは CData Connect AI MCP サーバーと通信し、リモート MCP ツールを通じてリアルタイムのNetSuite のデータメタデータを取得できるようになりました。

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