PingOneのデータをGemini CLIで使う方法｜MCP接続3ステップ

Gemini CLIからPingOneのデータにMCP接続で安全にアクセスする方法を3ステップで解説。自然言語で読み取り・アクション実行が可能です。

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PingOne 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PingOne への接続方法と、PingOne 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、PingOne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PingOne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 PingOne 接続を構成

それでは早速、Gemini CLI から PingOne への接続を設定していきましょう。Gemini CLI から PingOne と対話するには、まずCData Connect AI でPingOne 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 接続の追加
  2. 「Add Connection」パネルから「PingOne」を選択します データソースの選択
  3. PingOne に接続するために必要な認証情報を入力しましょう。

    PingOne に接続するには以下のプロパティを設定します。

    • Region：自身のPingOne 組織のデータがホスティングされている地域。
    • AuthScheme：PingOne に接続する際に使用する認証の種類。
    • WorkerAppEnvironmentId （デフォルトのPingOne ドメインを使用する場合に必要）、またはAuthorizationServerURL のいずれかで、下で説明するように設定します。

    WorkerAppEnvironmentId の設定

    WorkerAppEnvironmentId は、Worker アプリケーションが存在するPingOne 環境のID です。 このパラメータは、環境がデフォルトのPingOne ドメイン（auth.pingone）を利用している場合のみ使用されます。 これは、ヘルプドキュメントのカスタムOAuth アプリケーションの作成で説明するように、PingOne への認証に使用するカスタムOAuth アプリケーションを作成した後に設定します。

    はじめに、このプロパティの値を見つけます。

    1. 自身のPingOne 組織のホームページからナビゲーションサイドバーに移動し、Environments をクリックします。
    2. OAuth / Worker のカスタムアプリケーションを作成した環境（通常はAdministrators）を見つけ、Manage Environment をクリックします。 環境のホームページが表示されます。
    3. 環境のホームページのナビゲーションサイドバーで、Applications をクリックします。
    4. リストから、OAuth またはWorker アプリケーションの詳細を見つけます。
    5. Environment ID フィールドの値をコピーします。 以下の例に似たものになるはずです：
      WorkerAppEnvironmentId='11e96fc7-aa4d-4a60-8196-9acf91424eca'

    次に、WorkerAppEnvironmentId をEnvironment ID フィールドの値に設定します。

    AuthorizationServerURL の設定

    AuthorizationServerURL は、お使いのアプリケーションが配置されている環境のPingOne 認可サーバーのベースURL です。 このプロパティは、PingOne プラットフォームAPI ドキュメントで説明されているように、環境にカスタムドメインを設定した場合にのみ使用されます。 Custom Domains を参照してください。

    OAuth でのPingOne への認証

    PingOne はOAuth とOAuthClient 認証の両方をサポートしています。 上述の設定手順に加え、OAuth またはOAuthCliet 認証をサポートするために、さらに2つの手順を完了する必要があります。

    • ヘルプドキュメントのカスタムOAuth アプリケーションの作成で説明するように、カスタムOAuth アプリケーションを作成して設定します。
    • ドライバーがデータモデル内のエンティティにアクセスできるようにするには、ヘルプドキュメントのAdministrator Roles での説明のとおり、使用するアドミンユーザー / ワーカーアプリケーションに対して正しいロールを設定していることを確認してください。
    • 以下のサブセクションで説明されているように、選択した認証スキームと認証フローに適切なプロパティを設定します。

    OAuth（認可コードグラント）

    AuthScheme をOAuth に設定します。

    デスクトップアプリケーション

    OAuth アクセストークンの取得およびリフレッシュ

    以下を設定して、接続してください。

    • InitiateOAuth：GETANDREFRESH。繰り返しOAuth の交換を行ったり、手動でOAuthAccessToken を設定する必要をなくすには、InitiateOAuth を使用します。
    • OAuthClientId：カスタムOAuth アプリケーションを作成した際に取得したClient ID。
    • OAuthClientSecret：カスタムOAuth アプリケーションを作成した際に取得したClient Secret。
    • CallbackURL：カスタムOAuth アプリケーションの登録時に定義したリダイレクトURI。例：https://localhost:3333

    接続すると、CData 製品 はデフォルトブラウザでPingOne のOAuth エンドポイントを開きます。ログインして、アプリケーションにアクセス許可を与えます。 ドライバーはこれでOAuth プロセスを完了します。

    1. ドライバーはPingOne からアクセストークンを取得し、それを使ってデータをリクエストします。
    2. OAuth 値はOAuthSettingsLocation で指定された場所に保存され、接続間で永続化されるようにします。

    ドライバーはアクセストークンの期限が切れると自動的にリフレッシュします。

    Web アプリケーションやヘッドレスマシン、クライアントクレデンシャルグラントを含むその他のOAuth メソッドについては、ヘルプドキュメントを参照してください。

    接続の構成 (Salesforce の例) 「Create & Test」をクリックします
  4. 「Add PingOne 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

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。 新しい PAT の作成
  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PingOne 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_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..."
  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 PingOne 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 PingOne 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 PingOne 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 PingOne 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 PingOne 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、PingOne を探索して分析できます。

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