【MCP Server】Gemini CLI からPresto のデータにリアルタイムで接続する方法
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Presto 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Presto への接続方法と、Presto 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、Presto 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 Presto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 Presto 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 Presto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Presto のデータ を迅速に取得できます。
Presto データ連携について
CData を使用すれば、Trino および Presto SQL エンジン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:
- Trino v345 以降(旧 PrestoSQL)および Presto v0.242 以降(旧 PrestoDB)のデータにアクセスできます。
- Trino または Presto インスタンスの基盤となるすべてのデータに対して読み取り・書き込みアクセスができます。
- 最大スループットのための最適化されたクエリ生成。
Presto と Trino により、ユーザーは単一のエンドポイントを通じてさまざまな基盤データソースにアクセスできます。CData の接続と組み合わせることで、ユーザーはインスタンスへの純粋な SQL-92 アクセスを取得し、ビジネスデータをデータウェアハウスに統合したり、Power BI や Tableau などのお気に入りのツールからライブデータに直接簡単にアクセスしたりできます。
多くの場合、CData のライブ接続は、ツールで利用可能なネイティブのインポート機能を上回ります。あるお客様は、レポートに必要なデータセットのサイズが大きいため、Power BI を効果的に使用できませんでした。同社が CData Power BI Connector for Presto を導入したところ、DirectQuery 接続モードを使用してリアルタイムでレポートを生成できるようになりました。
はじめに
ステップ1: Gemini CLI 用の Presto 接続を構成
それでは早速、Gemini CLI から Presto への接続を設定していきましょう。Gemini CLI から Presto と対話するには、まずCData Connect AI でPresto 接続を作成して構成します。
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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
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「Add Connection」パネルから「Presto」を選択します
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Presto に接続するために必要な認証情報を入力しましょう。
Presto への接続には、まずはServer およびPort を接続プロパティとして設定します。それ以外の追加項目は接続方式によって異なります。
TLS/SSL を有効化するには、UseSSL をTRUE に設定します。
LDAP で認証
LDAP で認証するには、次の接続プロパティを設定します:
- AuthScheme: LDAP に設定。
- User: LDAP で接続するユーザー名。
- Password: LDAP で接続するユーザーのパスワード。
Kerberos 認証
KERBEROS 認証を使う場合には、以下を設定します:
- AuthScheme: KERBEROS に設定。
- KerberosKDC: 接続するユーザーのKerberos Key Distribution Center (KDC) サービス。
- KerberosRealm: 接続するユーザーのKerberos Realm 。
- KerberosSPN: Kerberos Domain Controller のService Principal Name。
- KerberosKeytabFile: Kerberos principals とencrypted keys を含むKeytab file。
- User: Kerberos のユーザー。
- Password: Kerberos で認証するユーザーのパスワード。
「Create & Test」をクリックします
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「Add Presto 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。
- 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。
- 「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。
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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。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Presto 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。
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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
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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
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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-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..."
- 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 Presto 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 Presto 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 Presto 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:
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ターミナルを開いて、Gemini CLI セッションを開始します:
gemini
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これで、自然言語を使って Presto 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」
- 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 Presto 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、Presto を探索して分析できます。
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