【MCP Server】Gumloop をRedshift のデータと連携するフローを作る

加藤龍彦
加藤龍彦
デジタルマーケティング
CData Connect AI のリモートMCP サーバー を活用し、Gumloop から自動化ワークフロー内でRedshift にセキュアにアクセスしてアクションを実行します。

Gumloop は、トリガー、AI ノード、API、データコネクタを組み合わせてAI を活用したワークフローを作成できるビジュアル自動化プラットフォームです。Gumloop と CData Connect AI を組み込みの「MCP (Model Context Protocol) Server」を通じて統合することで、ワークフローからライブの にシームレスにアクセスして対話できるようになります。

このプラットフォームはローコード環境を提供しているため、大規模な開発作業なしで複雑なプロセスを簡単にオーケストレーションできます。柔軟性が高く、複数のビジネスアプリケーション間での統合が可能で、ライブデータを使ったエンドツーエンドの自動化を実現します。

CData Connect AI は、Redshift 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 Redshift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 Redshift 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 Redshift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Redshift のデータ を迅速に取得できます。

この記事では、Connect AI での Redshift 接続の構成、Gumloop への MCP Serverの登録、そして Redshift をクエリするワークフローの構築に必要な手順をご紹介します。

ステップ 1: Gumloop 用のRedshift 接続を構成する

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

    Amazon Redshift への接続

    それでは、早速Amazon Redshift に接続していきましょう。データに接続するには、以下の接続パラメータを指定します。

    • Server：Amazon Redshift データベースをホスティングしているサーバーのホスト名またはIP アドレス
    • Database：Amazon Redshift クラスター用に作成したデータベース
    • Port（オプション）：Amazon Redshift データベースをホスティングしているサーバーのポート。デフォルトは5439です

    これらの値は、以下のステップでAWS マネージメントコンソールから取得できます。

    1. Amazon Redshift コンソールを開きます（http://console.aws.amazon.com/redshift）
    2. Clusters ページで、クラスター名をクリックしてください
    3. Configuration タブの"Cluster Database Properties" セクションからプロパティを取得します。接続プロパティの値は、ODBC URL で設定された値と同じになります

    Amazon Redshiftへの認証

    CData 製品では幅広い認証オプションに対応しています。標準認証情報からIAM クレデンシャル、ADFS、Ping Federate、Microsoft Entra ID（Azure AD）、Azure AD PKCE まで利用可能です。

    標準認証

    ログイン資格情報を使用してAmazon Redshift に接続するには、以下のプロパティを設定してみましょう。
    • AuthScheme：Basic
    • User：認証するユーザーのログイン情報
    • Password：認証するユーザーのパスワード

    その他の認証方法については、ヘルプドキュメントをご確認ください。

    「Create & Test」をクリックします
  4. 「Add Redshift 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、Gumloop 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、Gumloop からRedshift に接続する準備が整いました！

ステップ2：Gumloop でMCP Server に接続する

続いて、Connect AI の MCP Server エンドポイントと認証情報をGumloop の認証情報に追加します。

  1. Gumloop のアカウントを作成して（アカウント未作成の場合）、サインインしましょう。
  2. Gumloop Credentials のページにアクセスして、MCP Server を構成します。
  3. 「Add Credentials」をクリックし、「MCP Server」を検索して選択します
  4. 以下の詳細情報を入力します。
    • URL: https://mcp.cloud.cdata.com/mcp
    • Label: Redshift-mcp-server などのわかりやすい名前
    • Access Token / API Key: 空白のままにします
    • Additional Header: Authorization: Basic YOUR EMAIL:YOUR PAT
    • 認証情報を保存します

これで、Gumloop でワークフローを構築する際に MCP Server が利用できるようになりました。

ステップ3: ワークフローを構築してGumloop でRedshift のリアルタイムデータを探索する

  1. Gumloop Personal workspace にアクセスし、 「Create Flow」をクリックします。
  2. 「」アイコンを選択するか、「Ctrl」+「B」を押してノードまたはサブフローを追加します。
  3. 「Ask AI」を検索して選択します。
  4. 「Show More Options」をクリックし、「Connect MCP Server?」オプションを有効にします。
  5. 「MCP Servers」ドロップダウンから、保存したMCP 認証情報を選択します。
  6. プロンプトを追加し、要件に応じてAI モデルを選択します。
  7. 必要な詳細の構成が完了したら、「Run」をクリックしてパイプラインを実行します

ワークフローの実行が完了すると、CData Connect AI MCP Serverを通じて Redshift を正常に取得できたことが確認できます。MCP Client ノードを使用することで、データに対する質問、レコードの取得、アクションの実行が可能になります。

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