Google ADKエージェントからSalesforce Data 360 にMCP経由で接続
Google ADK(Agent Development Kit)は、さまざまなデータソースやサービスと連携できる AI エージェントを構築するための、モデル非依存の強力なフレームワークです。CData Connect AI のリモートMCP と組み合わせることで、自然言語クエリを通じてSalesforce Data 360 のデータとリアルタイムでやり取りできるインテリジェントなエージェントを構築できます。この記事では、Connect AI Remote MCP を使用して Salesforce Data 360 に接続し、Google ADK エージェントを設定して ADK Web 経由で とやり取りする方法をご紹介します。
CData Connect AI は、Salesforce Data 360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、Google ADK エージェントにSalesforce Data 360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。
この記事では、自然言語を使用してデータを会話形式で探索(Vibe Query)できる Google ADK エージェントの設定方法をご紹介します。Connect AI を使用すれば、Salesforce Data 360 に加えて、数百の他のデータソースにもアクセスできるエージェントを構築できます。
ステップ 1:Google ADK 用の Salesforce Data 360 接続を設定する
Google ADK エージェントから Salesforce Data 360 への接続は、CData Connect AI のリモートMCP を通じて実現されます。ADK エージェントから Salesforce Data 360 とやり取りするために、まず CData Connect AI で Salesforce Data 360 接続を作成・設定していきましょう。
- Connect AI にログインし、「Sources」をクリックして、「Add Connection」をクリックします
- 「Add Connection」パネルから「Salesforce Data 360」を選択します
-
Salesforce Data 360 に接続するために必要な認証プロパティを入力します。
それでは、Salesforce Data 360 への認証方法を設定していきましょう。Salesforce Data 360 では、OAuth 標準による認証をサポートしています。
OAuth 認証
AuthScheme をOAuth に設定してください。
デスクトップアプリケーション
CData 製品では、デスクトップでの認証を簡略化する埋め込みOAuth アプリケーションを提供しています。
また、Salesforce Data 360 コンソールで設定および登録するカスタムOAuth アプリケーションを使ってデスクトップから認証することもできます。詳しくは、ヘルプドキュメントのカスタムOAuth アプリの作成をご確認ください。
接続する前に、以下のプロパティを設定してください。
- InitiateOAuth:GETANDREFRESH。InitiateOAuth を使用すれば、繰り返しOAuth の交換を行ったり、手動でOAuthAccessToken を設定する必要がなくなります
- OAuthClientId(カスタムアプリケーションのみ):カスタムOAuth アプリケーションの登録時に割り当てられたクライアントID
- OAuthClientSecret(カスタムアプリケーションのみ):カスタムOAuth アプリケーションの登録時に割り当てられたクライアントシークレット
接続すると、CData 製品がデフォルトブラウザでSalesforce Data 360 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てください。
以下のようにドライバーがOAuth プロセスを完了します。
- コールバックURL からアクセストークンを取得します
- 古いトークンの期限が切れた際は、新しいアクセストークンを取得します
- OAuthSettingsLocation にOAuth 値を保存し、接続間で永続化します
Web アプリケーションやヘッドレスマシンを含むその他のOAuth 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
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「Add Salesforce Data 360 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の追加
パーソナルアクセストークン(PAT)は、Google ADK エージェントから 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。
- 設定ページの「Access Tokens」セクションに移動し、「Create PAT」をクリックします。
-
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ので、必ずコピーして安全な場所に保管してください。
これで接続の設定と PAT の生成が完了しました。Google ADK エージェントから Salesforce Data 360 に接続する準備が整いました。
ステップ 2:Google ADK エージェントを CData Connect AI 用に設定する
以下の手順に従って、CData Connect AI に接続するように Google ADK エージェントを設定していきましょう。事前構築済みのエージェントをこちらから使用できます。または、以下の手順に従って独自のエージェントを作成することもできます。
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Google ADK Python SDK がインストールされていることを確認してください。インストールされていない場合は、pip を使用してインストールします。
pip install google-genkit google-adk - エージェントの設定ファイル(通常は agent.py)を作成または更新して、CData Connect AI MCP 接続を含めます。Connect AI 認証情報を使用して MCP ツールセットを設定する必要があります。
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MCP サーバー接続用の環境変数または設定をセットアップします。プロジェクトのルートに .env ファイルを作成し、以下の変数を設定します。
YOUR_EMAIL を Connect AI のメールアドレスに、YOUR_PAT をステップ 1 で作成したパーソナルアクセストークンに置き換えてください。MCP_SERVER_URL=https://mcp.cloud.cdata.com/mcp MCP_USERNAME=YOUR_EMAIL MCP_PASSWORD=YOUR_PAT -
CData Connect AI MCP Server を使用するように agent.py ファイルを設定します。以下は設定例です。
import os import base64 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 from dotenv import load_dotenv # 環境変数を読み込む load_dotenv() # 環境から設定を取得 MCP_SERVER_URL = os.getenv('MCP_SERVER_URL', 'https://mcp.cloud.cdata.com/mcp') MCP_USERNAME = os.getenv('MCP_USERNAME', '') MCP_PASSWORD = os.getenv('MCP_PASSWORD', '') # MCP サーバー用の認証ヘッダーを作成 auth_header = {} if MCP_USERNAME and MCP_PASSWORD: credentials = f"{MCP_USERNAME}:{MCP_PASSWORD}" auth_header = {"Authorization": f"Basic {base64.b64encode(credentials.encode()).decode()}"} # CData MCP ツールを使用してエージェントを定義 root_agent = LlmAgent( model='gemini-2.0-flash-exp', # サポートされている任意のモデルを使用できます name='data_query_assistant', instruction="""あなたは CData Connect AI を通じて Salesforce Data 360 データにアクセスできるデータクエリアシスタントです。 ユーザーが Salesforce Data 360 をリアルタイムで探索・クエリできるようサポートしてください。 利用可能な MCP ツールを使用して以下を実行できます: - 利用可能なデータベースとスキーマの一覧表示 - テーブル構造の探索 - SQL クエリの実行 - データに関する洞察の提供 実行内容を常に説明し、結果を明確にフォーマットしてください。""", tools=[ MCPToolset( connection_params=StreamableHTTPConnectionParams( url=MCP_SERVER_URL, headers=auth_header ) ) ], ) -
ADK Web でエージェントを実行します。プロジェクトディレクトリから以下を実行してください。
adk web --port 5000 .注:pip install --user で ADK をインストールした場合、adk コマンドが PATH に含まれていない可能性があります。以下のいずれかの方法で対処できます。
- フルパスを使用:~/Library/Python/3.x/bin/adk(macOS の場合)
- PATH に追加:export PATH="$HOME/Library/Python/3.x/bin:$PATH"
- PATH が自動的に設定される仮想環境を使用
- ブラウザでADK のWeb インターフェースを開きます(通常は http://localhost:5000)。
- ドロップダウンメニューからエージェントを選択します(エージェント設定の name パラメータに基づいて名前が付けられています)。
- これで、自然言語クエリを使用してSalesforce Data 360 との会話を開始できます。。
ステップ 3:Salesforce Data 360 データへのアクセスを備えたインテリジェントエージェントを構築する
Google ADK エージェントを設定して CData Connect AI に接続できたので、自然言語を使用して Salesforce Data 360 とやり取りする高度なエージェントを構築できます。MCP 統合により、エージェントに強力なデータアクセス機能が提供されます。
エージェントで使用可能な MCP ツール
Google ADK エージェントは、以下のCData Connect AI MCP ツールにアクセスできます。
- queryData:接続されたデータソースに対してSQL クエリを実行
- execData:ストアドプロシージャを実行
- getCatalogs:利用可能なデータベース接続を取得
- getSchemas:特定のカタログのデータベーススキーマを一覧表示
- getTables:スキーマ内のテーブルを一覧表示
- getColumns:特定のテーブルの列情報を取得
- getPrimaryKeys:プライマリキー情報を取得
- getIndexes:テーブルのインデックス情報を取得
- getProcedures:利用可能なストアドプロシージャを一覧表示
ユースケース例
Salesforce Data 360 のデータにアクセスできるGoogle ADK エージェントでできることの例をいくつかご紹介します。
- データ分析エージェント:Salesforce Data 360 のトレンド、パターン、異常を分析するエージェントを構築
- レポート生成エージェント:自然言語リクエストに基づいてカスタムレポートを生成するエージェントを作成
- データ品質エージェント:リアルタイムでデータ品質を監視・検証するエージェントを開発
- ビジネスインテリジェンスエージェント:複数のデータソースをクエリして複雑なビジネスの質問に答えるエージェントを構築
- 自動化ワークフローエージェント:Salesforce Data 360 のデータ条件に基づいてアクションをトリガーするエージェントを作成
エージェントのテスト
ADK Web にデプロイすると、自然言語クエリを通じてエージェントとやり取りできます。以下のような質問を試してみてください。
- 「過去 30 日間のすべての顧客を表示して」
- 「今四半期の売上トップの製品は何?」
- 「売上トレンドを分析して異常を特定して」
- 「アクティブなプロジェクトのサマリーレポートを生成して」
- 「特定の条件に一致するすべてのレコードを検索して」
Google ADK エージェントは、これらの自然言語クエリを自動的に適切な SQL クエリに変換し、CData Connect AI MCP Server を通じて Salesforce Data 360 データに対して実行します。複雑な SQL を記述したり、基盤となるデータ構造を理解したりすることなく、ユーザーにリアルタイムの洞察を提供できます。
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