【MCP Server】Gemini CLI からSAP Fieldglass 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SAP Fieldglass 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SAP Fieldglass への接続方法と、SAP Fieldglass 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、SAP Fieldglass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SAP Fieldglass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 SAP Fieldglass 接続を構成

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

   資格情報の取得

   SAP Fieldglass の担当者に問い合わせ、OAuthClientId、OAuthClientSecret、EnvironmentURL を入手してください。

   SAP Fieldglass への接続

   運用環境への認証を行うには、以下のように指定します。

   • APIKey：SAP Fieldglass API キー。これはオプションですが、API キーが必要であることを示すSAP Fieldglass からのエラーが発生した場合は、SAP Fieldglass 管理者に依頼するか、SAP Fieldglass Integration Tools にログインしてCreate API Application をクリックします。
   • OAuthClientId：SAP Fieldglass 担当者から取得したOAuth Client ID。
   • OAuthClientSecret：SAP Fieldglass 担当者から取得したOAuth Client Secret。
   • EnvironmentURL：SAP Fieldglass 担当者から取得したSAP Fieldglass Environment URL。
   「Create & Test」をクリックします
4. 「Add SAP Fieldglass 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。

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、Gemini CLI からSAP Fieldglass 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 SAP Fieldglass 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 SAP Fieldglass 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 SAP Fieldglass 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 SAP Fieldglass 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 SAP Fieldglass 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、SAP Fieldglass を探索して分析できます。

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