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

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

   ローカルSASXpt ファイルへの接続

   URI をSASXpt ファイルを格納しているフォルダに設定すると、ローカルのSASXpt ファイルに接続できます。

   S3 データソースへの接続

   Amazon S3 ソースに接続してSASXpt ファイルを読み込むことができます。以下のプロパティを設定して接続します：

   • URI：接続するバケット内のフォルダに設定。
   • AWSAccessKey：AWS アカウントのアクセスキーに設定。
   • AWSSecretKey：AWS アカウントのシークレットキーに設定。
   • TemporaryLocalFolder：SASXptファイルを一時的にダウンロードするために使用するフォルダへのパス、またはURI に設定。

   Azure Data Lake Storage Gen2 への接続

   ADLS Gen2 に接続してSASXpt ファイルを読み込むことができます。以下のプロパティを設定して接続します：

   • URI：ファイルシステムの名前およびSASXpt ファイルにコンタクトするフォルダの名前に設定。
   • AzureAccount：Azure Data Lake storage アカウントの名前に設定。
   • AzureAccessKey：Azure Data Lake storage Gen 2 ストレージアカウントのアクセスキーに設定。
   • TemporaryLocalFolder：SASXptファイルを一時的にダウンロードするために使用するフォルダへのパス、またはURI に設定。
   「Create & Test」をクリックします
4. 「Add SAS xpt 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SAS xpt 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 SAS xpt 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 SAS xpt 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 SAS xpt 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 SAS xpt 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 SAS xpt 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、SAS xpt を探索して分析できます。

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