【MCP Server】Gemini CLI からSnowflake 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Snowflake 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Snowflake への接続方法と、Snowflake 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、Snowflake 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 Snowflake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 Snowflake 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 Snowflake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Snowflake のデータ を迅速に取得できます。

はじめに

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ステップ1: Gemini CLI 用の Snowflake 接続を構成

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

   それでは、Snowflake データベースに接続していきましょう。認証に加えて、以下の接続プロパティを設定します。

   • Url：お使いのSnowflake URL を指定します。例：https://orgname-myaccount.snowflakecomputing.com
     • Legacy URL を使用する場合：https://myaccount.region.snowflakecomputing.com
     • ご自身のURL は以下のステップで確認できます。
       1. Snowflake UI の左下にあるユーザー名をクリックします
       2. Account ID にカーソルを合わせます
       3. Copy Account URL アイコンをクリックして、アカウントURL をコピーします
   • Database（オプション）：CData 製品によって公開されるテーブルとビューを、特定のSnowflake データベースのものに制限したい場合に設定します
   • Schema（オプション）：CData 製品によって公開されるテーブルとビューを、特定のSnowflake データベーススキーマのものに制限したい場合に設定します

   Snowflakeへの認証

   CData 製品では、Snowflake ユーザー認証、フェデレーション認証、およびSSL クライアント認証をサポートしています。認証するには、User とPassword を設定し、AuthScheme プロパティで認証方法を選択してください。

   キーペア認証

   ユーザーアカウントに定義されたプライベートキーを使用してセキュアなトークンを作成し、キーペア認証で接続することも可能です。この方法で接続するには、AuthScheme をPRIVATEKEY に設定し、以下の値を設定してください。

   • User：認証に使用するユーザーアカウント
   • PrivateKey：プライベートキーを含む.pem ファイルへのパスなど、ユーザーに使用されるプライベートキー
   • PrivateKeyType：プライベートキーを含むキーストアの種類（PEMKEY_FILE、PFXFILE など）
   • PrivateKeyPassword：指定されたプライベートキーのパスワード

   その他の認証方法については、ヘルプドキュメントの「Snowflakeへの認証」セクションをご確認ください。

   「Create & Test」をクリックします
4. 「Add Snowflake 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Snowflake 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-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..."

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 Snowflake 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 Snowflake 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 Snowflake 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 Snowflake 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 Snowflake 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、Snowflake を探索して分析できます。

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