CData Connect AI 経由でSpark のデータ をGemini Enterprise に接続する方法

Jerod Johnson
Jerod Johnson
Director, Technology Evangelism
CData Connect AI Remote MCP をGemini Enterprise に接続し、自然言語でSparkのリアルタイムデータを安全に読み取り、操作しましょう。

Gemini Enterprise は、Google Workspace の一部として提供される Google のエンタープライズ AI アシスタントです。カスタムMCP サーバーのデータストアにネイティブ対応しているため、Model Context Protocol（MCP）を介してエンタープライズデータをリアルタイムにクエリ・操作できるよう拡張できます。CData Connect AI Remote MCP と組み合わせれば、データレプリケーションや独自の連携ロジックを構築することなく、自然言語でSparkのデータをリアルタイムに操作できます。

CData Connect AI は、単一のマネージドMCP エンドポイントを介してSparkのデータに接続するための、クラウド to クラウド専用インターフェースを提供します。CData Connect AI Remote MCP Server を利用することで、Gemini Enterprise とSparkの間で安全な通信が可能になり、自然言語のプロンプトでリアルタイムのSpark のデータに質問したり操作したりできるようになります。

本記事では、カスタムMCP サーバーのデータストアを作成して、CData Connect AI 経由でGemini Enterprise をリアルタイムのSparkデータに接続する方法をご紹介します。これにより、Gemini Enterprise のチャットインターフェースから直接Spark のデータにアクセスできるようになります。

前提条件

  1. CData Connect AI アカウント（Sparkなど、有効な接続が1つ以上あること）
  2. Gemini Enterprise アカウント（トライアル利用可）
  3. 課金が有効になっているGoogle Cloud プロジェクト
  4. Google Cloud CLI がインストール・設定済みであること
  5. Google Cloud アカウントで以下を実施しておくこと:
    • カスタムMCP データストア用に組織のポリシーをオーバーライドする（詳細はこちら）。
    • 管理者に Discovery Engine Editor ロールを付与する（詳細はこちら）。

ステップ1: Gemini Enterprise 用のSpark 接続を構成する

Gemini Enterprise からSpark への接続は、CData Connect AI Remote MCP を通じて実現します。Gemini Enterprise からSpark のデータ と対話するために、まずはCData Connect AI でSpark 接続を作成・構成していきましょう。

  1. 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
  2. Add Connection パネルから Spark を選択します
  3. Spark に接続するために必要な認証情報を入力しましょう。

    SparkSQL への接続

    SparkSQL への接続を確立するには以下を指定します。

    • Server：SparkSQL をホストするサーバーのホスト名またはIP アドレスに設定。
    • Port：SparkSQL インスタンスへの接続用のポートに設定。
    • TransportMode：SparkSQL サーバーとの通信に使用するトランスポートモード。有効な入力値は、BINARY およびHTTP です。デフォルトではBINARY が選択されます。
    • AuthScheme：使用される認証スキーム。有効な入力値はPLAIN、LDAP、NOSASL、およびKERBEROS です。デフォルトではPLAIN が選択されます。

    Databricks への接続

    Databricks クラスターに接続するには、以下の説明に従ってプロパティを設定します。Note：必要な値は、「クラスター」に移動して目的のクラスターを選択し、 「Advanced Options」の下にある「JDBC/ODBC」タブを選択することで、Databricks インスタンスで見つけることができます。

    • Server：Databricks クラスターのサーバーのホスト名に設定。
    • Port：443
    • TransportMode：HTTP
    • HTTPPath：Databricks クラスターのHTTP パスに設定。
    • UseSSL：True
    • AuthScheme：PLAIN
    • User：'token' に設定。
    • Password：パーソナルアクセストークンに設定（値は、Databricks インスタンスの「ユーザー設定」ページに移動して「アクセストークン」タブを選択することで取得できます）。

  4. Save & Test をクリックします
  5. Add Spark 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。

CData Connect AI でOAuth App を作成する

Gemini Enterprise は、CData Connect AI MCP Server に対するユーザー認証にOAuth 2.0 Authorization Code with PKCE を使用します。そのため、CData Connect AI アカウントでユーザーベースのOAuth App を作成する必要があります。

  1. Connect AI の右上にある歯車アイコン () をクリックして、Settings を開きます。
  2. OAuth Apps に移動し、+ Create App をクリックします。Create OAuth App ダイアログが表示されます。
  3. 以下の項目を入力します。
    • Name — わかりやすい名前を入力します（例: GeminiEnterpriseOAuth）。
    • Authentication Flow — User-based (Authorization Code) を選択します。
    • Callback URL — https://vertexaisearch.cloud.google.com/oauth-redirect を入力します。
  4. Confirm をクリックします。CData Connect AI がOAuth App を作成し、Client ID とClient Secret が生成されます。
  5. Client ID とClient Secret の両方の値をコピーします。ステップ2 で使用します。

接続の設定とOAuth App の作成が完了したら、いよいよGemini Enterprise でカスタムMCP サーバーのデータストアを作成していきましょう。

ステップ2: カスタムMCP サーバーのデータストアを作成する

  1. Gemini Enterprise を開き、データストア画面に移動します。
  2. データストアを作成をクリックします。
  3. データソースを選択ページで、ソースを検索フィールドに Custom MCP Server と入力します。カスタム MCP サーバーカードが表示されます。
  4. MCP サーバーを追加をクリックします。MCP サーバーの構成ページが表示されます。
  5. 認証の設定セクションで、以下の必須フィールドに値を入力します:
    • MCP サーバーの URL: https://mcp.cloud.cdata.com/mcp
    • 認可 URL: https://cloud-login.cdata.com/authorize
    • トークン URL: https://cloud-login.cdata.com/oauth/token
    • クライアント ID および クライアントシークレット: ステップ1 で作成したOAuth App のもの
  6. ログインをクリックして、サインインを完了します。
  7. 続行をクリックすると、詳細オプションセクションが開きます。

  8. MCP サーバーの説明フィールドに、サーバーの機能や使用するタイミングをGemini Enterprise が理解できるような説明を入力します。詳細については、 効果的なMCP サーバーの説明と指示の書き方をご覧ください。

  9. 続行をクリックします。

  10. データコネクタの構成セクションで、マルチリージョンフィールドのリストからデータコネクタの場所を選択します。

  11. データコネクタ名に、データストアの名前を入力します。

  12. 作成をクリックします。Gemini Enterprise がデータストアを作成し、データストアページに表示されます。

    注: デフォルトでは、カスタムMCP サーバーのツールやアクションは何も有効化されていません。ツールやアクションは個別に有効化する必要があります。

ステップ3: アクションを有効化する

カスタムMCP サーバーのデータストアを作成したら、Gemini Enterprise で利用できるようにするために、少なくとも1つのツールまたはアクションを有効化する必要があります。

  1. 作成したカスタムMCP サーバーのデータストアに移動します。

  2. 操作 タブを開き、カスタム アクションを再読み込み をクリックして再認証します。

    注: このアクションでは、MCP サーバーに対してtools/list 呼び出しを行い、利用可能なツールを取得します。取得されたツールは画面に表示されます。

  3. 有効にするアクションを選択します。
  4. アクションを有効にするをクリックします。

ステップ4: MCP サーバーのデータストアをGemini Enterprise アプリに接続する

カスタムMCP サーバーのデータストアを作成し、アクションを有効化したら、利用できるようにするためにデータストアをGemini Enterprise アプリに接続する必要があります。

  1. Google Cloud コンソールで、Gemini Enterprise ページに移動します。
  2. ナビゲーションメニューから アプリ をクリックします。
  3. データストアを接続したいGemini Enterprise アプリを選択します。
  4. アプリのナビゲーションメニューから 接続されたデータソース をクリックします。
  5. 既存のデータストアを追加をクリックして、作成したデータストアを選択します。
  6. 接続をクリックします。

ステップ5: 自然言語でリアルタイムのSparkデータにクエリを実行する

データストアの接続が完了したら、Gemini Enterprise のユーザーはWebアプリケーションから自然言語でリアルタイムのSpark のデータを操作できるようになります。各ユーザーは初回利用時に、OAuth フローを通じて自身のConnect AI 認証情報で認証を行います。

  1. Gemini Enterprise を開き、Connections をクリックしてCData Connect AI を承認します。
  2. Spark のデータ について、自然言語で質問してみましょう。
    • 「過去30 日間のすべてのSpark のデータ を表示して」
    • 「Spark のデータ の中で売上トップのレコードは?」
    • 「すべてのアクティブなSpark のデータ と現在のステータスをリスト表示して」
    • 「今四半期のSpark のデータ のアクティビティをまとめて」
  3. Connect AI を介して、自然言語のプロンプトに応じたSparkデータの取得やアクションの実行が可能です。ユーザーがSQL を記述したり、データ構造を深く理解したりする必要は一切ありません。

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