CData Connect AI 経由でSQL Analysis Services のデータ をGemini Enterprise に接続する方法
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SQL Analysis Services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SQL Analysis Services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SQL Analysis Services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SQL Analysis Services 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SQL Analysis Services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SQL Analysis Services のデータにアクセスできるようになります。
前提条件
- CData Connect AI アカウント（SQL Analysis Servicesなど、有効な接続が1つ以上あること）
- Gemini Enterprise アカウント（トライアル利用可）
- 課金が有効になっているGoogle Cloud プロジェクト
- Google Cloud CLI がインストール・設定済みであること
- Google Cloud アカウントで以下を実施しておくこと:
ステップ1: Gemini Enterprise 用のSQL Analysis Services 接続を構成する
Gemini Enterprise からSQL Analysis Services への接続は、CData Connect AI Remote MCP を通じて実現します。Gemini Enterprise からSQL Analysis Services のデータ と対話するために、まずはCData Connect AI でSQL Analysis Services 接続を作成・構成していきましょう。
- 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 SQL Analysis Services を選択します
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SQL Analysis Services に接続するために必要な認証情報を入力しましょう。
接続するには、Url プロパティを有効なSQL Server Analysis Services エンドポイントに設定して認証を提供します。XMLA アクセスを使用して、HTTP 経由でホストされているSQL Server Analysis Services インスタンスに接続できます。 Microsoft ドキュメント configure HTTP access を参照してSQL Server Analysis Services に接続してください。
SQL をSQL Server Analysis Services に実行するには、ヘルプドキュメントの「Analysis Services データの取得」を参照してください。接続ごとにメタデータを取得する代わりに、CacheLocation を設定できます。
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HTTP 認証
AuthScheme を"Basic" または"Digest" に設定してUser とPassword を設定します。CustomHeaders に他の認証値を指定します。
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Windows (NTLM)
Windows のUser とPassword を設定して、AuthScheme をNTLM に設定します。
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Kerberos およびKerberos Delegation
Kerberos を認証するには、AuthScheme をNEGOTIATE に設定します。Kerberos 委任を使うには、AuthScheme をKERBEROSDELEGATION に設定します。必要があれば、User、Password およびKerberosSPN を設定します。デフォルトでは、CData 製品は指定されたUrl でSPN と通信しようと試みます。
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SSL/TLS:
デフォルトでは、CData 製品はサーバーの証明書をシステムの信頼できる証明書ストアと照合してSSL/TLS のネゴシエーションを試みます。別の証明書を指定するには、利用可能なフォーマットについてヘルプドキュメントの「SSLServerCert」プロパティを参照してください。
接続を設定したら、その後はあらゆるキューブを二次元テーブルとして扱うことができます。データに接続する際にCData 製品がSSAS のメタデータを取得して、動的にテーブルスキーマを更新します。 「CacheLocation」プロパティを設定すれば自動でファイルにキャッシュを作成するので、接続時に毎回メタデータを取得する必要もなくなります。
詳細は、ヘルプドキュメントの「Retrieving Analysis Services Data」を参照してください。
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HTTP 認証
- Save & Test をクリックします
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Add SQL Analysis Services 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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
- Gemini Enterprise を開き、データストア画面に移動します。
- データストアを作成をクリックします。
- 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。
- 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。
- 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
- ログインをクリックして、サインインを完了します。
- 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。
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。
続行をクリックします。
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。
データコネクタ名に、データストアの名前を入力します。
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。
- 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。
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。
- 有効にするアクションを選択します。
- 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。
- Google Cloud コンソールで、Gemini Enterprise ページに移動します。
- ナビゲーションメニューから アプリ をクリックします。
- データストアを接続したいGemini Enterprise アプリを選択します。
- 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。
- 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。
- 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SQL Analysis Services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SQL Analysis Services 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。
- Gemini Enterprise を開き、Connections をクリックしてCData Connect AI を承認します。
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SQL Analysis Services 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SQL Analysis Services のデータ を表示して」
- 「SQL Analysis Services 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SQL Analysis Services 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SQL Analysis Services のデータ のアクティビティをまとめて」
- Connect AI を介して、自然言語のプロンプトに応じたSQL Analysis Services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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