【MCP Server】UM SaaS Cloud × Gemini Code Assist 連携ガイド：CData MCP Server で AI 駆動のアプリ開発

Gemini Code Assist は、日常の開発ワークフローにインテリジェントなコード生成を統合する AI 搭載のコーディングアシスタントです。MCP に対応しているため、Gemini Code Assist は Visual Studio Code からリアルタイムのエンタープライズデータソースに直接接続でき、コンテキストを切り替えたりデータアクセスコードを手動で記述したりすることなく、構造化データと自然言語でやり取りできます。

Model Context Protocol（MCP）は、構造化されたツールインターフェースを通じて LLM クライアントを外部サービスに接続するためのオープンスタンダードです。MCP Server はスキーマの検出やリアルタイムクエリなどの機能を公開し、AI エージェントがリアルタイムデータを安全かつ一貫して取得・分析できるようにします。

この記事では、CData MCP Server for UM SaaS Cloud のインストール、UM SaaS Cloud への接続設定、Gemini Code Assist への MCP Server アドオンの接続、そしてエディタ内からリアルタイムの UM SaaS Cloud のデータをクエリする方法までをステップバイステップで解説します。

前提条件

開始する前に、以下の要件を満たしていることを確認してください。

1. Visual Studio Code がマシンにインストールされていること
2. Visual Studio Code で Gemini Code Assist 拡張機能が有効になっていること
3. CData MCP Server for UM SaaS Cloud がインストール済みであること
4. UM SaaS Cloud へのアクセス権があること

注意：MCP Server を設定する前に、Gemini Code Assist が Visual Studio Code 上でセットアップ済みかつ正常に動作している必要があります。MCP Server は Gemini Code Assist がエージェントモードで実行されているときにアクセスされます。

ステップ 1：CData MCP Server for UM SaaS Cloud のダウンロードとインストール

1. まずは CData MCP Server for UM SaaS Cloud をダウンロードします。
2. ダウンロードしたインストーラーをダブルクリックして実行します。
3. 画面の指示に従ってインストールを完了させます。

インストールが完了したら、UM SaaS Cloud に接続して MCP Server アドオンの設定を行います。

ステップ 2：UM SaaS Cloud への接続を設定

1. インストール後、CData MCP Server for UM SaaS Cloud の設定ウィザードを開きます。

   注意：ウィザードが自動的に開かない場合は、Windows の検索バーで「CData MCP Server for UM SaaS Cloud」と検索し、アプリケーションを起動してください。

   
2. MCP Configuration > Configuration Name で、既存の構成を選択するか、 を選択して新しい構成を作成します。
3. 構成名を入力（例：「cdata_umsaascloud」）し、OK をクリックします。

4. 設定ウィザードに適切な接続プロパティを入力します。

   UM SaaS Cloud 接続プロパティの取得・設定方法

   デフォルトでは、CData 製品は本番環境に接続します。UMSaaSCloud sandbox アカウントを使用するには、UseSandbox をtrue に設定します。ユーザー / パスワード認証を使用している場合は、User にsandbox のユーザー名を設定してください。

   UM SaaS Cloud への認証

   UM SaaS Cloud は、Basic、OAuth、OAuthJWT（コンシューマーキー）など、複数の認証方式をサポートしています。ここではBasic 認証について説明します。認証情報の詳しい取得方法や他の認証方法については、ヘルプドキュメントの「はじめに」セクションを参照してください。

   Basic 認証

   Basic 認証は、セキュリティトークンとユーザー資格情報の使用に基づきます。Basic 認証を使用するには、AuthScheme をBasic に、User とPassword をログイン資格情報に設定し、SecurityToken を設定します。

   デフォルトではSecurityToken が必要ですが、UM SaaS Cloud で信頼できるIP アドレスの範囲を設定することで、オプションにすることができます。

5. 接続 をクリックして、OAuth 経由で UM SaaS Cloud と認証します。
6. 次に、Save Configuration をクリックして MCP Server アドオンの構成を保存します。

この操作により、Gemini Code Assist が MCP Server アドオンを起動する際に参照する .mcp 構成ファイルが作成されます。MCP Server アドオンの設定が完了したら、続いて Gemini Code Assist に接続していきましょう。

ステップ 3：MCP Server アドオンを Gemini Code Assist に接続

1. Visual Studio Code がインストールされ、Gemini Code Assist 拡張機能が有効になっていることを確認します。
2. 設定ウィザードで接続の保存とテストが完了したら、Next をクリックします。
3. AI MCP Tool ドロップダウンから Gemini Code Assist を選択します。
4. Copy JSON をクリックして、生成された MCP 構成をクリップボードにコピーします。
5. コピーした JSON を、適用範囲に応じた構成ファイルに貼り付けます。
   • ユーザーレベル：現在のユーザーのすべてのプロジェクトに適用される構成
   • ワークスペースレベル：現在のワークスペースまたはプロジェクトのみに適用される構成

   注意：構成には Java 17 以上の実行ファイルと CData MCP Server アドオンの JAR ファイルへのパスが含まれています。最後の引数は、設定ウィザードで保存した MCP 構成名と一致させる必要があります（例：「cdata_umsaascloud」）。

6. 構成ファイルを保存し、必要に応じて Visual Studio Code を再起動します。

ステップ 4：Gemini Code Assist でリアルタイムの UM SaaS Cloud のデータをクエリ

1. Visual Studio Code を開き、アクティビティバーで Gemini Code Assist を選択します。
2. チャットプロンプトに /mcp と入力して接続ステータスを確認します。UM SaaS Cloud MCP Server アドオンが緑色の接続インジケーターとともに表示されるはずです。
3. 自然言語を使って UM SaaS Cloud のデータについて質問してみましょう。例えば：

   「UM SaaS Cloud のデータ 接続で利用可能なすべてのテーブルの一覧を表示してください。」

   
4. リアルタイムの UM SaaS Cloud のデータを操作するコードを生成することもできます。例えば：

   「Account テーブルから BillingState が指定した値に一致するレコードを取得する関数を作成してください。」

   

これで Gemini Code Assist と CData MCP Server アドオンの連携が完了しました。公開された MCP ツールを使って、スキーマの探索、UM SaaS Cloud に対するリアルタイムクエリの実行、データを活用したコード生成が可能になります。

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CData コミュニティにアクセスして、洞察を共有したり、質問したり、MCP を活用した AI ワークフローの可能性を一緒に探っていきましょう。