CData Connect AI 経由でZuora 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Zuora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Zuora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Zuora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Zuora 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Zuora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Zuora 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(Zuora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Zuora 接続を構成する
Gemini Enterprise からZuora への接続は、CData Connect AI Remote MCP を通じて実現します。Gemini Enterprise からZuora のデータ と対話するために、まずはCData Connect AI でZuora 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 Zuora を選択します
-
Zuora に接続するために必要な認証情報を入力しましょう。
Zuora はユーザー認証にOAuth 標準を使用しています。OAuth 認証ついて詳しくは、オンラインヘルプドキュメントを参照してください。
Tenant プロパティの設定
プロバイダへの有効な接続を作成するには、アカウントの設定と合致するテナント値を1つ選択する必要があります。以下は、利用可能なオプションのリストです。- USProduction:リクエストはhttps://rest.zuora.com に送信されます。
- USAPISandbox:リクエストはhttps://rest.apisandbox.zuora.com に送信されます。
- USPerformanceTest:リクエストはhttps://rest.pt1.zuora.com に送信されます。
- EUProduction:リクエストはhttps://rest.eu.zuora.com に送信されます。
- EUSandbox:リクエストはhttps://rest.sandbox.eu.zuora.com に送信されます。
デフォルトではUSProduction テナントを使用します。
Zuora サービスの選択
データクエリとAQuA API の2つのZuora サービスを使用します。デフォルトでは、ZuoraService はAQuADataExport に設定されています。DataQuery
データクエリ機能は、非同期の読み取り専用SQL クエリを実行することで、Zuora テナントからのデータのエクスポートを実現します。 このサービスは、素早く軽量なSQL クエリでの使用を推奨します。制限
- フィルタ適用後の、テーブルごとの入力レコードの最大数: 1,000,000
- 出力レコードの最大数: 100,000
- テナントごとの、実行用に送信される同時クエリの最大数: 5
- テナントごとの、同時クエリの制限に達した後に実行用に送信され、キューに追加されるクエリの最大数: 10
- 1時間単位での、各クエリの最大処理時間: 1
- GB 単位での、各クエリに割り当てられるメモリの最大サイズ: 2
- Index Join を使用する際のインデックスの最大値。言い換えれば、Index Join を使用する際にWHERE 句で使われる一意の値に基づいた、左のテーブルから返されるレコードの最大数: 20.000
AQuADataExport
AQuA API のエクスポートは、すべてのオブジェクト(テーブル)のすべてのレコードをエクスポートするように設計されています。AQuA のクエリジョブには以下の制限があります。制限
- AQuA のジョブ内のクエリが8時間以上実行されている場合、ジョブは自動的に停止されます。
- 停止されたAQuA のジョブは3回再試行可能で、その後失敗として返されます。
- Save & Test をクリックします
-
Add Zuora 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Zuora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Zuora 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。
-
Zuora 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Zuora のデータ を表示して」
- 「Zuora 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Zuora 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Zuora 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Zuora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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