このドキュメントでは、データベース向け MCP ツールボックスを使用して、Model Context Protocol(MCP)をサポートするさまざまな統合開発環境(IDE)とデベロッパー ツールに Dataplex Universal Catalog を接続する方法について説明します。既存のツールで AI エージェントを使用して、Dataplex Universal Catalog のデータアセットを検出できます。
MCP は、大規模言語モデル(LLM)を Dataplex Universal Catalog などのデータソースに接続するためのオープン プロトコルです。MCP の詳細については、Model Context Protocol の概要をご覧ください。
このガイドでは、次の IDE の接続プロセスについて説明します。
- Gemini CLI
- Gemini Code Assist
- Claude Code
- Claude Desktop
- Cline(VS Code 拡張機能)
- Cursor
- Visual Studio Code(Copilot)
- Windsurf(旧 Codeium)
始める前に
-
In the Google Cloud console, go to the project selector page.
-
Select or create a Google Cloud project.
-
Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.
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If you're using a local shell, then create local authentication credentials for your user account:
gcloud auth application-default login
You don't need to do this if you're using Cloud Shell.
If an authentication error is returned, and you are using an external identity provider (IdP), confirm that you have signed in to the gcloud CLI with your federated identity.
MCP ツールボックスをインストールする
MCP ツールボックスの最新バージョンをバイナリとしてダウンロードします。オペレーティング システム(OS)と CPU アーキテクチャに対応するバイナリを選択します。MCP ツールボックス v0.12.0 以降を使用する必要があります。
Linux/amd64
curl -O https://storage.googleapis.com/genai-toolbox/VERSION/linux/amd64/toolbox
VERSION
は、MCP ツールボックスのバージョン(v0.12.0
など)に置き換えます。macOS(Darwin)/arm64
curl -O https://storage.googleapis.com/genai-toolbox/VERSION/darwin/arm64/toolbox
VERSION
は、MCP ツールボックスのバージョン(v0.12.0
など)に置き換えます。macOS(Darwin)/amd64
curl -O https://storage.googleapis.com/genai-toolbox/VERSION/darwin/amd64/toolbox
VERSION
は、MCP ツールボックスのバージョン(v0.12.0
など)に置き換えます。Windows/amd64
curl -O https://storage.googleapis.com/genai-toolbox/VERSION/windows/amd64/toolbox
VERSION
は、MCP ツールボックスのバージョン(v0.12.0
など)に置き換えます。バイナリを実行可能にします。
chmod +x toolbox
インストールを確認します。
./toolbox --version
インストールが正常に完了すると、バージョン番号(0.10.0 など)が返されます。
MCP クライアントを構成する
Gemini CLI
- Gemini CLI をインストールします。
- 作業ディレクトリに
.gemini
という名前のフォルダを作成します。その中にsettings.json
ファイルを作成します。 - 次の構成を追加し、環境変数を実際の値に置き換えて保存します。
{ "mcpServers": { "dataplex": { "command": "./PATH/TO/toolbox", "args": ["--prebuilt","dataplex","--stdio"], "env": { "DATAPLEX_PROJECT": "PROJECT_ID" } } } }
Gemini Code Assist
- VS Code で、Gemini Code Assist 拡張機能をインストールします。
- Gemini Code Assist のチャットでエージェント モードを有効にします。
- 作業ディレクトリに
.gemini
という名前のフォルダを作成します。その中にsettings.json
ファイルを作成します。 - 次の構成を追加し、環境変数を実際の値に置き換えて保存します。
{ "mcpServers": { "dataplex": { "command": "./PATH/TO/toolbox", "args": ["--prebuilt","dataplex","--stdio"], "env": { "DATAPLEX_PROJECT": "PROJECT_ID" } } } }
Claude Code
- Claude Code をインストールします。
.mcp.json
ファイルが存在しない場合は、プロジェクトのルートに作成します。- 構成を追加し、環境変数を実際の値に置き換えて保存します。
{ "mcpServers": { "dataplex": { "command": "./PATH/TO/toolbox", "args": ["--prebuilt","dataplex","--stdio"], "env": { "DATAPLEX_PROJECT": "PROJECT_ID" } } } }
Claude Desktop
- Claude Desktop を開き、[Settings] に移動します。
- 構成ファイルを開くには、[デベロッパー] タブで [構成を編集] をクリックします。
- 構成を追加し、環境変数を実際の値に置き換えて保存します。
{ "mcpServers": { "dataplex": { "command": "./PATH/TO/toolbox", "args": ["--prebuilt","dataplex","--stdio"], "env": { "DATAPLEX_PROJECT": "PROJECT_ID" } } } }
- Claude Desktop を再起動します。
新しいチャット画面に、新しい MCP サーバーの MCP アイコンが表示されます。
Cline
- VS Code で Cline 拡張機能を開き、[MCP Servers] アイコンをクリックします。
- 構成ファイルを開くには、[Configure MCP Servers] をタップします。
- 次の構成を追加し、環境変数を実際の値に置き換えて保存します。
サーバーが正常に接続されると、緑色のアクティブ ステータスが表示されます。{ "mcpServers": { "dataplex": { "command": "./PATH/TO/toolbox", "args": ["--prebuilt","dataplex","--stdio"], "env": { "DATAPLEX_PROJECT": "PROJECT_ID" } } } }
Cursor
- プロジェクトのルートに
.cursor
ディレクトリが存在しない場合は作成します。 .cursor/mcp.json
ファイルが存在しない場合は作成し、開きます。- 次の構成を追加し、環境変数を実際の値に置き換えて保存します。
{ "mcpServers": { "dataplex": { "command": "./PATH/TO/toolbox", "args": ["--prebuilt","dataplex","--stdio"], "env": { "DATAPLEX_PROJECT": "PROJECT_ID" } } } }
- Cursor を開き、[Settings]>[Cursor Settings] > [MCP] に移動します。サーバーが接続されると、緑色のアクティブ ステータスが表示されます。
VS Code(Copilot)
- VS Code を開き、プロジェクトのルートに
.vscode
ディレクトリが存在しない場合は作成します。 .vscode/mcp.json
ファイルが存在しない場合は作成し、開きます。- 次の構成を追加し、環境変数を実際の値に置き換えて保存します。
{ "servers": { "dataplex": { "command": "./PATH/TO/toolbox", "args": ["--prebuilt","dataplex","--stdio"], "env": { "DATAPLEX_PROJECT": "PROJECT_ID" } } } }
Windsurf
- Windsurf を開き、Cascade アシスタントに移動します。
- 構成ファイルを開くには、MCP アイコンをクリックし、[構成] をクリックします。
- 次の構成を追加し、環境変数を実際の値に置き換えて保存します。
{ "mcpServers": { "dataplex": { "command": "./PATH/TO/toolbox", "args": ["--prebuilt","dataplex","--stdio"], "env": { "DATAPLEX_PROJECT": "PROJECT_ID" } } } }
ツールを使用する
AI ツールが MCP を使用して Dataplex Universal Catalog に接続されました。AI アシスタントに、BigQuery データセットや Cloud SQL インスタンスなどのデータアセットを検索するように依頼してみてください。
次のツールで LLM を使用できます。
- dataplex_search_entries: データアセットを検索する
- dataplex_lookup_entry: データアセットのメタデータ(スキーマ、使用状況、ビジネスの概要、連絡先など)を取得する
- dataplex_search_aspect_types: アスペクト タイプを検索する
省略可: システム指示を追加する
システム指示は、LLM に特定のガイドラインを提供し、コンテキストを理解してより正確に応答できるようにするための方法です。推奨されるシステム プロンプトに基づいてシステム指示を設定します。
手順の構成方法について詳しくは、手順を使用してコーディング スタイルに沿った AI 編集を取得するをご覧ください。