2026 年 4 月 10 日より、Dataplex Universal Catalog は Knowledge Catalog と呼ばれるようになりました。API、クライアントライブラリ、CLI、IAM の名前は変更されません。詳細については、Google Cloud Knowledge Catalog の概要をご覧ください。

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MCP、Gemini、その他のエージェントで Knowledge Catalog を使用する

このページでは、Knowledge Catalog（以前の Dataplex Universal Catalog）インスタンスを Gemini CLI などのデベロッパーツールに接続する方法について説明します。Knowledge Catalog をこれらのツールに接続すると、ツール内で AI を活用したデータ検出とアセット管理を直接行うことができます。

ローカル MCP ツールボックスサーバーを使用してデータリネージをデベロッパーツールに接続するには、ローカル MCP ツールボックスサーバーでデータリネージを使用するをご覧ください。

統合されたコマンドラインエクスペリエンスを実現するには、Gemini CLI 用の専用の Knowledge Catalog 拡張機能を使用することをおすすめします。拡張機能は、基盤となるスキルを拡張機能に直接バンドルしているため、設定と構成が簡素化されます。

または、ローカルのデータベース向け MCP ツールボックスを使用して、MCP をサポートするほかの IDE やデベロッパーツールを接続することもできます。既存の IDE で AI エージェントを使用して、Knowledge Catalog のデータアセットを検出できます。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、次のツールの接続プロセスについて説明します。

Gemini CLI（拡張機能経由）
Gemini Code Assist
Claude Code
Claude Desktop
Codex
Cline（VS Code 拡張機能）
Cursor
Visual Studio Code（Copilot）
Windsurf（旧 Codeium）

Gemini CLI と拡張機能について

Gemini CLI は、開発ワークフローを加速し、コーディング、デバッグ、データ探索、コンテンツ作成を支援する、Google のオープンソースの会話型 AI エージェントです。エージェント駆動型の操作性を提供し、Knowledge Catalog などのデータクラウドサービスや、他の一般的なオープンソースデータベースとやり取りできます。

Gemini CLI の詳細については、Gemini CLI のドキュメントをご覧ください。

Gemini CLI 拡張機能の仕組み

拡張機能は Gemini CLI の機能を拡張し、特定の Google Cloud サービスや他のツールに接続して制御できるようにします。Gemini にコンテキストと API の理解を提供し、会話型のやり取りを可能にします。Gemini CLI 拡張機能は、GitHub URL、ローカルディレクトリ、レジストリから読み込むことができます。これらの拡張機能は、新しいスキル、スラッシュコマンド、プロンプトを提供します。これらは、MCP ツールボックスを使用して統合する Gemini Code Assist などの IDE 拡張機能とは異なります。

Knowledge Catalog にはどのような MCP ツールが用意されていますか？

Gemini CLI 用の Knowledge Catalog 拡張機能は、AI をデータガバナンスと検出タスクに統合します。ターミナルで自然言語プロンプトを使用して、Knowledge Catalog を操作できます。

利用可能なすべてのスキルについては、GitHub の Knowledge Catalog スキルをご覧ください。

Knowledge Catalog 拡張機能の詳細については、Gemini CLI 拡張機能 - Knowledge Catalog をご覧ください。

必要なロール

MCP Toolbox または Gemini CLI 拡張機能を使用して Knowledge Catalog に接続するために必要な権限を取得するには、プロジェクトに対する次の IAM ロールの付与を管理者に依頼してください。

API を有効にするには: Service Usage 管理者（roles/serviceusage.serviceUsageAdmin）
Knowledge Catalog スキルを使用するには: Dataplex Catalog 閲覧者（roles/dataplex.catalogViewer）

ロールの付与については、プロジェクト、フォルダ、組織へのアクセス権の管理をご覧ください。

これらの事前定義ロールには、MCP Toolbox または Gemini CLI 拡張機能を使用して Knowledge Catalog に接続するために必要な権限が含まれています。必要とされる正確な権限については、「必要な権限」セクションを開いてご確認ください。

必要な権限

MCP ツールボックスまたは Gemini CLI 拡張機能を使用して Knowledge Catalog に接続するには、次の権限が必要です。

API を有効にする serviceusage.services.enable
Knowledge Catalog のスキルを使用するには:
- dataplex.projects.search
- dataplex.entries.get
- dataplex.aspectTypes.get
- dataplex.aspectTypes.list

カスタムロールや他の事前定義ロールを使用して、これらの権限を取得することもできます。

Dataplex API を有効にする

Google Cloud コンソールで、プロジェクトの選択ページに移動します。

プロジェクトセレクタに移動
Google Cloud プロジェクトの選択または作成
プロジェクトの選択または作成に必要なロール
- プロジェクトを選択する: プロジェクトの選択に特定の IAM ロールは必要ありません。ロールが付与されているプロジェクトであれば、どのプロジェクトでも選択できます。
- プロジェクトを作成する: プロジェクトを作成するには、resourcemanager.projects.create 権限を含むプロジェクト作成者ロール（roles/resourcemanager.projectCreator）が必要です。詳しくは、ロールを付与する方法をご覧ください。
注: この手順で作成するリソースをそのまま保持する予定でない場合、既存のプロジェクトを選択するのではなく、新しいプロジェクトを作成してください。チュートリアルの終了後にそのプロジェクトを削除すれば、プロジェクトに関連するすべてのリソースを削除できます。
Google Cloud プロジェクトに対して課金が有効になっていることを確認します。
Dataplex API を有効にします。
API を有効にするために必要なロール
API を有効にするには、serviceusage.services.enable 権限が必要です。プロジェクトを作成した場合は、オーナーロール（roles/owner）を介してこの権限がすでに付与されている可能性があります。それ以外の場合は、Service Usage 管理者ロール（roles/serviceusage.serviceUsageAdmin）を介してこの権限を取得できます。ロールを付与する方法をご覧ください。
API の有効化

ローカルシェルを使用している場合は、ユーザーアカウントのローカル認証情報を作成します。
```
gcloud auth application-default login
```
Cloud Shell を使用している場合は、この操作を行う必要はありません。

認証エラーが返され、外部 ID プロバイダ（IdP）を使用している場合は、フェデレーション ID を使用して gcloud CLI にログインしていることを確認します。

MCP ツールボックスをインストールする

Gemini Code Assist または Gemini CLI 拡張機能のみを使用する場合は、必要なサーバー機能がバンドルされているため、MCP Toolbox をインストールする必要はありません。他の IDE とツールについては、このセクションの手順に沿って MCP ツールボックスをインストールします。

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 MCP Toolbox バイナリリリースを選択します。MCP ツールボックス v0.31.0 以降を使用する必要があります。
Linux / amd64
curl -O https://storage.googleapis.com/mcp-toolbox-for-databases/VERSION/linux/amd64/toolbox
VERSION は、MCP ツールボックスのバージョン（v0.31.0 など）に置き換えます。
macOS（Darwin）/ arm64
curl -O https://storage.googleapis.com/mcp-toolbox-for-databases/VERSION/darwin/arm64/toolbox
VERSION は、MCP ツールボックスのバージョン（v0.31.0 など）に置き換えます。
macOS（Darwin）/ amd64
curl -O https://storage.googleapis.com/mcp-toolbox-for-databases/VERSION/darwin/amd64/toolbox
VERSION は、MCP ツールボックスのバージョン（v0.31.0 など）に置き換えます。
Windows / amd64
curl -O https://storage.googleapis.com/mcp-toolbox-for-databases/VERSION/windows/amd64/toolbox
VERSION は、MCP ツールボックスのバージョン（v0.31.0 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（0.15.0 など）が返されます。

クライアントと接続を設定する

このセクションでは、Knowledge Catalog をツールに接続する方法について説明します。

MCP 互換ツールと IDE を接続するには、まず MCP ツールボックスをインストールする必要があります。このツールボックスは、IDE と Knowledge Catalog の間に配置されるオープンソースの Model Context Protocol（MCP）サーバーとして機能し、AI ツールに安全で効率的なコントロールプレーンを提供します。インストール後、特定のツールのセクションで構成手順を確認します。

Gemini CLI 拡張機能

この方法では、スタンドアロンの Gemini CLI ツール用の knowledge-catalog 拡張機能を使用し、MCP ツールボックスは使用しません。

Gemini CLI をインストールします。
GitHub リポジトリから Gemini CLI 用の Knowledge Catalog 拡張機能をインストールします。
```
gemini extensions install https://github.com/gemini-cli-extensions/knowledge-catalog
```
Knowledge Catalog プロジェクトに接続するように環境変数を設定します。
```
export DATAPLEX_PROJECT=PROJECT_ID
```
PROJECT_ID は、 Google Cloud プロジェクト ID に置き換えます。
インタラクティブモードで Gemini CLI を起動します。
```
gemini
```
CLI は、Knowledge Catalog 拡張機能とそのスキルを自動的に読み込みます。これらのスキルを使用して、データベースを操作できます。

Gemini CLI で、/extensions コマンドを使用して拡張機能がインストールされていることを確認します。

Gemini Code Assist

Gemini Code Assist には必要な MCP サーバー機能がバンドルされているため、MCP Toolbox を個別にインストールする必要はありません。

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。そのフォルダ内に settings.json ファイルを作成します。

次の構成を追加します。

{
  "mcpServers": {
    "knowledgeCatalog": {
      "command": "./PATH/TO/toolbox",
      "args": ["--prebuilt","dataplex","--stdio"],
      "env": {
        "DATAPLEX_PROJECT": "PROJECT_ID"
      }
    }
  }
}

PROJECT_ID は、 Google Cloud プロジェクト ID に置き換えます。

構成を保存します。

Claude Code

Claude Code をインストールします。
Knowledge Catalog プロジェクトに接続するように環境変数を設定します。
```
export DATAPLEX_PROJECT=PROJECT_ID
```
PROJECT_ID は、 Google Cloud プロジェクト ID に置き換えます。
エージェントを起動します。
```
claude
```

プラグインをインストールする

/plugin install knowledge-catalog@claude-plugins-official

ヒント: Claude Code 内で /plugin list を実行して、プラグインが有効になっていることを確認します。インストールしたばかりの場合は /reload-plugins を実行します。

Codex

Data Agent Kit Marketplace をインストールします。

codex plugin marketplace add GoogleCloudPlatform/data-agent-kit

Knowledge Catalog プラグインをインストールします。
```
codex plugin install dataplex@data-agent-kit
```
Knowledge Catalog プロジェクトに接続するように環境変数を構成します。
```
export DATAPLEX_PROJECT=PROJECT_ID
```
PROJECT_ID は、 Google Cloud プロジェクト ID に置き換えます。
省略可。マーケットプレイスを更新します。
```
codex plugin marketplace upgrade data-agent-kit
```

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] タブに移動し、[構成を編集] をクリックします。

次の構成を追加します。

{
  "mcpServers": {
    "knowledgeCatalog": {
      "command": "./PATH/TO/toolbox",
      "args": ["--prebuilt","dataplex","--stdio"],
      "env": {
        "DATAPLEX_PROJECT": "PROJECT_ID"
      }
    }
  }
}

PROJECT_ID は、 Google Cloud プロジェクト ID に置き換えます。

構成を保存します。
Claude Desktop を再起動します。新しいチャット画面に、新しい MCP サーバーを表す 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] をクリックします。

次の構成を追加します。

{
  "mcpServers": {
    "knowledgeCatalog": {
      "command": "./PATH/TO/toolbox",
      "args": ["--prebuilt","dataplex","--stdio"],
      "env": {
        "DATAPLEX_PROJECT": "PROJECT_ID"
      }
    }
  }
}

PROJECT_ID は、 Google Cloud プロジェクト ID に置き換えます。

構成を保存します。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。

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。

次の構成を追加します。

{
  "mcpServers": {
    "knowledgeCatalog": {
      "command": "./PATH/TO/toolbox",
      "args": ["--prebuilt","dataplex","--stdio"],
      "env": {
        "DATAPLEX_PROJECT": "PROJECT_ID"
      }
    }
  }
}

PROJECT_ID は、 Google Cloud プロジェクト ID に置き換えます。

構成を保存します。
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たうえで、それを開きます。

次の構成を追加します。

{
  "servers": {
    "knowledgeCatalog": {
      "command": "./PATH/TO/toolbox",
      "args": ["--prebuilt","dataplex","--stdio"],
      "env": {
        "DATAPLEX_PROJECT": "PROJECT_ID"
      }
    }
  }
}

PROJECT_ID は、 Google Cloud プロジェクト ID に置き換えます。

構成を保存します。

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、[Configure] をクリックします。

次の構成を追加します。

{
  "mcpServers": {
    "knowledgeCatalog": {
      "command": "./PATH/TO/toolbox",
      "args": ["--prebuilt","dataplex","--stdio"],
      "env": {
        "DATAPLEX_PROJECT": "PROJECT_ID"
      }
    }
  }
}

PROJECT_ID は、 Google Cloud プロジェクト ID に置き換えます。

構成を保存します。

スキルを使用する

AI アシスタントが Knowledge 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指示してください。

利用可能なすべてのスキルについては、GitHub の Knowledge Catalog スキルをご覧ください。

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。

たとえば、Knowledge Catalog スキルを使用する方法について LLM をガイドする手順を追加できます。

データセットまたはテーブルの検索を求められた場合は、search_entries スキルを使用します。
データ品質ルールや所有権などのテーブルスキーマやメタデータの詳細を求められた場合は、lookup_entry スキルを使用します。
ガバナンスルールや分類について質問された場合は、まず search_aspect_types を使用して関連するアスペクトタイプを見つけます。
質問に回答するために広範なメタデータが必要な場合は、lookup_context スキルを使用して取得します。

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従った AI 編集を取得するをご覧ください。

次のステップ

データリネージにローカル MCP ツールボックスサーバーを使用する方法を確認する。
ローカル MCP サーバーとリモート MCP サーバーの違いを確認します。
Antigravity CLI を使用してデータコンテキストをテストするユースケースをご覧ください。
Knowledge Catalog MCP ツールのリファレンスとデータリネージ MCP ツールのリファレンスをご覧ください。
Knowledge Catalog でリソースを検索する。
Knowledge Catalog にカスタムソースを取り込む方法を確認する。
アスペクトを管理してメタデータを拡充する方法を確認する。

MCP、Gemini、その他のエージェントで Knowledge Catalog を使用する コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。

Gemini CLI と拡張機能について

Gemini CLI 拡張機能の仕組み

Knowledge Catalog にはどのような MCP ツールが用意されていますか？

必要なロール

必要な権限

Dataplex API を有効にする

MCP ツールボックスをインストールする

Linux / amd64

macOS（Darwin）/ arm64

macOS（Darwin）/ amd64

Windows / amd64

クライアントと接続を設定する

Gemini CLI 拡張機能

Gemini Code Assist

Claude Code

Codex

Claude Desktop

Cline

Cursor

VS Code（Copilot）

Windsurf

スキルを使用する

省略可: システム指示を追加する

次のステップ

MCP、Gemini、その他のエージェントで Knowledge Catalog を使用する