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データベース向け MCP ツールボックス、Gemini CLI、その他のエージェントで Spanner を使用する

このドキュメントでは、Model Context Protocol（MCP）をサポートするさまざまなデベロッパーツールに Spanner インスタンスを接続する方法について説明します。

Gemini CLI には専用の Spanner 拡張機能を使用することをおすすめします。この拡張機能により、個別のサーバー接続を設定する必要がなくなります。Gemini CLI を使用するように Gemini Code Assist を構成すると、IDE で同様のセットアップのメリットが得られます。詳細については、Gemini CLI 拡張機能 - Spanner をご覧ください。

また、MCP をサポートする他の IDE やデベロッパーツールは、データベース向け MCP ツールボックスを介して接続できます。MCP ツールボックスは、AI エージェントをデータに接続するように設計されたオープンソースの MCP サーバーです。認証や接続プーリングなどのタスクを処理し、IDE から自然言語でデータを直接操作できます。

Spanner で Gemini CLI 拡張機能を使用する

Gemini CLI との Spanner の統合は、標準の MCP Toolbox 接続と比較して追加機能を提供するオープンソース拡張機能を通じて行われます。この拡張機能は、インストールプロセスとツールのセットを提供するとともに、インストール、構成、使用例に関する詳細情報も提供します。Gemini CLI 拡張機能を使用する場合は、MCP Toolbox をインストールする必要はありません。詳細については、Gemini CLI 拡張機能 - Spanner をご覧ください。

spanner 拡張機能には、テーブルのリスト表示や SQL ステートメントと SQL DQL ステートメントの実行を行うツールが含まれています。

ツール	自然言語プロンプトの例
`list_tables`	Spanner インスタンスにはどのようなテーブルがありますか？
`execute_sql`	products テーブルにテストデータを挿入します。
`execute_sql_dql`	アメリカで販売されている電子機器カテゴリの商品は何ですか？

始める前に

Google Cloud コンソールのプロジェクトセレクタページで、 Google Cloud プロジェクトを選択または作成します。
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。

Spanner インスタンスを設定する

Google Cloud プロジェクトで Spanner API を有効にします。
Spanner のインスタンスとデータベースを作成または選択します。
このタスクを完了するために必要なロールと権限を構成します。LLM エージェントを呼び出すユーザーには、データベースレベルで次のロールが必要です。
- DQL クエリを実行してテーブルを一覧表示する Cloud Spanner データベース読み取り（roles/spanner.databaseReader）。
- DML クエリを実行する Cloud Spanner データベースユーザー（roles/spanner.databaseUser）。
使用する環境のアプリケーションのデフォルト認証情報（ADC）を構成します。

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 ツールボックスバージョン 0.15.0 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
darwin/arm64
curl -O https://storage.googleapis.com/genai-toolbox/version/darwin/arm64/toolbox
darwin/amd64
curl -O https://storage.googleapis.com/genai-toolbox/version/darwin/amd64/toolbox
windows/amd64
curl -O https://storage.googleapis.com/genai-toolbox/version/windows/amd64/toolbox
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
```

エージェントツールを設定する

このセクションでは、Spanner インスタンスに接続するようにさまざまなデベロッパーツールを構成する方法について説明します。次のオプションからエージェントツールを選択します。

Gemini CLI

Gemini CLI をインストールします。
次のコマンドを使用して、GitHub リポジトリから Gemini CLI 用の Spanner 拡張機能をインストールします。

  gemini extensions install https://github.com/gemini-cli-extensions/spanner

Spanner インスタンスに接続するには、次の環境変数を設定します。
```
    export SPANNER_PROJECT: "PROJECT_ID"
    export SPANNER_INSTANCE: "INSTANCE_NAME"
    export SPANNER_DATABASE: "DATABASE_NAME"
    export SPANNER_DIALECT: "DIALECT_NAME"
    
```
次のように置き換えます。
- PROJECT_ID: 実際の Google Cloud プロジェクト ID。
- INSTANCE_NAME: Spanner インスタンス名。
- DATABASE_NAME: Spanner データベース名。
- DIALECT_NAME: Spanner SQL 言語。googlesql または postgresql を指定します。未定義の場合、デフォルトは googlesql です。
インタラクティブモードで Gemini CLI を起動します。
```
    gemini
    
```
CLI は、Gemini CLI の Spanner 拡張機能とそのツールを自動的に読み込みます。これらのツールを使用して、データベースを操作できます。

Gemini Code Assist

このアプローチでは MCP サーバーを手動で構成する必要がないため、Gemini CLI を使用するように Gemini Code Assist を構成することを強くおすすめします。ただし、MCP サーバーを手動で構成する手順は、次のセクションで確認できます。

1. VS Code に Gemini Code Assist 拡張機能をインストールします。
2. エージェントモードを有効にして、そのエージェントモデルを Gemini に切り替えます。
3. プロジェクトのルートディレクトリに .gemini という名前のフォルダを作成し、その中に settings.json ファイルを作成します。
4. settings.json ファイルに、Spanner の言語に基づいて次のいずれかの構成を追加します。
5. 次の変数を独自の値に置き換えます。

PROJECT_ID: 実際の Google Cloud プロジェクト ID。
INSTANCE_NAME: Spanner インスタンス名。
DATABASE_NAME: Spanner データベース名。

6. ファイルを保存します。

GoogleSQL 言語を使用する Spanner:

{
  "mcpServers": {
    "spanner": {
      "command": "./PATH/TO/toolbox",
      "args": ["--prebuilt","spanner","--stdio"],
      "env": {
          "SPANNER_PROJECT": "PROJECT_ID",
          "SPANNER_INSTANCE": "INSTANCE_NAME",
          "SPANNER_DATABASE": "DATABASE_NAME"
      }
    }
  }
}