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MCP、Gemini CLI、その他のエージェントで Cloud SQL for PostgreSQL を使用する

MySQL | PostgreSQL | SQL Server

このページでは、Cloud SQL インスタンスを次のさまざまな AI デベロッパー支援ツールに接続する方法について説明します。

Cloud SQL for PostgreSQL 用の Gemini CLI 拡張機能
PostgreSQL 用 Gemini CLI 拡張機能

Gemini Code Assist
Claude Code
Claude Desktop
Cline（VS Code 拡張機能）
Cursor
Visual Studio Code（Copilot）
Windsurf（Codeium）

統合されたエクスペリエンスを実現するには、専用の Cloud SQL for PostgreSQL 用 Gemini CLI 拡張機能を使用することをおすすめします。

As Google Cloudの次世代コマンドラインインターフェースである Gemini CLI は、基盤となる MCP サーバーを拡張機能に直接バンドルするため、設定と構成が簡素化されます。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。

Model Context Protocol（MCP）をサポートする他のデベロッパーツールについては、データベース向け MCP ツールボックス（ツールボックス）を手動で構成することで接続できます。ツールボックスは、認証や接続プーリングなどのタスクを管理して AI エージェントをデータに接続するオープンソースの MCP サーバーです。これにより、IDE から直接自然言語を使用してデータを操作できます。これらのツールでは、このメソッドはデータベースのコアインタラクション機能を提供します。

詳細については、事前構築済みツールと GitHub の MCP Toolbox for Databases をご覧ください。

Gemini CLI と拡張機能について

Gemini CLI は、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ことで、開発ワークフローを支援するように設計されたオープンソースの AI エージェントです。データベースサービス、分析サービス、一般的なオープンソースデータベースを操作するためのエージェントインターフェースを提供します。

拡張機能の仕組み

Gemini CLI は拡張性が高く、拡張機能を通じて新しいツールや機能を追加できます。拡張機能は、GitHub URL、ローカルディレクトリ、構成可能なレジストリから読み込むことができます。ワークフローを支援する新しいツール、スラッシュコマンド、プロンプトが提供されます。

Cloud SQL for PostgreSQL で Gemini CLI 拡張機能を使用する

Cloud SQL Gemini CLI 拡張機能は、データベース向け MCP ツールボックスに基づいています。データベース向け MCP ツールボックスは現在ベータ版（v1.0 より前）です。最初の安定版（v1.0）がリリースされるまでは、破壊的変更が発生する可能性があります。

Gemini CLI との統合は、標準の Toolbox 接続と比較して追加機能を提供する専用の拡張機能を通じて行われます。この拡張機能は、効率的なインストールプロセスと一連のツールを提供します。

詳細については、Cloud SQL for PostgreSQL 用 Gemini CLI 拡張機能に関する GitHub のドキュメントをご覧ください。

Cloud SQL for PostgreSQL データベース用の Gemini CLI 拡張機能

cloud-sql-postgresql 拡張機能には、データベースのクエリ、Cloud SQL リソースの管理、データベースの健全性のモニタリングを行うためのツールが含まれています。

カテゴリ	ツール
データベースオペレーション	`list_tables`: データベース内のすべてのテーブルと対応する説明を一覧表示します。 `execute_sql`: 任意の SQL ステートメントを実行します。 `list_active_queries`: Cloud SQL インスタンスで現在実行中のクエリを一覧表示します。 `list_available_extensions`: Cloud SQL インスタンスにインストール可能な PostgreSQL 拡張機能を一覧表示します。 `list_installed_extensions`: Cloud SQL インスタンスにインストールされている PostgreSQL 拡張機能のリストを取得します。 `get_query_plan`: Cloud SQL インスタンスから単一のステートメントのクエリプランを取得します。
インスタンスとユーザーのリソース管理	`create_user`: Cloud SQL インスタンスに新しいユーザーを作成します。 `list_databases`: Cloud SQL インスタンスのすべてのデータベースを一覧表示します。 `create_database`: Cloud SQL インスタンス内に新しいデータベースを作成します。 `list_instances`: 指定されたプロジェクトの Cloud SQL インスタンスを一覧表示します。 `get_instance`: 特定の Cloud SQL インスタンスの詳細を取得します。 `create_instance`: 新しい Cloud SQL インスタンスを作成します。 `wait_for_operation`: オペレーションが完了するまでオペレーション API をポーリングします。
データベースのヘルスとメンテナンス	`list_autovacuum_configurations`: Cloud SQL インスタンスの autovacuum 設定を一覧表示します。バキュームオペレーションは、デッドタプルを削除してディスク容量を解放し、テーブルの肥大化を防ぎ、読み取りと書き込みのパフォーマンスを向上させます。 `list_memory_configurations`: Cloud SQL インスタンスのインスタンスレベルのメモリ設定を一覧表示します。shared_buffers や work_mem などのパラメータを表示して、クエリ実行とキャッシュ保存のリソース割り当てを評価して最適化できるようにします。 `list_top_bloated_tables`: 未使用の領域（ブロート）が最も多い Cloud SQL インスタンスのテーブルを一覧表示します。この情報は、ディスク容量を再利用し、クエリの速度を向上させるために、バキューム処理やインデックスの再作成などのメンテナンスのスケジュールを設定するのに役立ちます。 `list_replication_slots`: Cloud SQL インスタンスの WAL（Write-Ahead Logging）など、レプリケーションスロットの詳細を一覧表示します。レプリケーション関連の問題の管理とトラブルシューティングをサポートします。 `list_invalid_indexes`: Cloud SQL インスタンスの無効なインデックスを一覧表示します。この情報を使用して、無効なインデックスを再構築または削除し、クエリのパフォーマンスを向上させることができます。

cloud-sql-postgresql-observability 拡張機能は、Gemini CLI から直接データベースのパフォーマンスと健全性を管理およびモニタリングするための統合インターフェースを提供します。

カテゴリ	ツール
オブザーバビリティ	`get_system_metrics`: Cloud SQL インスタンスのシステム指標を取得します。 `get_query_metrics`: Cloud SQL インスタンスのクエリ関連の指標を取得します。

PostgreSQL データベース用の Gemini CLI 拡張機能

これらのオペレーションのリストについては、データベース用 MCP ツールボックスと PostgreSQL 用 Gemini CLI 拡張機能をご覧ください。

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。
Google Cloud プロジェクトで Cloud SQL Admin API を有効にします。
Cloud SQL は、デフォルトで新しいインスタンスにパブリック IP アドレスを割り振ります。ユースケースに応じて、Cloud SQL インスタンスにパブリック IP またはプライベート IP のいずれかが設定されていることを確認します。Toolbox は、Cloud SQL 言語コネクタを使用して安全に接続します。

MCP サーバーを実行するユーザーに必要な Identity and Access Management（IAM）ロールを付与します。使用できるツールは、付与されたロールによって異なります。

タスク	ロール名	必要な IAM ロール
次のオペレーションを含むリソースに対する読み取り専用アクセス権を付与します。 `get_instance` `list_instances` `list_databases` `wait_for_operation`	Cloud SQL 閲覧者	`roles/cloudsql.viewer`
時系列指標などのモニタリングデータに対する読み取り専用アクセス権を付与します。	Cloud Monitoring 閲覧者	`roles/monitoring.viewer`
次の既存のリソースを管理する権限を提供します。すべての `viewer` ツール `create_database`	Cloud SQL 編集者	`roles/cloudsql.editor`
次のものを含むすべてのリソースに対する完全な制御権を付与します。すべての `viewer` ツールと `editor` ツール `create_instance` `create_user`	Cloud SQL 管理者	`roles/cloudsql.admin`

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。
データベースユーザーを作成または再利用し、ユーザー名とパスワードを用意します。

MCP ツールボックスをインストールする

ツールボックスをインストールするには、オペレーティングシステムと CPU アーキテクチャに対応するバイナリをダウンロードします。

linux/amd64

curl -O https://storage.googleapis.com/genai-toolbox/v0.7.0/linux/amd64/toolbox

darwin/arm64

curl -O https://storage.googleapis.com/genai-toolbox/v0.7.0/darwin/arm64/toolbox

darwin/amd64

curl -O https://storage.googleapis.com/genai-toolbox/v0.7.0/darwin/amd64/toolbox

windows/amd64

curl -O https://storage.googleapis.com/genai-toolbox/v0.7.0/windows/amd64/toolbox

バイナリを実行可能にします。
```
chmod +x toolbox
```
次のコマンドを使用して、インストールを確認します。
```
./toolbox --version
```

MCP クライアントを構成する

このセクションでは、Toolbox を使用して Cloud SQL 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。ツールボックスは、IDE とデータベースの間に位置す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。特定のツールのタブを選択して、構成手順を確認します。

Cloud SQL for PostgreSQL の 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 Cloud SQL for PostgreSQL 拡張機能をインストールします。
```
  gemini extensions install https://github.com/gemini-cli-extensions/cloud-sql-postgresql
  
```
Cloud SQL インスタンスに接続するための環境変数を設定します。
```
  export CLOUD_SQL_POSTGRES_PROJECT="PROJECT_NAME"
  export CLOUD_SQL_POSTGRES_REGION="REGION"
  export CLOUD_SQL_POSTGRES_INSTANCE="INSTANCE_NAME"
  export CLOUD_SQL_POSTGRES_DATABASE="DATABASE_NAME"
  export CLOUD_SQL_POSTGRES_USER="DATABASE_USER_NAME"
  export CLOUD_SQL_POSTGRES_PASSWORD="PASSWORD"
  export CLOUD_SQL_POSTGRES_IP_TYPE="IP_TYPE"
  
```
次のように置き換えます。
- PROJECT_NAME: Google Cloud プロジェクト ID。
- REGION: Cloud SQL インスタンスのリージョン。
- INSTANCE_NAME: Cloud SQL インスタンスの ID。
- DATABASE_NAME: 接続先のデータベースの名前。
- DATABASE_USER_NAME: 省略可: データベースのユーザー名。指定しない場合のデフォルトは IAM 認証です。
- PASSWORD: 省略可: データベースユーザーのパスワード。指定しない場合のデフォルトは IAM 認証です。
- IP_TYPE: 省略可。IP タイプ（「Public」（デフォルト）、「Private」など）。
インタラクティブモードで Gemini CLI を起動します。
```
  gemini
  
```
CLI は、Cloud SQL 用の Gemini CLI 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 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、/mcp list コマンドを使用してツールを表示します。

PostgreSQL 用 Gemini CLI

1. Gemini CLI をインストールします。
2. 次のコマンドを使用して、GitHub リポジトリから Gemini CLI 用の PostgreSQL ソフトウェア拡張機能をインストールします。

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

3. PostgreSQL インスタンスに接続するように環境変数を設定します。

      export POSTGRES_HOST="HOST"
      export POSTGRES_PORT="PORT"
      export POSTGRES_DATABASE="DATABASE"
      export POSTGRES_USER="USER"
      export POSTGRES_PASSWORD="PASSWORD"
      export POSTGRES_QUERY_PARAMETERS="QUERY_PARAMETERS"

次のように置き換えます。

HOST: PostgreSQL サーバーのホスト名または IP アドレス。
PORT: PostgreSQL サーバーのポート番号。
DATABASE: 接続先のデータベースの名前。
USER: データベースのユーザー名。
PASSWORD: データベースユーザーのパスワード。
QUERY_PARAMETERS: 省略可。db 接続文字列に追加する未加工のクエリ。

4. インタラクティブモードで Gemini CLI を起動します。

      gemini

CLI は、PostgreSQL 用の Gemini CLI 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

1. Visual Studio Code に Gemini Code Assist 拡張機能をインストールします。
2. 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。
3. 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。
4. 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": {
    "cloud-sql-postgres": {
      "command": "./PATH/TO/toolbox",
      "args": ["--prebuilt","cloud-sql-postgres","--stdio"],
      "env": {
        "CLOUD_SQL_POSTGRES_PROJECT": "PROJECT_ID",
        "CLOUD_SQL_POSTGRES_REGION": "REGION",
        "CLOUD_SQL_POSTGRES_INSTANCE": "INSTANCE_ID",
        "CLOUD_SQL_POSTGRES_DATABASE": "DATABASE_NAME",
        "CLOUD_SQL_POSTGRES_USER": "USER_ID",
        "CLOUD_SQL_POSTGRES_PASSWORD": "PASSWORD"
      }
    }
  }
}

Claude Code

1. Claude Code をインストールします。
2. .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。
3. 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": {
    "cloud-sql-postgres": {
      "command": "./PATH/TO/toolbox",
      "args": ["--prebuilt","cloud-sql-postgres","--stdio"],
      "env": {
        "CLOUD_SQL_POSTGRES_PROJECT": "PROJECT_ID",
        "CLOUD_SQL_POSTGRES_REGION": "REGION",
        "CLOUD_SQL_POSTGRES_INSTANCE": "INSTANCE_ID",
        "CLOUD_SQL_POSTGRES_DATABASE": "DATABASE_NAME",
        "CLOUD_SQL_POSTGRES_USER": "USER_ID",
        "CLOUD_SQL_POSTGRES_PASSWORD": "PASSWORD"
      }
    }
  }
}

Claude Desktop

1. Claude Desktop を開き、[設定] に移動します。
2. [開発者] タブで [構成を編集] をタップして、構成ファイルを開きます。
3. 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": {
    "cloud-sql-postgres": {
      "command": "./PATH/TO/toolbox",
      "args": ["--prebuilt","cloud-sql-postgres","--stdio"],
      "env": {
        "CLOUD_SQL_POSTGRES_PROJECT": "PROJECT_ID",
        "CLOUD_SQL_POSTGRES_REGION": "REGION",
        "CLOUD_SQL_POSTGRES_INSTANCE": "INSTANCE_ID",
        "CLOUD_SQL_POSTGRES_DATABASE": "DATABASE_NAME",
        "CLOUD_SQL_POSTGRES_USER": "USER_ID",
        "CLOUD_SQL_POSTGRES_PASSWORD": "PASSWORD"
    }
  }
}

5. Claude Desktop を再起動します。
6. 新しいチャット画面に、使用可能な新しい MCP サーバーのハンマー（MCP）アイコンが表示されます。

Cline

1. VS Code で Cline 拡張機能を開き、[MCP Servers] アイコンをタップします。
2. [Configure MCP Servers] をタップして構成ファイルを開きます。
3. 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": {
    "cloud-sql-postgres": {
      "command": "./PATH/TO/toolbox",
      "args": ["--prebuilt","cloud-sql-postgres","--stdio"],
      "env": {
        "CLOUD_SQL_POSTGRES_PROJECT": "PROJECT_ID",
        "CLOUD_SQL_POSTGRES_REGION": "REGION",
        "CLOUD_SQL_POSTGRES_INSTANCE": "INSTANCE_ID",
        "CLOUD_SQL_POSTGRES_DATABASE": "DATABASE_NAME",
        "CLOUD_SQL_POSTGRES_USER": "USER_ID",
        "CLOUD_SQL_POSTGRES_PASSWORD": "PASSWORD"
      }
    }
  }
}

4. 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

1. 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。
2. .cursor/mcp.json ファイルが存在しない場合は作成して開きます。
3. 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": {
    "cloud-sql-postgres": {
      "command": "./PATH/TO/toolbox",
      "args": ["--prebuilt","cloud-sql-postgres","--stdio"],
      "env": {
        "CLOUD_SQL_POSTGRES_PROJECT": "PROJECT_ID",
        "CLOUD_SQL_POSTGRES_REGION": "REGION",
        "CLOUD_SQL_POSTGRES_INSTANCE": "INSTANCE_ID",
        "CLOUD_SQL_POSTGRES_DATABASE": "DATABASE_NAME",
        "CLOUD_SQL_POSTGRES_USER": "USER_ID",
        "CLOUD_SQL_POSTGRES_PASSWORD": "PASSWORD"
      }
    }
  }
}

4. 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。

Visual Studio Code（Copilot）

1. 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。
2. .vscode/mcp.json ファイルが存在しない場合は作成して開きます。
3. 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": {
    "cloud-sql-postgres": {
      "command": "./PATH/TO/toolbox",
      "args": ["--prebuilt","cloud-sql-postgres","--stdio"],
      "env": {
        "CLOUD_SQL_POSTGRES_PROJECT": "PROJECT_ID",
        "CLOUD_SQL_POSTGRES_REGION": "REGION",
        "CLOUD_SQL_POSTGRES_INSTANCE": "INSTANCE_ID",
        "CLOUD_SQL_POSTGRES_DATABASE": "DATABASE_NAME",
        "CLOUD_SQL_POSTGRES_USER": "USER_ID",
        "CLOUD_SQL_POSTGRES_PASSWORD": "PASSWORD"
      }
    }
  }
}

Windsurf

1. Windsurf を開き、Cascade アシスタントに移動します。
2. MCP アイコンをタップし、[Configure] をタップして構成ファイルを開きます。
3. 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": {
    "cloud-sql-postgres": {
      "command": "./PATH/TO/toolbox",
      "args": ["--prebuilt","cloud-sql-postgres","--stdio"],
      "env": {
        "CLOUD_SQL_POSTGRES_PROJECT": "PROJECT_ID",
        "CLOUD_SQL_POSTGRES_REGION": "REGION",
        "CLOUD_SQL_POSTGRES_INSTANCE": "INSTANCE_ID",
        "CLOUD_SQL_POSTGRES_DATABASE": "DATABASE_NAME",
        "CLOUD_SQL_POSTGRES_USER": "USER_ID",
        "CLOUD_SQL_POSTGRES_PASSWORD": "PASSWORD"
      }
    }
  }
}