Looker を MCP、Gemini CLI、その他のエージェントで使用する

このページでは、Looker インスタンスをさまざまなデベロッパー ツールに接続する方法について説明します。

最も強力で統合されたエクスペリエンスを実現するには、Gemini CLI 専用の Looker 拡張機能を使用することをおすすめします。Looker のセマンティック レイヤを使用して、Gemini CLI に信頼できるデータへの安全で管理されたオンデマンド アクセスを提供し、自然言語プロンプトからレポート、可視化、ダッシュボードの作成を自動化してワークフローを加速します。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、コマンドラインから Looker インスタンスを操作する場合におすすめのツールです。

汎用 データベース向け MCP ツールボックスを使用すると、Model Context Protocol（MCP）をサポートする他の統合開発環境（IDE）やデベロッパー ツールを接続することもできます。MCP ツールボックスは、認証や接続プーリングなどの複雑な処理を処理することで、AI エージェントをデータに簡単に接続できるようにするオープンソースの MCP サーバーです。これにより、IDE から自然言語を使用してデータを直接操作できます。これらのツールでは、このメソッドがコアとなるデータベース操作機能を提供します。

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加速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。その使命は、データ クラウド サービスや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レガントなエージェント エクスペリエンスを提供することです。

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。これらの拡張機能は簡単にインストールできます。これらは、GitHub の URL、ローカル ディレクトリ、または構成可能な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、ワークフローを効率化するための新しいツール、スラッシュ コマンド、プロンプトなど、豊富な機能を提供します。

Looker の設定

1. Looker クライアント ID とクライアント シークレットを取得します。Looker API の認証のドキュメント ページに記載されている手順に沿って操作します。
2. Looker インスタンスのベース URL を用意します。https://looker.example.com のような形式になります。API が別のポートでリッスンしている場合は、代わりに https://looker.example.com:19999 を使用する必要があります。

MCP ツールボックスをインストールする

1. 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。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 V0.14.0 以降を使用する必要があります。

   linux/amd64

   curl -O https://storage.googleapis.com/genai-toolbox/v0.14.0/linux/amd64/toolbox
   
   

   darwin/arm64

   curl -O https://storage.googleapis.com/genai-toolbox/v0.14.0/darwin/arm64/toolbox
   
   

   darwin/amd64

   curl -O https://storage.googleapis.com/genai-toolbox/v0.14.0/darwin/amd64/toolbox
   
   

   windows/amd64

   curl -O https://storage.googleapis.com/genai-toolbox/v0.14.0/windows/amd64/toolbox.exe
   
   

2. バイナリを実行可能にします。

   chmod +x toolbox
   

3. 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、データベース向け MCP ツールボックスを使用して Looker 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。このツールボックスは、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、構成手順をご覧ください。

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

      {
        "mcpServers": {
          "looker-toolbox": {
            "command": "./PATH/TO/toolbox",
            "args": ["--stdio", "--prebuilt", "looker"],
            "env": {
                "LOOKER_BASE_URL": "LOOKER_URL",
                "LOOKER_CLIENT_ID": "CLIENT_ID",
                "LOOKER_CLIENT_SECRET": "CLIENT_SECRET",
                "LOOKER_VERIFY_SSL": "VERIFY_SSL",
          }
          }
        }
      }
  

      {
        "mcpServers": {
          "looker-toolbox": {
            "command": "./PATH/TO/toolbox",
            "args": ["--stdio", "--prebuilt", "looker"],
            "env": {
                "LOOKER_BASE_URL": "LOOKER_URL",
                "LOOKER_CLIENT_ID": "CLIENT_ID",
                "LOOKER_CLIENT_SECRET": "CLIENT_SECRET",
                "LOOKER_VERIFY_SSL": "VERIFY_SSL",
          }
          }
        }
      }
  

      {
        "mcpServers": {
          "looker-toolbox": {
            "command": "./PATH/TO/toolbox",
            "args": ["--stdio", "--prebuilt", "looker"],
            "env": {
                "LOOKER_BASE_URL": "LOOKER_URL",
                "LOOKER_CLIENT_ID": "CLIENT_ID",
                "LOOKER_CLIENT_SECRET": "CLIENT_SECRET",
                "LOOKER_VERIFY_SSL": "VERIFY_SSL",
          }
          }
        }
      }
  

      {
        "mcpServers": {
          "looker-toolbox": {
            "command": "./PATH/TO/toolbox",
            "args": ["--stdio", "--prebuilt", "looker"],
            "env": {
                "LOOKER_BASE_URL": "LOOKER_URL",
                "LOOKER_CLIENT_ID": "CLIENT_ID",
                "LOOKER_CLIENT_SECRET": "CLIENT_SECRET",
                "LOOKER_VERIFY_SSL": "VERIFY_SSL",
          }
          }
        }
      }
  

      {
        "mcpServers": {
          "looker-toolbox": {
            "command": "./PATH/TO/toolbox",
            "args": ["--stdio", "--prebuilt", "looker"],
            "env": {
                "LOOKER_BASE_URL": "LOOKER_URL",
                "LOOKER_CLIENT_ID": "CLIENT_ID",
                "LOOKER_CLIENT_SECRET": "CLIENT_SECRET",
                "LOOKER_VERIFY_SSL": "VERIFY_SSL",
          }
          }
        }
      }
  

      {
        "mcpServers": {
          "looker-toolbox": {
            "command": "./PATH/TO/toolbox",
            "args": ["--stdio", "--prebuilt", "looker"],
            "env": {
                "LOOKER_BASE_URL": "LOOKER_URL",
                "LOOKER_CLIENT_ID": "CLIENT_ID",
                "LOOKER_CLIENT_SECRET": "CLIENT_SECRET",
                "LOOKER_VERIFY_SSL": "VERIFY_SSL",
          }
          }
        }
      }
  

AI ツールを使用する

AI ツールが MCP を使用して Looker に接続されました。AI アシスタントにモデル、Explore、ディメンション、指標のリスト表示を依頼してみてください。クエリの SQL を取得するか、保存した Look を実行してクエリを実行することもできます。

次のツールで LLM を使用できます。

• get_models: Looker インスタンスのすべての LookML モデルを一覧表示します。
• get_explores: 特定のモデルの探索を一覧表示します。
• get_dimensions: 指定された Explore のディメンションを一覧表示します。
• get_measures: 指定された Explore の指標を一覧表示します。
• get_filters: 指定された Explore のフィルタを一覧表示します。
• get_parameters: 指定された Explore のパラメータを一覧表示します。
• query: クエリを実行してデータを返します。
• query_sql: クエリ用に Looker によって生成された SQL を返します。
• query_url: Looker のクエリへのリンクを返して、さらに詳しく調べます。
• get_looks: タイトルまたは説明に一致する保存済みのルックを返します。
• run_look: 保存した Look を実行してデータを返します。
• make_look: Looker で保存済みの Look を作成し、URL を返します。
• get_dashboards: タイトルまたは説明に一致する保存済みダッシュボードを返します。
• make_dashboard: Looker で保存済みダッシュボードを作成し、URL を返します。
• add_dashboard_element: ダッシュボードにタイルを追加します。