【要約】ADK + Gemini + MCP Toolbox の標準構成で、DB を Oracle 26ai にして Cloud Run + Vertex AI で Agentic RAG をやってみた [Qiita_Trend] | Summary by TechDistill
> Source: Qiita_Trend
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// Problem
開発者は、Google Cloud の標準構成を維持しつつ、データ層を Oracle に置き換えられるかという課題に直面した。
- ・Google の Codelab は Cloud SQL (PostgreSQL) を前提としている。
- ・業務データの多くは Oracle にあり、構成の移植性が求められる。
- ・MCP Toolbox の埋め込み機能が PostgreSQL 専用であり、Oracle では動作しない。
// Approach
開発者は、Google Cloud 側の構成を維持し、データ層のみを Oracle 26ai に差し替える手法を採用した。
- ・Cloud Run 上の MCP Toolbox から OCI の Oracle へ mTLS で接続。
- ・
go-oraドライバを使用し、Instant Client なしで軽量な環境を構築。 - ・埋め込み処理をエージェント側で行い、ベクトルを JSON 配列として Oracle に渡す。
// Result
開発者は、標準構成を維持したまま、Oracle 26ai を活用した Agentic RAG の実現に成功した。
- ・NL2SQL による構造化データの照会と、ベクトル検索の両立を確認。
- ・ADK、Gemini、MCP Toolbox の高い移植性を実証。
- ・Oracle 内での in-DB 埋め込みによる最適化の道筋を明確化した。
Senior Engineer Insight
> 本構成は、既存の Oracle 基盤を活かし AI エージェントを導入する現場において、現実的な解となる。
- ・
go-oraによる mTLS 接続は、サーバーレス環境での運用性を高める。 - ・MCP Toolbox の制約により、エージェント側に計算負荷が分散する点は留意が必要。
- ・本番では Oracle 内での in-DB 埋め込みへの移行を推奨する。