ひとつの MCP サーバーで、AI を企業データにつなぐ
ひとつのマネージド MCP サーバーで、Claude、ChatGPT、Copilot や各種エージェントが数百種類の業務システムのリアルタイムデータにアクセスできます。正しい答えを導くためのコンテキストも備えています。
AI をデータに接続する方法
システムごとに個別の連携を構築する必要はありません。Connect AI のマネージド MCP エンドポイントをひとつ指定するだけで、AI アシスタントを企業データに接続できます。アシスタントは数百種類の業務システムに、権限を踏まえた形でリアルタイムにアクセスできます。ETL パイプラインは不要で、デフォルトではデータのコピーも保持しません。
データソースを接続
Salesforce、QuickBooks、Snowflake など、AI に使わせたいシステムに安全に認証します。
AI ツールを接続
Claude、ChatGPT、Copilot、またはお使いのエージェントプラットフォームに、Connect AI のリモート MCP サーバーエンドポイントを設定します。
AI に質問する
企業のリアルタイムデータについて、AI ツールに普段の言葉で質問するだけ。権限が適用された状態で答えが返ってきます。
ひとつのマネージド MCP サーバーで、あらゆるシステムに
MCP サーバーの運用は Connect AI におまかせください。システムごとにサーバーを構築・保守しなくても、AI にひとつの URL を指定するだけで済みます。
- すべてのシステムをひとつのエンドポイントで： ひとつの MCP エンドポイントで、Claude、ChatGPT、Copilot など MCP 対応の AI ツールを数百種類の業務システムに接続できます。
- CData が構築・保守： 各コネクタは CData が開発・保守し、厳選された MCP ツールを標準で備えています。チームで個別のサーバーを構築・ホスト・更新し続ける必要はありません。
- パイプライン不要のリアルタイム読み書き： AI はデータが存在するシステムに直接クエリします。ETL は不要で、デフォルトではデータのコピーも保持しません。同じ権限のもとでレコードの更新も行えます。
- システムを横断した質問： 結合・フィルタ・集計はデータソース側で実行されるため、ひとつの質問で複数のシステムにまたがる答えが得られます。
- オンプレミスのシステムにも対応： オンプレミス用のリバーストンネルにより、ファイアウォールに穴を開けることなく、その内側にあるシステムに接続できます。
ビジネスを理解する AI
人間の熟練アナリストのように推論できるよう、AI にビジネスの背景まで理解させます。より正確な推論を、より少ないトークンで実現します。
AI が自社データについて誤った答えを返すのはなぜ？
多くの場合、AI はデータの意味を知らないまま読み取っているからです。AI に見えているのは、生のテーブルやわかりにくいカラム名だけ。ビジネス上の定義は、推測に頼るしかありません。必要なのは、データの所在だけでなく、その意味まで AI に伝えることです。Connect AI は、接続したすべてのデータソースについて、データ構造とその背後にあるビジネス上の定義をコンテキストとして、最初のクエリの前に AI へ提供します。
- ビジネス上の意味を標準で組み込み： 各ソースシステムに関する CData の知見をもとにした、データソースレベルのセマンティックインテリジェンスとデータソース別の MCP インストラクションにより、AI は最初のクエリの前から各システムのデータ構造とビジネス上の定義を把握できます。
- 目的に合わせたデータコレクションとツール： 接続したすべてではなく、各タスクに必要なデータとツールだけを AI に渡せます。回答の精度が上がり、AI が参照するのも選んだデータだけに限られます。
- トークン消費を最小限に： 結合や集計はコネクティビティレイヤーで実行されるため、AI が受け取るのは生データではなく答えそのものです。大規模データセットの分析では、トークンコストを最大 60% 削減できます。大きなファイルはコンテキストウィンドウの外に置いたまま扱えます。
- 根拠をたどれる答え： すべてのデータモデルがリネージ（データの系譜）を保持しているため、各回答の出どころとなったフィールドやシステムまでさかのぼれます。
- ドキュメントもデータとして活用： 既存の権限のまま、複雑な RAG パイプラインを組まずに、AI ワークフローからファイルやレポートを取得・編集できます。
リアルタイムデータで実現する AI 主導の BI
普段の言葉で質問するだけで、自社のビジネス定義に沿って、業務システム全体のリアルタイムデータから AI が答えを返します。ダッシュボードの作成も SQL の記述も不要です。
同じリアルタイムデータを Power BI や Tableau、Excel でも使える？
はい。Salesforce、QuickBooks Online、Xero、Microsoft 365 などのクラウドアプリケーションでは、同じリアルタイムデータを Power BI や Tableau、Excel や Google スプレッドシートに接続して、リアルタイムのレポートやダッシュボードを作成できます。間に ETL パイプラインやデータウェアハウスを挟む必要はありません。
権限もルールも、これまでどおりに
AI とのやり取りはすべて、既存のデータセキュリティの境界内で行われます。
- パススルー権限によるアイデンティティファーストのセキュリティ： OAuth・SSO 連携により、ソースシステムのアクセスルールがそのまま適用されます。
- きめ細かな AI コントロール： 最小権限の原則とダウンスコーピングにより、AI がアクセスできる範囲を接続・オブジェクト・フィールド単位まで制御できます。
- 監査証跡とガバナンス： AI からのすべてのクエリを可視化し、ログに記録します。
- ユーザーレベルの認証： OAuth 2.1 の完全サポートに加え、PKCE と SSO により、MCP の利用を既存の権限にひも付けます。
複数のエージェントや MCP サーバーを運用していませんか？
MCP Gateway なら、そのすべてをひとつのコントロールポイントで管理できます。チームごとに範囲を絞ったツール、フィールド単位のアクセス制御、完全な監査証跡を備えています。
Anaqua がガバナンスの効いた単一のデータレイヤーで MCP の乱立を防いだ方法
導入事例の全文を読むMCP サーバーとは？
MCP サーバーとは、AI とツールやデータをつなぐオープン標準である Model Context Protocol（MCP）を通じて、AI アシスタントが外部システムを利用できるようにするプログラムです。AI アプリケーションがリクエストを送ると、MCP サーバーが Salesforce やデータベースなどのシステムに対して処理を実行し、結果を返します。
Connect AI のサーバーは、さらにコンテキストを加えます。どの接続でも、データの意味が一緒に伝わります。
MCP サーバーが提供するもの
AI が読み取れるデータ： テーブルやファイルと、その説明。AI は何が利用でき、それが何を意味するのかを把握できます。
AI が呼び出せるツール： クエリの実行やレコードの更新など、AI がサーバーに実行を依頼できるアクションです。
MCP サーバーの実行環境
ローカル： AI アプリケーションが起動する、自分のコンピューター上のプログラムです。個人で試してみる用途に向いています。
リモート（ホスト型）： サインインして URL 経由で利用するプログラムです。ユーザーごとのインストールが不要で、アクセスを一元管理できるため、チームでの利用に適しています。Connect AI はホスト型です。
FAQ
MCP サーバーに関するよくある質問
- Model Context Protocol（MCP）とは何ですか？
- AI エージェントに自社データの意味を理解させるには？
- システムごとに MCP サーバーを自前で構築する必要はありますか？
- Connect AI の MCP サーバーで使える AI ツールは？
- AI アシスタントに業務データへのアクセスを許可しても安全ですか？
- AI はデータを変更できますか？それとも読み取りのみですか？
- オンプレミスで稼働しているシステムにも接続できますか？
- AI の回答を、元のデータまでさかのぼって確認できますか？
- AI からのクエリで、ソースシステムに過度な負荷がかかりませんか？
- MCP サーバーはデータをコピーしますか？
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