個人向け AI エージェントの Meta Muse は、メールや予定の管理なら手伝ってくれます。ところが、標準コネクタ一覧に業務システムは入っていません。Salesforce・NetSuite・HubSpot・ServiceNow も同様です。情シスやデータ活用の担当者なら、「つなぐ方法はあるのか」と「つないでよいのか」の2つが同時に気になるところでしょう。

この記事では、CData Connect AI の MCP エンドポイントを、Muse のカスタムコネクタ（Custom Connector）として登録する方法を解説します。Muse に渡すのは URL 1つと認証情報（クレデンシャル）1つだけです。それだけで、Connect AI に設定済みのデータソースすべてをMuseから活用できます。

届く範囲が広いぶん、見せる範囲の管理も欠かせません。そこで手順に入る前に、データの絞り方と止め方を先に確認しておきます。

概要

• Muse とは：Meta のパーソナル AI エージェントです。北米では2026年9月8日に、日本では2026年10月23日に提供が始まりました

• この記事でやること：CData Connect AI を Muse のカスタムコネクタとして追加し、業務データに問い合わせられる状態にする手順

• 想定読者：個人向け AI エージェントに会社のデータをつなぐかを判断し、検証する情シス・データ/AI 推進の担当者

• 前提：データソースを1つ以上設定した CData Connect AI のアカウントと、Muse（muse.ai）へのアクセス

【画像差し込み位置・公開前に差し替え】ファイル: 2026-10-26_muse-rect-card.png ／ alt: CData Connect AIのブログ記事のアイキャッチ。タイトル「Meta Museを業務システムにつなぐ方法：接続前の確認と5つの手順」を表示

Muse の標準コネクタはどこまでつながる？

Muse の標準コネクタは、個人の暮らしを手伝う用途を前提に作られています。2026年9月時点の北米版では、Gmail・Google Calendar・OpenTable・Peloton・Plaid などが並んでいました。仕事の外で頼みたい作業には、よく合う顔ぶれです。

一方で、Salesforce や Dynamics 365 といった業務アプリはこの一覧にありません。欠陥というより、想定している用途の違いです。

Meta はその先の経路も用意しています。Custom Connector 機能を使うと、公開エンドポイントを持ち、API キーか OAuth で認証できるサービスを Muse に追加できます。

CData Connect AI の MCP サーバーは、この条件に合うサービスです。公開された MCP エンドポイントを持ち、API キーで認証できます。

一覧の各接続に認証状態が出るので、Muse から使いたいデータソースが Authenticated になっているかを確認します。

会社のデータをつなぐ前に何を確認する？

個人向けのエージェントに会社のデータを見せるかどうかは、手順に入る前に決めておきたい事項です。判断の材料になるのは、Connect AI 側にある次の3つの制御点です。

• 見せる範囲を絞れる：Connect AI のカスタム MCP ツールを使うと、Muse から見えるデータをデータソースごとに、テーブルや列の単位まで絞れます。

• 止める手段が管理側にある：PAT（パーソナルアクセストークン）はアカウント単位で発行され、Connect AI の設定画面からいつでも失効やローテーションができます。

• 通信と認証：MCP エンドポイントへのリクエストは HTTPS で送られ、データを返す前に PAT で認証されます。

見せる範囲は、たとえば CRM のスキーマ全体ではなく案件データだけ、という渡し方もできます。止める操作を Connect AI 側で持てるのは、管理する立場からは見逃せない点です。

Connect AI が返したデータは、Muse のエージェントが受け取って回答に使います。だからこそ、何を返せるかを Connect AI 側で絞っておく意味があります。

通信や認証の詳しい仕様は、CData Connect AI のセキュリティドキュメントで確認できます。あわせて、Muse の利用規約が業務データの接続を認めているかも、社内のルールと突き合わせておきましょう。

最初は本番データではなく、検証環境とテスト用のデータで試すことをおすすめします。PAT を失効させたときに Muse 側の接続がどう止まるかも、その段階で確かめておくと安心です。

始める前に何を用意する？

Muse を開く前に、次の3つを手元に揃えます。

• CData Connect AI のアカウント：Muse から使いたいデータソース（Salesforce など）を1つ以上設定しておきます。まだの場合は、クイックスタートガイドの手順で始められます。

• MCP エンドポイントの URL：https://mcp.cloud.cdata.com/mcp

• PAT：Connect AI の Settings > Personal Access Tokens で作成します。値は作成時にしか表示されません（Step 1 で説明します）。

Muse と Connect AI を MCP で連携するには？

先に流れを見たい方は、約3分の動画（英語）をご覧ください。PAT の作成から API キーの作成、Muse のチャットでのエンドポイント追加までを扱っています。コピーして使う値は、続く手順に載せています。

※ この記事の画面はすべて英語版 UI のものです。

Step 1：Connect AI で PAT を作成する

Settings > Personal Access Tokens を開き、Create PAT をクリックします。名前は「muse-connector」のように用途がわかるものにしておくと、あとで失効させるときに迷いません。作成した値は1度しか表示されないため、すぐにコピーします。

右上の Create PAT ボタンが、PAT を作成する入口です。

Step 2：API キーを作る

Muse は、1本の文字列で Connect AI に認証します。その文字列は、「Basic」と半角スペースのあとに、「メールアドレス:PAT」を Base64 でエンコードした値を続けた形です。作り方は3通りあり、どれで作っても同じ文字列になります。

いちばん手軽なのは、CData が用意した生成ツール（下）を使う方法です。

表示された文字列が、次の手順で使う API キーです。

手元で作る場合は、ブラウザのコンソールかターミナルを使います。

ブラウザでは、ページ上で右クリックして Inspect（検証）を選ぶか、F12（Windows）／Cmd+Option+I（Mac）を押します。Console タブを開き、プレースホルダーをご自身のメールアドレスと PAT に置き換えて、次を貼り付けます。

  console.log("Basic " + btoa("[email protected]:YOUR_PAT_HERE"))

Enter を押して表示された文字列が API キーです。

ターミナルの場合は、次のコマンドを使います。

  echo -n "[email protected]:YOUR_PAT_HERE" | base64

出力の先頭に「Basic」（B は大文字）と半角スペースを付ければ、同じ文字列になります。

Step 3：MCP エンドポイントの URL を確認する

Connect AI の MCP エンドポイントの URL は、常に https://mcp.cloud.cdata.com/mcp です。Connect AI の MCP Gateway ページでも確認できます。

Agent URL 欄で、エンドポイントの URL を確認できます。この URL は、次の手順で Muse に伝えます。

Step 4：Muse でカスタムコネクタの作成を頼む

muse.ai で新しいチャットを開き、次のように入力します。

社内の業務データ用に、カスタム MCP データサーバーを接続したい。

続けて、エンドポイントの URL が https://mcp.cloud.cdata.com/mcp であることを伝えます。認証方式は API キーで、キーを Authorization ヘッダーに入れることも添えてください。Muse がコネクタを作成し、接続を促してきます。

Step 5：API キーを入力して接続を確認する

コネクタのカードに表示される Connect をクリックすると、API キーを求めるダイアログが開きます。

API キーを貼り付ける入力欄と、Add ボタンの位置を確認してください。

Step 2 で作った「Basic <base64>」の文字列をそのまま API キー欄に貼り付け、Add をクリックします。

Muse が接続テストを実行し、成功すると、接続できたことと、利用できるツールの数（今回の検証では12個）が表示されます。これで接続は完了です。

Muse の説明では、入力した API キーは Muse の資格情報ストアに保管され、会話のスレッドとは分けて扱われます。エージェントからキーが見えることも、回答に含まれることもありません。

接続したら Muse に何を聞ける？

接続後は、Connect AI に設定した業務データについて、Muse に普段の言葉で質問できます。ただしここで挙げる質問が動くのは、そのデータソースを Connect AI で接続して認証まで済ませた場合だけです。

営業：Salesforce の案件を確認する

営業会議の前に、動きの止まった案件を毎週手で洗い出しているチームもあるでしょう。Muse を Salesforce につないでおけば、この確認が1つの質問で済みます。

Salesforce のパイプラインで、過去30日間に活動がない案件はどれ？それぞれの次のステップも一覧にして。

質問に対して、案件ごとの次のステップが一覧で返ってくる様子を見てください（英語版 UI・英語での質問）。

Salesforce 公式の MCP との違いが気になる方は、Salesforce MCP を8つのテストで比較した記事もあわせてご覧ください。

どの業務システムに対応している？

Connect AI で接続済みのデータソースは、同じ MCP エンドポイントからまとめて使えます。Muse に追加するコネクタは1つで足ります。Connect AI で接続できる主なシステムは次のとおりです。

• CRM：Salesforce・Dynamics 365・HubSpot・Zoho CRM

• 業務アプリ：kintone

• コラボレーション：SharePoint・Microsoft Teams・OneDrive・Google Workspace

• ERP：SAP・NetSuite・Oracle ERP Cloud

• データウェアハウス：BigQuery・Snowflake・Redshift・Databricks

• サポート：ServiceNow・Zendesk・Jira

• 会計・決済：QuickBooks・Stripe・Xero

ここにないシステムは、コネクタの一覧で確認できます。個別のシステムを AI につなぐ手順は、NetSuite を Claude AI に接続するガイドやHubSpot × ChatGPT 連携の設定方法が参考になります。

Museを業務データにつなぐ検証を始める

CData Connect AI なら、Muse に見せるデータの範囲を絞ったうえで、業務システムとの接続を試せます。まずは検証環境とテスト用のデータで、接続から質問までの流れを確かめてみてください。

Connect AI の無料トライアルを始めると、クイックスタートガイドに沿って最初のデータソースを設定し、Muse に追加できます。

よくある質問