Open WebUI と CData Connect AI を連携してリアルタイムの Act-On データと対話する
Open WebUI は、ホスト型の LLM API とローカルで提供されるモデルを、カスタマイズ可能な単一のインターフェースにまとめたオープンソースのセルフホスト型 AI チャットプラットフォームです。ツールサーバーフレームワークを通じて Model Context Protocol（MCP） をサポートしており、外部ツールやデータソースを設定することで、チャットがモデルの学習データの枠を超えてリアルタイムのシステムとやり取りできるようになります。
組み込みの MCP Server を介して Open WebUI を CData Connect AI と連携させると、Open WebUI はガバナンスの効いた状態でリアルタイムの Act-On のデータ にアクセスできるようになります。これにより、自然言語のプロンプトを使ってカタログの一覧表示、スキーマの探索、Act-On のデータ のレコードへのクエリが可能になり、すべてのデータアクセスは認可されたデータソースに対して安全に実行されます。
この記事では、Connect AI で Act-On への接続を設定し、必要な Personal Access Token を生成して、Open WebUI をインストールし、Connect AI MCP Server を登録、LLM プロバイダーを設定したうえで、Open WebUI のチャットインターフェースからリアルタイムの Act-On のデータ にクエリを実行して連携を確認するまでの手順を説明します。
Step 1: Open WebUI 向けに Act-On への接続を設定
Open WebUI から Act-On への接続は、Connect AI の Remote MCP Server を介して実現します。Open WebUI から Act-On のデータ と対話するには、まず Connect AI で Act-On 接続を作成・設定していきましょう。
- Connect AI にログインし、Sources をクリックして、 Add Connection をクリックします
- Add Connection パネルから Act-On を選択します
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Act-On に接続するために必要な認証プロパティを入力します。
ActOn はOAuth 認証標準を利用しています。OAuth を使って認証するには、アプリケーションを作成してOAuthClientId、OAuthClientSecret、およびCallbackURL 接続プロパティを取得する必要があります。
認証方法についての詳細は、ヘルプドキュメントの「認証の使用」を参照してください。
- Save & Test をクリックします
- Permissions タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新します
Personal Access Token を追加する
Personal Access Token（PAT）は、Open WebUI から Connect AI への接続を認証するために使用します。きめ細かなアクセス制御を維持するために、連携ごとに個別の PAT を作成することをおすすめします。
- Connect AI アプリの右上にある歯車アイコン（）をクリックして Settings を開きます
- Settings ページで Access Tokens セクションに移動し、 Create PAT をクリックします
- PAT にわかりやすい名前を付けて Create をクリックします
- トークンが表示されたらコピーして安全な場所に保存してください。再度表示されることはありません
Act-On 接続を設定し、PAT を生成すれば、Open WebUI から Connect AI を介して Act-On のデータ に接続できるようになります。
Step 2: Open WebUI をインストールして Connect AI MCP を設定
次に、Open WebUI をローカルにインストールし、Connect AI Remote MCP Server をツールサーバーとして設定していきましょう。これにより、チャットインターフェースが Connect AI を通じてリアルタイムデータ向けのツールを検出・呼び出せるようになります。
- 公式の クイックスタートガイドに従って Open WebUI をインストールします
- インストールが完了したら、Open WebUI を起動してブラウザーで開き、チャットインターフェースにアクセスします
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右上のプロフィールアイコンをクリックし、Admin Panel を選択します
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Admin Panel の上部ナビゲーションバーで Settings をクリックします
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左メニューから Integrations を選択し、Manage Tool Servers の横にある アイコンをクリックして新しい接続を追加します
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Add Connection パネルで、次の値を使ってサーバーを設定します。
- Type: MCP Streamable HTTP
- Name: CData MCP、または任意の名前
- ID: cdata-mcp
- URL: https://mcp.cloud.cdata.com/mcp
- Auth: None
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Advanced セクションを展開し、次の JSON を Headers フィールドに貼り付けます。
{ "Authorization": "Basic your_base64_encoded_email_PAT", "Content-Type": "application/json" }注意：Open WebUI は Connect AI との通信に Basic authentication を使用します。Connect AI のユーザーメールアドレスと、先ほど作成した PAT を email:PAT の形式で結合し、その文字列を Base64 エンコードして、先頭に Basic を付けます。たとえば [email protected]:ABC123...XYZ789 の場合、Authorization ヘッダーの値は次のようになります：Basic dXNlckBkb21haW4uY29tOkFCQzEyMy4uLlhZWjc4OQ==
- Save をクリックしてツールサーバーを登録します
MCP サーバーを有効化して LLM プロバイダーを設定する
Open WebUI でチャットを動かすには、少なくとも 1 つの LLM プロバイダーが必要です。チャット入力欄から MCP サーバーを有効化し、お好みのプロバイダーの API キーを設定しましょう。これにより、モデルがプロンプトを解釈し、Connect AI を介して MCP ツールを呼び出せるようになります。
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チャットインターフェースに戻り、チャット入力欄の下部にある Integrations アイコンをクリックして Tools を選択し、CData MCP をオンに切り替えてツールをチャットに公開します
- チャット上部のモデルセレクターをクリックし、お好みの LLM プロバイダーとモデルを選択します。プロンプトが表示されたらプロバイダーの API キーを追加し、チャットでモデルを使用できるようにします
MCP サーバーと LLM プロバイダーの設定が完了すれば、Open WebUI から Connect AI を介してリアルタイムの Act-On のデータ にクエリを実行する準備が整います。
Step 3: Open WebUI からリアルタイムの Act-On のデータ にクエリ
連携が完了したら、Open WebUI のチャット入力欄を使い、設定した LLM が処理する自然言語のプロンプトでリアルタイムの Act-On のデータ と対話してみましょう。
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CData MCP サーバーを有効化してモデルを選択した状態で、チャット入力欄にプロンプトを入力します。たとえば次のようなプロンプトです。
- cdata mcp 内のすべてのカタログを一覧表示して
- Act-On の利用可能なスキーマとテーブルを表示して
- Act-On のデータ のテーブルから上位 5 件のレコードを取得して
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Open WebUI が Connect AI MCP Server を呼び出し、Act-On のデータ からリアルタイムの結果を返します
これで、Open WebUI インスタンスが Connect AI MCP Server と通信し、リモート MCP ツールを通じてチャットインターフェースから直接 Act-On のデータ のリアルタイムデータを取得できるようになりました。
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