Manus AI と CData Connect AI で Acumatica のデータに自然言語でアクセス

Anusha M B
Anusha M B
Technical Marketing Engineer
CData Connect AI のリモート MCP サーバーを活用して、Manus AI エージェントからAcumatica のデータにセキュアにアクセスし、質問やアクションを実行できるようにします。

Manus AI は、自律型 AI エージェントプラットフォームです。Web ブラウジングやコード実行、外部サービスとの連携など、複雑なタスクを自然言語で実行できます。CData Connect AI のリモート MCP と組み合わせることで、データレプリケーションなしにAcumatica のデータとリアルタイムでやりとりできるようになります。

この記事では、CData Connect AI MCP サーバーを使って Acumatica に接続し、Manus AI からAcumatica のデータを会話形式で探索（Vibe Query）する方法を解説します。Connect AI を使えば、Acumatica のデータだけでなく数百もの他のデータソースにもアクセスできる AI エージェントを構築できます。

ステップ1：Manus AI 用の Acumatica 接続を設定

Manus AI から Acumatica にアクセスするには、CData Connect AI のリモート MCP を使用します。まず、CData Connect AI で Acumatica 接続を作成・設定しましょう。

  1. Connect AI にログインし、「Connections」をクリックして 「Add Connection」をクリックします
  2. 「Add Connection」パネルから「Acumatica」を選択します
  3. Acumatica に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

    Acumatica 接続プロパティの取得・設定方法

    Acumatica への接続

    Acumatica データソースに接続するには、次の接続プロパティを指定する必要があります。

    • URL：（必須）Acumatica ERP インスタンスのベースURL。例：https://domain.acumatica.com/。
    • Schema：（オプション）異なるデータを含む2つのスキーマがあります。デフォルトはREST で、Acumatica REST コントラクトベースのAPI を使用し、OData スキーマはAcumatica OData API を使用します。OData スキーマはAcumatica Generic Inquiries へのクエリに使用されます。
    • Company：（一部必須）会社名またはテナント名に設定。Schema がOData に設定されている場合は必須です。
    • EndpointVersion：（オプション）Web Services エンドポイントのバージョン。例：24.200.001。これはREST スキーマにのみ適用されます。
    • EndpointName：（オプション）Web Services エンドポイントの名前。例：Default。これはREST スキーマにのみ適用されます。
    詳細はヘルプドキュメントの「接続の確立」セクションを参照してください。

    Acumatica への認証

    Acumatica データソースへの接続に使用できる認証方法は2つあります。Basic およびOAuth です。 Basic 認証では、AuthScheme をBasic に設定し、User とPassword をログイン資格情報に設定します。 OAuth 認証については、ヘルプドキュメントの「接続の確立」セクションにある「OAuth」を参照してください。

    「Save & Test」をクリックします
  4. 「Add Acumatica Connection」ページの「Permissions」タブを開き、ユーザーベースの権限を設定します。

パーソナルアクセストークンの作成

パーソナルアクセストークン（PAT）は、Manus AI から Connect AI への接続認証に使用します。きめ細かなアクセス制御を維持するため、サービスごとに個別の PAT を作成することをお勧めします。

  1. Connect AI アプリの右上にある歯車アイコン（）をクリックして設定ページを開きます。
  2. 設定ページの「Access Tokens」セクションで 「Create PAT」をクリックします。
  3. PAT にわかりやすい名前を付けて「Create」をクリックします。
  4. パーソナルアクセストークンは作成時にのみ表示されます。必ずコピーして安全に保管してください。

これで接続の設定と PAT の生成が完了しました。Manus AI からAcumatica のデータに接続する準備が整いました。

ステップ2：Manus AI にログイン

Manus にアクセスし、Manus AI アカウントにサインインします。ログインしたら、CData Connect AI MCP サーバーをカスタムコネクタとして設定していきましょう。

ステップ3：CData Connect AI MCP サーバーをコネクタとして追加

Manus AI では、コネクタ設定から外部 MCP サーバーに接続できます。CData Connect AI MCP サーバーの追加方法は、JSON インポートと直接設定の2つがあります。以下でそれぞれの方法を説明します。

  1. Manus AI でプロフィールアイコンをクリックし、Settings を開きます
  2. Connectors セクションで Add Connectors をクリックします
  3. Custom MCP を選択します
  4. Add custom MCP をクリックして設定オプションを選択します

方法 A：JSON インポート

JSON 設定スニペットを貼り付けて、MCP サーバーをすばやく設定する方法です。

  1. コネクタのセットアップオプションから Import by JSON を選択します。
  2. 以下の JSON を設定フィールドに貼り付け、プレースホルダーを Connect AI の認証情報に置き換えてください： 
    {
  "mcpServers": {
    "cdata-connect-ai": {
      "transport": "sse",
      "url": "https://mcp.cloud.cdata.com/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Basic USER_NAME:YOUR_CONNECTAI_PAT;"
      }
    }
  }
}
    url を Connect AI の MCP URL に、USER_NAME を Connect AI のメールアドレスに、YOUR_CONNECTAI_PAT をステップ1で作成したパーソナルアクセストークンに置き換えてください。
  3. Import をクリックして設定を適用します。

方法 B：直接設定

Manus AI のインターフェースから MCP サーバーの接続プロパティを手動で入力する方法です。

  1. コネクタのセットアップオプションから Direct Configuration を選択します。
  2. 以下の項目を入力します：
    • Server Name：CData Connect AI
    • Transport Type：HTTP
    • Server URL：https://mcp.cloud.cdata.com/mcp
    • Custom Headers：ヘッダー名に Authorization、値に Basic Base64Encoded(username:pat) を指定します。プレースホルダーは、Base64 エンコードした Connect AI のメールアドレスと PAT の組み合わせに置き換えてください。
  3. 必要に応じて Note を入力し、この MCP コネクタの使用方法やタイミングについて Manus AI に指示を与えることもできます。
  4. Save をクリックして CData Connect AI MCP サーバーへの接続を確立します。保存後、コネクタがコネクタ一覧にアクティブとして表示されます。

ステップ4：自然言語でAcumatica のデータをクエリ

CData Connect AI MCP を Manus AI に設定すると、新しいチャットセッションで自然言語を使ってAcumatica のデータにアクセスできるようになります。

  1. Manus AI で新しいチャットを開きます。
  2. Acumatica のデータについて質問してみましょう。例えば：
    • 過去30日間のすべての顧客を表示して
    • 売上が好調な製品はどれ？
    • 第4四半期の売上トレンドを分析して
    • 現在進行中のプロジェクトとそのステータスを一覧表示して
  3. Manus AI が CData Connect AI MCP サーバーを通じてAcumatica のデータにリアルタイムでクエリを実行し、ライブデータに基づいた回答を返します。

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