【MCP Server】Microsoft Copilot Studio からAdobe Analytics のデータにアクセスする

加藤龍彦
加藤龍彦
デジタルマーケティング
CData Connect AI のリモートMCP サーバー を活用し、Microsoft Copilot Studio から Adobe Analytics に安全にアクセスして質問への回答やアクション実行を可能にします。

Microsoft Copilot Studio は、タスクの自動化、質問への回答など、さまざまなビジネスプロセスの支援を行うAI エージェントを作成するためのノーコード / ローコードプラットフォームです。CData Connect AI のリモートMCP と組み合わせることで、Copilot Studio を活用してAdobe Analytics のデータとリアルタイムに対話できます。この記事では、Connect AI Remote MCP を使用してAdobe Analytics に接続し、Copilot Studio からAdobe Analytics のデータと対話するための手順を解説していきます。

CData Connect AI は、Adobe Analytics のデータに接続するための専用クラウド間インターフェースを提供します。CData Connect AI Remote MCP Server により、Google ADK エージェントと Adobe Analyticsの間でセキュアな通信が可能になります。これにより、ネイティブ対応データベースへのデータレプリケーションを必要とせずに、エージェントから Adobe Analytics のデータの読み取りや操作を実行できます。CData Connect AIは最適化されたデータ処理機能を備えており、フィルタや JOIN を含むサポート対象のすべての SQL 操作を効率的に Adobe Analyticsへ直接送信します。サーバーサイド処理を活用することで、要求されたAdobe Analytics のデータ を迅速に取得できます。

この記事では、Microsoft Copilot Studio でエージェントを構築し、データを会話形式で探索する方法(または Vibe Query)を紹介します。接続の原則は、すべての Copilot エージェントに適用されます。Connect AI を使用すると、ライブの Adobe Analytics に加えて、数百の他のソースへのアクセスを備えたワークフローやエージェントを構築できます。

ステップ 1: Microsoft Copilot Studio 用の Adobe Analytics 接続を設定

それでは、Microsoft Copilot Studio からAdobe Analytics への接続を実現していきましょう。まずCData Connect AI でAdobe Analytics への接続を作成・設定します。

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

    Adobe Analytics への接続

    それでは、Adobe Analytics に接続していきましょう。接続するには、GlobalCompanyId およびRSID を識別する必要があります。デフォルトでは、ドライバーが会社とレポートスイートの識別を自動で試みますが、これらの値を明示的に指定することも可能です。詳しい手順については、 href="/kb/help/" target="_blank">ヘルプドキュメントの「Adobe Analytics への接続」セクションをご確認ください。

    Adobe Analytics への認証

    続いて、認証方法を設定しましょう。Adobe Analytics はOAuth 認証標準を利用しており、OAuth またはサービスアカウントで認証できます。

    ユーザーアカウント（OAuth）

    ユーザーアカウントでの認証では、すべてのフローでAuthScheme をOAuth に設定する必要があります。詳しい認証手順については、 href="/kb/help/" target="_blank">ヘルプドキュメントの「Adobe Analytics への認証」セクションをご参照ください。

    サービスアカウント

    サービスアカウントではサイレント認証が利用でき、ブラウザでのユーザー認証が不要です。このフローを使用するには、アプリケーションを作成する必要があります。アプリケーションの作成および認可については、ドキュメントの「カスタムOAuth アプリの作成」をご確認ください。これにより、サービスアカウントにアクセス権があるAdobe Analytics データに接続できるようになります。

    サービスアカウントを使用したServer-to-Server OAuth で認証するには、AuthScheme をOAuthClient に設定します。接続には以下のプロパティを設定してください。

    • InitiateOAuth：GETANDREFRESH に設定
    • OAuthClientId：アプリケーション設定のクライアントId に設定
    • OAuthClientSecret：アプリケーション設定のクライアントシークレットに設定

    接続すると、CData 製品がサービスアカウントでのOAuth フローを以下の手順で完了します。

    1. クライアントクレデンシャルOAuth フローで指定されたOAuthClientId およびOAuthClientSecret を使用して、アクセストークンを取得します
    2. OAuthSettingsLocation にOAuth 値を保存し、接続間で永続化されるようにします
    3. トークンが期限切れになった際に、新しいアクセストークンを要求します
  4. 「Save & Test」をクリック
  • Adobe Analytics に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

    Adobe Analytics への接続

    それでは、Adobe Analytics に接続していきましょう。接続するには、GlobalCompanyId およびRSID を識別する必要があります。デフォルトでは、ドライバーが会社とレポートスイートの識別を自動で試みますが、これらの値を明示的に指定することも可能です。詳しい手順については、 href="/kb/help/" target="_blank">ヘルプドキュメントの「Adobe Analytics への接続」セクションをご確認ください。

    Adobe Analytics への認証

    続いて、認証方法を設定しましょう。Adobe Analytics はOAuth 認証標準を利用しており、OAuth またはサービスアカウントで認証できます。

    ユーザーアカウント（OAuth）

    ユーザーアカウントでの認証では、すべてのフローでAuthScheme をOAuth に設定する必要があります。詳しい認証手順については、 href="/kb/help/" target="_blank">ヘルプドキュメントの「Adobe Analytics への認証」セクションをご参照ください。

    サービスアカウント

    サービスアカウントではサイレント認証が利用でき、ブラウザでのユーザー認証が不要です。このフローを使用するには、アプリケーションを作成する必要があります。アプリケーションの作成および認可については、ドキュメントの「カスタムOAuth アプリの作成」をご確認ください。これにより、サービスアカウントにアクセス権があるAdobe Analytics データに接続できるようになります。

    サービスアカウントを使用したServer-to-Server OAuth で認証するには、AuthScheme をOAuthClient に設定します。接続には以下のプロパティを設定してください。

    • InitiateOAuth：GETANDREFRESH に設定
    • OAuthClientId：アプリケーション設定のクライアントId に設定
    • OAuthClientSecret：アプリケーション設定のクライアントシークレットに設定

    接続すると、CData 製品がサービスアカウントでのOAuth フローを以下の手順で完了します。

    1. クライアントクレデンシャルOAuth フローで指定されたOAuthClientId およびOAuthClientSecret を使用して、アクセストークンを取得します
    2. OAuthSettingsLocation にOAuth 値を保存し、接続間で永続化されるようにします
    3. トークンが期限切れになった際に、新しいアクセストークンを要求します
    「Create & Test」をクリックします
  • 「Add Adobe Analytics Connection」ページの「Permissions」タブに移動し、必要に応じてユーザーの権限を更新します。

    • パーソナルアクセストークンを追加する

    パーソナルアクセストークン (PAT) は、Microsoft Copilot Studio から Connect AI への接続を認証するために使用されます。アクセスの粒度を維持するために、サービスごとに個別の PAT を作成することがベストプラクティスです。

    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. 「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。
    3. PAT に名前を付けて「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るため、必ずコピーして安全に保管してください。

    これで接続を作成しPAT を生成できたので、Microsoft Copilot Studio から Adobe Analytics に接続する準備が整いました！

    ステップ 2: Microsoft Copilot Studio からCData Connect AI に接続

    それでは、Copilot Studio をConnect AI につなげていきましょう。

    1. Copilot Studio のナビゲーションメニューで、「Agents」をクリックし、「+New agent」をクリックします。

    2. 「Configure」ボタンを切り替え、MCP Serverを利用する際のエージェントの使用方法に基づいて情報を入力します。次に、右上の「Create」をクリックすると、Copilot にエージェントの詳細が表示されます。

    3. 「Tools」の下で、「Add tool」をクリックし、「+ New Tool」をクリックします。

    4. 「Add Tool」ウィンドウで、「Model Context Protocol」をクリックして新しい MCP ツールを追加します。

    5. 「Add a Model Context Protocol server」ウィンドウで、次の情報を入力します。

      • 「Server Name」: ツールの名前を入力します (例:「CData Connect AI MCP Server」)。
      • Server Description: ツールの説明を入力します。
      • Server URL: CData Connect AI のリモートMCP サーバー の URL を入力します。URL はこちら：https://mcp.cloud.cdata.com/mcp
      • Authentication Type: ドロップダウンメニューから「API Key」を選択します。
      • Header Name: ヘッダー名として「Authorization」と入力します。これは、API キー認証の標準ヘッダー名です。
      「Create」をクリックして、MCP ツールをエージェントに追加します。

    6. 次にMCP ツールの接続を選択/作成するように求められます。「Create new connection」をクリックして新しい接続を作成します。

    7. 新しい接続の値を Basic EMAIL:PAT に設定します。EMAIL と PAT を、Connect AI のメールアドレスと以前に作成した PAT に置き換えてください。例: Basic [email protected]:Uu90pt5vEO...

    8. 接続が正常に作成されたら、「Add to agent」をクリックして MCP ツールをエージェントに追加します。

    9. MCP ツールをエージェントに追加すると、「Tools」セクションにリストされます。これで、このツールを使用してCData Connect AI 経由でAdobe Analytics と対話できます。

    任意のステップ：AI エージェントにコンテキストを提供する

    このステップでは、エージェントの「Instructions」プロパティを使ってAI エージェントの役割を明示することで、会話のコンテキストを提供する方法を見てみましょう。エージェントに MCP Server の専門家としての役割と利用可能なツールのリストを明示的に通知する指示を提供することで、エージェントの理解と応答の精度を向上させることができます。例えば、システムメッセージを次のように設定できます。 

    あなたは CData Connect AI MCP Server に接続された MCP Client ツールの使用に関する専門家です。常に徹底的に検索を行い、各クエリに最も適切な MCP Client ツールを使用してください。以下は利用可能なツールとそれぞれの説明です:
queryData: 接続されたデータソースに対して SQL クエリを実行し、結果を取得します。queryData ツールを使用する際は、テーブル名に次の形式を使用してください: catalog.schema.tableName
execData: 接続されたデータソースに対してストアドプロシージャを実行します
getCatalogs: CData Connect AI から利用可能な接続のリストを取得します。接続名は、他のツールや CData Connect AI へのクエリでカタログ名として使用する必要があります。特定のカタログで利用可能なスキーマのリストを取得するには、`getSchemas` ツールを使用してください。
getColumns: CData Connect AI から、特定のカタログ、スキーマ、テーブルの利用可能なデータベース列のリストを取得します。
getExportedKeys: CData Connect AI から、特定のカタログ、スキーマ、テーブルの外部キー関係のリストを取得します。
getImportedKeys: CData Connect AI から、特定のカタログ、スキーマ、テーブルの外部キー関係のリストを取得します。
getIndexes: CData Connect AI から、特定のカタログ、スキーマ、テーブルのインデックスのリストを取得します。
getPrimaryKeys: CData Connect AI から、特定のカタログ、スキーマ、テーブルの主キーのリストを取得します。
getProcedures: CData Connect AI から、特定のカタログとスキーマのストアドプロシージャのリストを取得します
getProcedureParameters: CData Connect AI から、特定のカタログ、スキーマ、プロシージャのストアドプロシージャパラメータのリストを取得します。
getSchemas: CData Connect AI から、特定のカタログの利用可能なデータベーススキーマのリストを取得します。特定のカタログとスキーマで利用可能なテーブルのリストを取得するには、`getTables` ツールを使用してください。
getTables: CData Connect AI から、特定のカタログとスキーマの利用可能なデータベーステーブルのリストを取得します。特定のテーブルの利用可能な列のリストを取得するには、`getColumns` ツールを使用してください。

    ステップ3: Microsoft Copilot Studio でAdobe Analytics のデータをリアルタイムで探索

    Microsoft Copilot Studio でエージェントが作成できMCP ツールも作成したので、Microsoft Copilot Studio を使用して Adobe Analytics のデータと対話できるようになりました。MCP ツールを使用すると、クエリを送信してAdobe Analytics データからリアルタイムで応答を受信できます。

    Microsoft Copilot Studio エージェントでチャットウィンドウを開いて、Adobe Analytics との対話を開始します。MCP ツールを使用して、質問をしたり、データを取得したり、Adobe Analytics に対してアクションを実行したりできます。

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