【MCP Server】LlamaIndex からAdobe Analytics のデータに連携しよう！

CData Connect AI Remote MCP Server を活用して、LlamaIndex ReAct エージェントから Adobe Analytics のデータ にセキュアにリアルタイムでアクセスし、操作する方法をご紹介します。

LlamaIndex は、LLM アプリケーションを構築するためのデータフレームワークです。エージェントや RAG パイプライン、外部データをもとに推論する構造化ワークフローなどを開発できます。LlamaIndex と CData Connect AI を組み込みの MCP Server を通じて統合すれば、カスタムコネクタを書くことなく、エージェントがライブの Adobe Analytics のデータ をネイティブツールとして検出・クエリできるようになります。

CData Connect AI は、Adobe Analytics をはじめとするさまざまなデータソースに接続できる、セキュアでローコードな環境を提供します。複雑な ETL を必要とせず、リアルタイムデータを使ったビジネスアプリケーション間のシームレスな自動化を実現します。

この記事では、CData Connect AI での Adobe Analytics 接続の設定、LlamaIndex への MCP サーバーの登録、そして Adobe Analytics のデータ をリアルタイムでクエリする ReAct エージェントの構築方法をご紹介します。

前提条件

ステップ 1：LlamaIndex 用の Adobe Analytics 接続を設定する

それでは早速、LlamaIndex から Adobe Analytics にアクセスできるようにしていきましょう。まず、CData Connect AI で Adobe Analytics 接続を作成します。この接続は、その後リモート MCP サーバーを通じて LlamaIndex に公開されます。

  1. 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
  2. 利用可能なデータソースから「Adobe Analytics」を選択します
  3. Adobe Analytics に接続するために必要な認証情報を入力しましょう。

    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」をクリックします
  5. 認証が完了したら、Adobe Analytics 接続の「Permissions」タブを開き、必要に応じて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（PAT）を生成する

LlamaIndex は、アカウントのメールアドレスとパーソナルアクセストークン（PAT）を使用して Connect AI に認証します。アクセス制御の粒度を維持するために、統合ごとに個別の PAT を作成することをおすすめします。

  1. Connect AI で、右上の歯車アイコンを選択して「Settings」を開きます
  2. 「Access Tokens」で、「Create PAT」を選択します
  3. トークンのわかりやすい名前を付けて、「Create」を選択します
  4. トークンをコピーして安全に保管してください。PAT は作成時にのみ表示されます

これで Adobe Analytics 接続の設定と PAT の生成が完了しました。LlamaIndex から CData MCP サーバーを通じて Adobe Analytics のデータ に接続する準備が整いました。

ステップ 2：LlamaIndex で MCP サーバーに接続する

続いて、LlamaIndex を CData Connect AI のリモート MCP サーバーに接続し、推論に OpenAI を使用していきましょう。MCP サーバーのエンドポイントと認証情報を 

config.py
ファイルで設定します。これらを設定することで、LlamaIndex の MCP ツールスペックが MCP サーバーツールを呼び出せるようになり、OpenAI が自然言語での推論を処理してくれます。

  1. LlamaIndex MCP プロジェクト用のフォルダを作成します
  2. フォルダ内に 
    config.py
    と 
    llamaindex_agent.py
    の2つの Python ファイルを作成します
  3. config.py
    で、MCP サーバーの URL と、Base64 エンコードされた CData Connect AI のメールアドレスおよび PAT（前提条件で取得したもの）を定義します。 
    class Config:

      MCP_BASE_URL = "https://mcp.cloud.cdata.com/mcp"   # MCP Server の URL
      MCP_AUTH     = "base64encoded(EMAIL:PAT)"          # Base64 エンコードされた Connect AI の Email:PAT

    注：Base64 エンコードツールを使用して、MCP_AUTH の Base64 エンコード版を作成できます。

  4. llamaindex_agent.py
    で、MCP ツールスペックと ReAct エージェントを設定します： 
    """
LlamaIndex ReAct エージェントと CData Connect AI MCP サーバーを統合します。
このスクリプトは、MCP ツールを検出して LlamaIndex ツールとしてラップし、
OpenAI による推論で駆動されるエージェントループを実行します。
"""

import asyncio
from llama_index.tools.mcp import BasicMCPClient, McpToolSpec
from llama_index.core.agent.workflow import ReActAgent
from llama_index.llms.openai import OpenAI
from config import Config

async def main():

    # Connect AI を指す MCP クライアントを初期化
    mcp_client = BasicMCPClient(
        Config.MCP_BASE_URL,
        headers={"Authorization": f"Basic {Config.MCP_AUTH}"},
    )

    # MCP サーバーが公開するツール（getCatalogs、queryData など）を検出
    tool_spec = McpToolSpec(client=mcp_client)
    tools = await tool_spec.to_tool_list_async()
    print("検出された MCP ツール:", [t.metadata.name for t in tools])

    # ReAct ループを駆動する LLM を設定
    llm = OpenAI(
        model="gpt-4o",
        temperature=0.2,
        api_key="YOUR_OPENAI_API_KEY",  # https://platform.openai.com/
    )

    # MCP ツールを使用するエージェントを構築
    agent = ReActAgent(tools=tools, llm=llm)

    user_prompt = "[rootadoname]1 で利用可能なテーブルはいくつありますか?"  # 必要に応じて変更してください
    print(f"
ユーザープロンプト: {user_prompt}")

    response = await agent.run(user_prompt)

    print("エージェントの最終応答:", response)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

ステップ 3：LlamaIndex パッケージをインストールする

このワークフローでは LlamaIndex を CData Connect AI MCP サーバーおよび推論用の OpenAI と組み合わせて使用するため、必要な Python パッケージをインストールしていきましょう。

プロジェクトのターミナルで次のコマンドを実行してください。

pip install llama-index llama-index-tools-mcp llama-index-llms-openai

ステップ 4：LlamaIndex を使用して Adobe Analytics にプロンプトを送信する（MCP サーバー経由）

  1. インストールが完了したら、
    python llamaindex_agent.py
    を実行してスクリプトを実行します
  2. スクリプトは MCP サーバーに接続し、接続されたデータをクエリするために利用可能な CData Connect AI MCP ツールを検出します
  3. プロンプトを入力します（例：「Adobe Analytics で利用可能なテーブルはいくつありますか?」）
  4. エージェントは利用可能なツールをもとに推論し、Adobe Analytics に対して 
    queryData
    を呼び出して、その結果を返します

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