【MCP Server】n8n からAdobe Analytics のデータと連携しよう!

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 Server で n8n から Adobe Analytics へのリアルタイムアクセスを実現。ワークフロー自動化でデータの読み取りとアクション実行を簡単に。

n8n は、さまざまなアプリケーションやサービスを接続してタスクやプロセスを自動化できる、オープンソースのワークフロー自動化ツールです。CData Connect AI のリモートMCP と組み合わせることで、n8n を活用して Adobe Analytics とリアルタイムでやり取りできます。この記事では、Connect AI Remote MCP を使用して Adobe Analytics に接続し、n8n で Adobe Analytics とやり取りする基本的なワークフローを作成する方法をご紹介します。

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、n8n でシンプルなチャットエージェントを構築して、データを会話形式で探索(Vibe Query)する方法をご紹介します。ここで紹介する接続の原則は、あらゆる n8n ワークフローに適用できます。Connect AI を使用すれば、Adobe Analytics に加えて、数百の他のデータソースにもアクセスできる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:n8n 用の Adobe Analytics 接続を設定する

n8n から Adobe Analytics への接続は、CData Connect AI のリモートMCP を通じて実現されます。n8n から Adobe Analytics とやり取りするために、まず CData Connect AI で Adobe Analytics 接続を作成・設定していきましょう。

  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. 「Add Connection」パネルから「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AuthSchemeOAuth 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、AuthSchemeOAuthClient 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。

    • InitiateOAuthGETANDREFRESH 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. 「Create & Test」をクリックします
  5. 「Add Adobe Analytics Connection」ページの「Permissions」タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新します。

パーソナルアクセストークンの追加

パーソナルアクセストークン(PAT)は、n8n から Connect AI への接続を認証するために使用されます。アクセス制御の粒度を維持するために、サービスごとに個別の PAT を作成することをおすすめします。

  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ますので、必ずコピーして安全な場所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。n8n から Adobe Analytics に接続する準備が整いました。

ステップ 2:n8n を CData Connect AI に接続する

以下の手順に従って、n8n で CData Connect AI に接続していきましょう:

  1. n8n.io にサインインするか、新しいアカウントを作成します。
  2. MCP Client ツールを使用するワークフローをn8n で作成します。以下の例では、チャットボットとして機能するワークフローを作成しています。チャットモデルには OpenAI を使用し、Memory には Simple Memory を使用しました。
  3. ワークフロー内の MCP Client ノードを設定します:
    • Endpointhttps://mcp.cloud.cdata.com/mcp に設定します(Connect AI の「Connect Data to AI」リボンに記載されています)。
    • Server TransportHTTP Streamable に設定します。
    • AuthenticationHeader Auth に設定し、以下のプロパティを設定して Basic 認証を使用します。
      • NameAuthorization に設定します。
      • ValueBasic EMAIL:PAT に設定し、EMAILPAT をConnect AI のメールアドレスと先ほど作成した PAT に置き換えます。例:Basic [email protected]:Uu90pt5vEO...

オプション: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、AI Agent ノードの System Message パラメータを通じて、AI エージェントの役割を確立し、会話のコンテキストを提供します。エージェントに MCP Server エキスパートとしての役割と利用可能なツールのリストを明示的に伝えるシステムメッセージを提供することで、エージェントの理解と応答の精度を高めることができます。例えば、System Message を以下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 ツールの使用エキスパートです。常に徹底的に検索し、各クエリに最も関連性の高い 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 ツールを使用する場合は、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: 特定のカタログ、スキーマ、テーブルの CData Connect AI から利用可能なデータベース列のリストを取得します。
getExportedKeys: 特定のカタログ、スキーマ、テーブルの CData Connect AI から外部キー関係のリストを取得します。
getImportedKeys: 特定のカタログ、スキーマ、テーブルの CData Connect AI から外部キー関係のリストを取得します。
getIndexes: 特定のカタログ、スキーマ、テーブルの CData Connect AI からインデックスのリストを取得します。
getPrimaryKeys: 特定のカタログ、スキーマ、テーブルの CData Connect AI からプライマリキーのリストを取得します。
getProcedures: 特定のカタログとスキーマの CData Connect AI からストアドプロシージャのリストを取得します
getProcedureParameters: 特定のカタログ、スキーマ、プロシージャの CData Connect AI から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: 特定のカタログの CData Connect AI から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: 特定のカタログとスキーマの CData Connect AI から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。特定のテーブルで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:n8n でAdobe Analytics のデータをリアルタイムで探索

n8n でワークフローを作成してMCP Client を接続できたので、n8n を使用して Adobe Analytics と連携できるようになりました。MCP Client ノードを使用すると、Adobe Analytics データソースにクエリを送信し、リアルタイムでレスポンスを受信できます。

n8n でワークフローを開いて実行し、Adobe Analytics とのやり取りを開始してください。MCP Client ノードを使用して、Adobe Analytics に質問したり、データを取得したり、アクションを実行したりできます。

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