GooseとConnect AI経由でAha! のデータを連携
Goose は、お使いのマシン上でローカルに動作するオープンソースの AI エージェントで、幅広い LLM プロバイダーに対応しています。拡張機能（Extensions）のフレームワークを通じて Model Context Protocol（MCP）をサポートしているため、外部ツールやデータソースを追加して、モデルの学習データを超えたリアルタイムのシステムにエージェントからアクセスできます。
Goose を組み込みの MCP Server 経由で CData Connect AI と連携すると、Goose はガバナンスの効いたリアルタイムのAha! のデータへのアクセスが可能になります。自然言語のプロンプトでAha! のデータのカタログ一覧表示、スキーマ探索、レコードのクエリが行え、すべてのデータアクセスは認可されたソースに対してセキュアに実行されます。
この記事では、Connect AI での Aha! 接続設定、必要な Personal Access Token の生成、Goose のインストールとセットアップ、Connect AI MCP Server をカスタム拡張機能として追加する手順、そして Goose のチャットからリアルタイムAha! のデータをクエリして連携を確認する方法をご紹介します。
ステップ 1：Goose 用に Aha! への接続を設定
Goose から Aha! への接続は、Connect AI の Remote MCP Server を通じて実現されます。Goose からAha! のデータを操作するために、まず Connect AI で Aha! のコネクションを作成・設定していきましょう。
- Connect AI にログインし、Sources をクリック、次に Add Connection をクリック
- Add Connection パネルから Aha! を選択
-
Aha! に接続するために必要な認証プロパティを入力します。
まず、Profile 接続プロパティをディスク上のAha! プロファイルの場所に設定します（例：C:\profiles\aha.apip）。次に、ProfileSettings 接続プロパティをAha! の接続文字列に設定します（以下を参照）。
Aha! API プロファイル設定
Aha! API はOAuth ベースの認証を使用します。
まず、Aha! でOAuth アプリを登録する必要があります。これはAha! アカウントの「Settings」>「Personal」>「Developer」>「OAuth Applications」から行えます。また、Aha アカウントのドメイン名をDomain に設定します。例えば、Aha アカウントがacmeinc.aha.io の場合、Domain は「acmeinc」となります。
以下の項目を接続文字列に設定すると、接続できるようになります。
- AuthScheme：OAuth に設定します。
- InitiateOAuth：GETANDREFRESH に設定します。InitiateOAuth を使用して、OAuthAccessToken を取得するプロセスを管理できます。
- OAuthClientId：アプリ設定で指定されたclient_id に設定します。
- OAuthClientSecret：アプリ設定で指定されたclient_secret に設定します。
- CallbackURL：アプリ設定で指定したRedirect URI に設定します。
- Domain：ProfileSettings でAha ドメインに設定します。
- 「Save & Test」をクリック
- Permissions タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新
Personal Access Token の追加
Personal Access Token（PAT）は、Goose から Connect AI への接続を認証するために使用します。アクセス制御の粒度を維持するために、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 アプリ右上の歯車アイコン（）をクリックして Settings を開く
- Settings ページで Access Tokens セクションに移動し、 Create PAT をクリック
- PAT にわかりやすい名前を付けて Create をクリック
- 表示されたトークンをコピーして安全に保管してください。一度しか表示されません
Aha! のコネクションと PAT の設定が完了しました。これで Goose は Connect AI 経由でAha! のデータに接続する準備が整いました。
ステップ 2：Goose をインストールしてセットアップ
次に Goose をインストールし、LLM プロバイダーを選択して、Connect AI Remote MCP Server をカスタム拡張機能として追加します。これで、エージェントが Connect AI 経由でリアルタイムデータのツールを検出・呼び出せるようになります。
- 公式のインストールガイドに従って Goose をダウンロード・インストールし、アプリケーションを起動します
-
Welcome to goose 画面で AI プロバイダーを選択します。ローカルモデルを使う場合は Use Free/Local Providers、OpenAI、Anthropic、Google などのプロバイダーを設定する場合は Connect to a Provider を選択し、必要な API キーを入力します
-
左ナビゲーションで Extensions をクリックし、+ Add custom extension をクリック
-
拡張機能のダイアログで、以下の値を設定します：
- Extension Name： CData MCP、または任意の名前
- Type： Streamable HTTP
- Endpoint： https://mcp.cloud.cdata.com/mcp
-
Request Headers で以下の 2 つのヘッダーを追加し、それぞれ入力後に + Add をクリックします：
- Authorization： Basic your_base64_encoded_email_PAT
- Content-Type： application/json
注意：Goose は Connect AI との通信に Basic 認証を使用します。Connect AI のユーザーメールアドレスと前の手順で作成した PAT を email:PAT の形式で組み合わせ、その文字列を Base64 エンコードして先頭に Basic を付けてください。例えば [email protected]:ABC123...XYZ789 の場合、Authorization ヘッダーの値は Basic dXNlckBkb21haW4uY29tOkFCQzEyMy4uLlhZWjc4OQ== のような値になります
- Save をクリックして設定を保存
-
チャットに戻り、チャット入力欄の下にある拡張機能アイコンをクリックして、設定した MCP が有効になっていることを確認します
MCP サーバーの追加と LLM プロバイダーの設定が完了したので、Goose は Connect AI 経由でリアルタイムAha! のデータをクエリできる状態になりました。
ステップ 3：Goose からリアルタイム Aha! のデータ をクエリ
連携設定が完了したら、Goose のチャットから、設定した LLM が処理する自然言語プロンプトでリアルタイムAha! のデータを操作してみましょう。
-
CData MCP 拡張機能を有効にした状態で、チャットにプロンプトを入力します。例：
- CData MCP のカタログを一覧表示して
- Aha! で利用可能なスキーマとテーブルを表示して
- Aha! のデータ のテーブルから上位 5 件のレコードをクエリして
-
Goose が Connect AI MCP Server を呼び出し、Aha! のデータのリアルタイム結果を返します
これで Goose エージェントが Connect AI MCP Server と通信し、チャットから直接 Remote MCP ツールを通じてリアルタイムAha! のデータを取得できるようになりました。
CData Connect AI でビジネスシステムのデータ活用を今すぐスタート
いかがでしたか？Goose から Aha! へのデータ連携が思ったより手軽にできたのではないでしょうか。業務に使えそう、と感じてくださった方は、CData Connect AI をぜひお試しください。 14 日間の無償トライアルで、クラウドアプリケーションから数百種類の SaaS、ビッグデータ、NoSQL ソースへのリアルタイムアクセスを体験いただけます。ご不明点がございましたら、サポートチームまでお気軽にお問い合わせください。