CData Connect AI を使って Flowise AI エージェントからリアルタイムの Airtable のデータ に接続する方法
Flowise AI は、AI ワークフローとカスタムエージェントを視覚的に構築できるオープンソースのノーコードツールです。ドラッグ＆ドロップインターフェースにより、大規模言語モデル（LLM）を API、データベース、外部システムと簡単に統合できます。
CData Connect AI は、350 以上のエンタープライズデータソースへのリアルタイム接続を可能にします。Model Context Protocol（MCP）サーバーを通じて、CData Connect AI は Flowise エージェントとリアルタイムの Airtable をセキュアかつ効率的に橋渡しします。データのレプリケーションは不要です。Flowise AI の直感的なエージェントビルダーと CData の MCP 統合を組み合わせることで、Flowise AI ワークフロー内でリアルタイムの Airtable のデータ を取得、分析、操作できるエージェントを作成できます。
このガイドでは、Flowise AI を CData Connect AI MCP に接続し、認証情報を設定して、エージェントがリアルタイムでAirtable のデータをクエリできるようにする方法を説明します。
ステップ 1：Flowise 用の Airtable 接続を設定
Flowise AI から Airtable への接続は、CData Connect AI のリモート MCP サーバーによって実現されます。Flowise AI からAirtable のデータを操作するには、まず CData Connect AI で Airtable 接続を作成・設定します。
- 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 Airtable を選択
-
Airtable に接続するために必要な認証プロパティを入力します。
Airtable への接続
それでは、Airtable に接続していきましょう。CData 製品は、Airtable にテーブルとビューを要求します。 Schema プロパティ（オプション）を使用すると、表示されるテーブルおよびビューを特定のベースに制限できます。 特定のベースに制限したい場合は、このプロパティを使用するスキーマの名前に設定してください。（これはAirtable のBase 名に相当します。）
すべてのAirtable Bases に加えて、DataModelInformation という名前の静的スキーマもご利用いただけます。 このスキーマでは、Bases、Tables、Users のような静的テーブルをクエリできます。 DisplayObjectIds がTrue に設定されている場合、Schema の値は名前ではなくAirtable Base id に設定する必要があります。
Airtableへの認証
続いて、認証方法を設定しましょう。個人用アクセストークンまたはOAuth PKCE のいずれかを使用してAirtable に認証できます。
個人用アクセストークン
個人用アクセストークンをまだ生成していない場合は、以下のステップで生成してみましょう。
- ユーザーアカウントにログインします
- "https://airtable.com/create/tokens" に移動します
- Create new token をクリックします
- Scopes で、Add a scope をクリックして以下の各スコープを追加します
- data.records:read
- data.records:write
- schema.bases:read
- Access で、トークンにアクセス権を付与するすべてのワークスペースとベースを追加します
- Create token をクリックしてトークンを生成します。生成されたトークンは一度しか表示されませんので、必ずコピーして保存してください
次に、以下の設定を行います。
- AuthScheme：PersonalAccessToken
- Token：先ほど生成した個人用アクセストークンの値
OAuth PKCE については、 href="/kb/help/" target="_blank">ヘルプドキュメントの「はじめに」をご確認ください。
- 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
接続が確立されると、Airtable データは CData Connect AI でアクセス可能になり、MCP 対応ツールで使用する準備が整います。
Personal Access Token を追加
Personal Access Token（PAT）は、Flowise AI から Connect AI への接続を認証するために使用されます。きめ細かいアクセス制御を維持するため、統合ごとに個別の PAT を作成することをお勧めします。
- Connect AI アプリの右上にある歯車アイコン（）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
- トークンが表示されたらコピーして安全な場所に保存してください。再度表示されることはありません
Airtable 接続の設定と PAT の生成が完了したら、Flowise AI から CData MCP Server 経由でAirtable のデータに接続できます。
ステップ 2：Flowise AI で Connect AI 認証情報を設定
Flowise AI ワークスペースにログインして統合をセットアップします。
OpenAI 認証情報を追加
- Credentials に移動し、Add Credential を選択
- ドロップダウンから OpenAI API を選択
- 名前（例：OpenAI_Key）を入力し、API キーを貼り付け
PAT 変数を追加
- Variables に移動し、Add Variable をクリック
- Variable Name（例：PAT）を設定し、タイプを Static に選択、Value に Base64 エンコードした username:PAT を設定
- Add をクリックして変数を保存
ステップ 3：Flowise AI でエージェントを構築
- Agent Flows に移動し、Add New を選択
- 「+」アイコンをクリックして新しいノードを追加し、Agent を選択してワークフローにドラッグ
- Start ノードを Agent ノードに接続
エージェント設定を構成
Agent ノードをダブルクリックして詳細を入力：
- Model：ChatOpenAI または希望のモデルを選択（例：gpt-4o-mini）
- Connect Credential：先ほど作成した OpenAI API キー認証情報を選択
- Streaming：有効
カスタム MCP ツールを追加
- Tools の下で Add Tool をクリックし、Custom MCP を選択
- 以下のように JSON パラメータを入力：
{
"url": "https://mcp.cloud.cdata.com/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Basic {{$vars.PAT}}"
}
}
更新アイコンをクリックして利用可能な MCP アクションを読み込みます。アクションが一覧表示されたら、Flowise エージェントが CData Connect AI MCP に正常に接続されています。
ステップ 4：Flowise でリアルタイムのAirtable のデータをテスト・クエリ
- Flowise で Chat タブを開く
- 「Show top 10 records fromAirtable のデータtable」 のようなクエリを入力
- CData Connect AI MCP 接続を通じてリアルタイムでレスポンスが取得されることを確認
ワークフローの実行が完了すると、Flowise は CData Connect AI MCP サーバーを通じた Salesforce データの正常な取得を示します。MCP Client ノードにより、データに対して質問したり、レコードを取得したり、アクションを実行したりできます。
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