Meta MuseからAirtable のデータに連携する方法（Connect AI）

CData Connect AI でMeta の AI エージェント Muse からAirtable のデータにセキュアにアクセス・操作できるようにします。

Muse は、Muse Spark モデルをベースに開発された Meta のパーソナル AI エージェントで、iOS、Android、Web で利用できます。リモートModel Context Protocol（MCP）サーバーに接続できるため、データソースを Muse に指定すればエージェント側でリアルタイムデータのツールを検出して呼び出せるようになります。

Muse を Remote MCP Server 経由で CData Connect AI と連携すると、Muse はガバナンスの効いたリアルタイムのAirtable のデータへアクセスできるようになります。自然言語のプロンプトでデータの探索、レコードの取得、オブジェクトの操作が行えます。なお、すべてのリクエストは認可されたデータソースに対して実行されます。

この記事では、Connect AI での Airtable 接続設定、Personal Access Token の生成、Muse での Connect AI Remote MCP Server へのカスタムコネクタの作成、そして Muse からリアルタイムAirtable データを操作する手順をご紹介します。

ステップ 1：Meta Muse 用に Airtable への接続を設定

Muse から Airtable への接続は、Connect AI の Remote MCP Server を通じて実現されます。Muse からAirtable のデータを操作するために、まず Connect AI で Airtable のコネクションを作成・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、次に Add Connection をクリック
    2. Connect AI での接続の追加
  2. Add Connection パネルから Airtable を選択
    3. データソースの選択
  3. 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。

    1. ユーザーアカウントにログインします
    2. "https://airtable.com/create/tokens" に移動します
    3. Create new token をクリックします
    4. 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
    5. 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
    6. 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、 ヘルプドキュメントの「はじめに」をご確認ください。

    接続の設定（Salesforce の例）
  4. 「Save & Test」をクリック
  5. Permissions タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新
    6. 権限の更新

Personal Access Token の追加

Personal Access Token（PAT）は、Muse 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。

  1. 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
  2. Settings ページで Access Tokens セクションに移動し、 Create PAT をクリック
  3. PAT にわかりやすい名前を付けて Create をクリック
    4. 新しい PAT の作成
  4. 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

Airtable のコネクションと PAT の設定が完了しました。これで Muse は Connect AI 経由でAirtable のデータに接続する準備が整いました。

ステップ 2：Meta Muse で Connect AI MCP Server へのカスタムコネクタを作成

Muse には「MCP サーバーを追加する」ための設定フォームがありません。その代わり、Connect AI Remote MCP Server を指すカスタムコネクタを作ってほしい、と Muse に自然言語で依頼します。Connect AI Remote MCP Server は Streamable HTTP に対応した、ホスト型のパブリック HTTPS エンドポイントです。Muse は公式の MCP SDK を使ってセキュアな VM 上にコネクタを構築し、利用可能な Connect AI のデータツールを検出して呼び出します。

  1. iOS、Android、Web のいずれかで Muse を開き、新しいチャットを開始します
  2. Connect AI Remote MCP Server へのカスタムコネクタを作成するよう Muse に依頼します。その際、サーバーの URL と、エンドポイントが Streamable HTTP で動作するホスト型 MCP サーバーであることを伝えます。例：
    CData Connect AI へのカスタムコネクタを作成してください。https://mcp.cloud.cdata.com/mcp で公開されている Streamable HTTP 対応のホスト型 MCP サーバーで、Authorization ヘッダーが必要です。
  3. Muse が資格情報の入力を求めてきたら、チャットとは別のセキュアな入力フローが開き、入力した値は Secure Credentials Store に保存されます。Authorization ヘッダーの値を Basic your_base64_encoded_email_PAT の形式で入力します

    注意：Authorization の値は、email:PAT を Base64 エンコードし、先頭に Basic を付けたものです。この値は必ず Muse のセキュアな資格情報入力画面で入力し、チャット欄には絶対に入力しないでください。

  4. Muse が Connect AI MCP Server に接続し、利用可能なデータツールの一覧を表示します。カスタムコネクタの確認内容をチェックして Continue をクリックします。Muse から連携をスキルとして保存するか尋ねられたら yes を選択しておくと、以降のすべてのチャットでコネクタを利用できます Continue をクリック

カスタムコネクタを保存すると、どのチャットからでも Connect AI のツールを使えるようになります。

ステップ 3：Meta Muse からリアルタイム Airtable のデータ を操作

連携設定が完了したら、Muse から自然言語のプロンプトでリアルタイムAirtable のデータを操作してみましょう。

  1. Muse のチャットで、Connect AI コネクタを使うプロンプトを入力します。例：
    • CData Connect AI コネクタを使って、利用可能なコネクションを一覧表示して
    • Airtable で利用可能なオブジェクトとフィールドを表示して
    • Airtable から上位 5 件のレコードを取得して
  2. Sentinel のダイアログが表示されたら、ツールの呼び出しを承認します
  3. Muse が Connect AI MCP Server を呼び出し、Airtable のデータのリアルタイム結果を返します Muse からのリアルタイムデータのクエリ

これで Muse 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Airtable のデータを取得できるようになりました。

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