Open WebUI と CData Connect AI を連携してリアルタイムの Airtable データと対話する

Yazhini G
Yazhini G
Technical Marketing Engineer
CData Connect AI Remote MCP Server を活用して、Open WebUI のチャットインターフェースから Airtable のデータ にリアルタイムかつ安全にアクセス・クエリできるようにします。

Open WebUI は、ホスト型の LLM API とローカルで提供されるモデルを、カスタマイズ可能な単一のインターフェースにまとめたオープンソースのセルフホスト型 AI チャットプラットフォームです。ツールサーバーフレームワークを通じて Model Context Protocol（MCP） をサポートしており、外部ツールやデータソースを設定することで、チャットがモデルの学習データの枠を超えてリアルタイムのシステムとやり取りできるようになります。

組み込みの MCP Server を介して Open WebUI を CData Connect AI と連携させると、Open WebUI はガバナンスの効いた状態でリアルタイムの Airtable のデータ にアクセスできるようになります。これにより、自然言語のプロンプトを使ってカタログの一覧表示、スキーマの探索、Airtable のデータ のレコードへのクエリが可能になり、すべてのデータアクセスは認可されたデータソースに対して安全に実行されます。

この記事では、Connect AI で Airtable への接続を設定し、必要な Personal Access Token を生成して、Open WebUI をインストールし、Connect AI MCP Server を登録、LLM プロバイダーを設定したうえで、Open WebUI のチャットインターフェースからリアルタイムの Airtable のデータ にクエリを実行して連携を確認するまでの手順を説明します。

Step 1: Open WebUI 向けに Airtable への接続を設定

Open WebUI から Airtable への接続は、Connect AI の Remote MCP Server を介して実現します。Open WebUI から Airtable のデータ と対話するには、まず Connect AI で Airtable 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 Airtable を選択します
  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、 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。

  4. Save & Test をクリックします
  5. Permissions タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新します

Personal Access Token を追加する

Personal Access Token（PAT）は、Open WebUI から Connect AI への接続を認証するために使用します。きめ細かなアクセス制御を維持するために、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 アプリの右上にある歯車アイコン（）をクリックして Settings を開きます
  2. Settings ページで Access Tokens セクションに移動し、 Create PAT をクリックします
  3. PAT にわかりやすい名前を付けて Create をクリックします
  4. 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 接続を設定し、PAT を生成すれば、Open WebUI から Connect AI を介して Airtable のデータ に接続できるようになります。

Step 2: Open WebUI をインストールして Connect AI MCP を設定

次に、Open WebUI をローカルにインストールし、Connect AI Remote MCP Server をツールサーバーとして設定していきましょう。これにより、チャットインターフェースが Connect AI を通じてリアルタイムデータ向けのツールを検出・呼び出せるようになります。

  1. 公式の クイックスタートガイドに従って Open WebUI をインストールします
  2. インストールが完了したら、Open WebUI を起動してブラウザーで開き、チャットインターフェースにアクセスします
  3. 右上のプロフィールアイコンをクリックし、Admin Panel を選択します
  4. Admin Panel の上部ナビゲーションバーで Settings をクリックします
  5. 左メニューから Integrations を選択し、Manage Tool Servers の横にある アイコンをクリックして新しい接続を追加します
  6. Add Connection パネルで、次の値を使ってサーバーを設定します。
    • Type: MCP Streamable HTTP
    • Name: CData MCP、または任意の名前
    • ID: cdata-mcp
    • URL: https://mcp.cloud.cdata.com/mcp
    • Auth: None
  7. Advanced セクションを展開し、次の JSON を Headers フィールドに貼り付けます。 
    {
    "Authorization": "Basic your_base64_encoded_email_PAT",
    "Content-Type": "application/json"
}

    注意：Open WebUI は Connect AI との通信に Basic authentication を使用します。Connect AI のユーザーメールアドレスと、先ほど作成した PAT を email:PAT の形式で結合し、その文字列を Base64 エンコードして、先頭に Basic を付けます。たとえば [email protected]:ABC123...XYZ789 の場合、Authorization ヘッダーの値は次のようになります：Basic dXNlckBkb21haW4uY29tOkFCQzEyMy4uLlhZWjc4OQ==

  8. Save をクリックしてツールサーバーを登録します

MCP サーバーを有効化して LLM プロバイダーを設定する

Open WebUI でチャットを動かすには、少なくとも 1 つの LLM プロバイダーが必要です。チャット入力欄から MCP サーバーを有効化し、お好みのプロバイダーの API キーを設定しましょう。これにより、モデルがプロンプトを解釈し、Connect AI を介して MCP ツールを呼び出せるようになります。

  1. チャットインターフェースに戻り、チャット入力欄の下部にある Integrations アイコンをクリックして Tools を選択し、CData MCP をオンに切り替えてツールをチャットに公開します
  2. チャット上部のモデルセレクターをクリックし、お好みの LLM プロバイダーとモデルを選択します。プロンプトが表示されたらプロバイダーの API キーを追加し、チャットでモデルを使用できるようにします

MCP サーバーと LLM プロバイダーの設定が完了すれば、Open WebUI から Connect AI を介してリアルタイムの Airtable のデータ にクエリを実行する準備が整います。

Step 3: Open WebUI からリアルタイムの Airtable のデータ にクエリ

連携が完了したら、Open WebUI のチャット入力欄を使い、設定した LLM が処理する自然言語のプロンプトでリアルタイムの Airtable のデータ と対話してみましょう。

  1. CData MCP サーバーを有効化してモデルを選択した状態で、チャット入力欄にプロンプトを入力します。たとえば次のようなプロンプトです。
    • cdata mcp 内のすべてのカタログを一覧表示して
    • Airtable の利用可能なスキーマとテーブルを表示して
    • Airtable のデータ のテーブルから上位 5 件のレコードを取得して
  2. Open WebUI が Connect AI MCP Server を呼び出し、Airtable のデータ からリアルタイムの結果を返します

これで、Open WebUI インスタンスが Connect AI MCP Server と通信し、リモート MCP ツールを通じてチャットインターフェースから直接 Airtable のデータ のリアルタイムデータを取得できるようになりました。

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