CData Connect AI 経由で Boomi Agentstudio と Amazon S3 のデータを統合

Dibyendu Datta
Dibyendu Datta
Lead Technology Evangelist
CData Connect AI を使用して、Boomi Agentstudio からAmazon S3 のデータへのセキュアでガバナンスの効いたアクセスを提供し、AI エージェントが統合・自動化ワークフロー内でライブエンタープライズデータに対してアクションを実行できるようにします。

Boomi Agentstudio は、タスクの自動化、統合ワークフローの強化、ビジネスプロセス全体でのインテリジェントな意思決定をサポートする AI エージェントを設計、オーケストレーション、ガバナンスするためのエンタープライズプラットフォームです。CData Connect AI と接続することで、Boomi Agentstudio は標準化された MCP ツールインターフェースを通じて、Amazon S3 などのライブエンタープライズデータにセキュアにアクセス、クエリ、アクションを実行できます。

CData Connect AI は、エンタープライズデータシステムへのガバナンスが効いたリアルタイムアクセスを提供するマネージド Model Context Protocol（MCP）プラットフォームです。350 以上のデータソースにわたって、カタログ、スキーマ、テーブル、SQL クエリを含む構造化されたメタデータを公開します。Connect AI を使用すると、Boomi Agentstudio は ETL パイプライン、データレプリケーション、カスタム統合コードを必要とせずに、ライブの運用データをエージェントロジックとワークフロー自動化に直接取り込むことができます。

この記事では、Boomi Agentstudio を CData Connect AI MCP エンドポイントに接続し、Amazon S3 やその他のサポート対象データソースへのアクセスを設定し、エージェント駆動型ワークフロー内からリアルタイムクエリを発行する方法を説明します。

前提条件

ステップ 1：Boomi Agentstudio 用に Amazon S3 への接続を設定

Boomi Agentstudio が Amazon S3 にアクセスするには、CData Connect AI で Amazon S3 への接続を作成します。この接続は Remote MCP Server を介して Boomi に公開されます。

  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. 利用可能なデータソースから Amazon S3 を選択
  3. Amazon S3 に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

    Amazon S3 リクエストを認可するには、管理者アカウントまたはカスタム権限を持つIAM ユーザーの認証情報を入力します。AccessKey をアクセスキーID に設定します。SecretKey をシークレットアクセスキーに設定します。

    Note: AWS アカウント管理者として接続できますが、AWS サービスにアクセスするにはIAM ユーザー認証情報を使用することをお勧めします。

    尚、CData 製品はAmazon S3 のファイルの一覧表示やユーザー管理情報の取得用です。S3 に保管されているExcel、CSV、JSON などのファイル内のデータを読み込みたい場合には、Excel Driver、CSV Driver、JSON Driver をご利用ください。

    アクセスキーの取得

    IAM ユーザーの資格情報を取得するには：

    1. IAM コンソールにサインインします。
    2. ナビゲーションペインで「ユーザー」を選択します。
    3. ユーザーのアクセスキーを作成または管理するには、ユーザーを選択してから「セキュリティ認証情報」タブを選択します。

    AWS ルートアカウントの資格情報を取得するには：

    1. ルートアカウントの資格情報を使用してAWS 管理コンソールにサインインします。
    2. アカウント名または番号を選択し、表示されたメニューで「My Security Credentials」を選択します。
    3. 「Continue to Security Credentials」をクリックし、「Access Keys」セクションを展開して、ルートアカウントのアクセスキーを管理または作成します。

    AWS ロールとして認証

    多くの場合、認証にはAWS ルートユーザーのダイレクトなセキュリティ認証情報ではなく、IAM ロールを使用することをお勧めします。RoleARN を指定することでAWS ロールを代わりに使用できます。これにより、CData 製品は指定されたロールの資格情報を取得しようと試みます。

    （すでにEC2 インスタンスなどで接続されているのではなく）AWS に接続している場合は、ロールを引き受けるIAM ユーザーのAccessKey とSecretKey を追加で指定する必要があります。AWS ルートユーザーのAccessKey および SecretKey を指定する場合、ロールは使用できません。

    SSO 認証

    SSO 認証を必要とするユーザーおよびロールには、RoleARN およびPrincipalArn 接続プロパティを指定してください。各Identity Provider に固有のSSOProperties を指定し、AccessKey とSecretKey を空のままにする必要があります。これにより、CData 製品は一時的な認証資格情報を取得するために、リクエストでSSO 認証情報を送信します。

  4. 「Create & Test」をクリック
  5. 認証が完了したら、Amazon S3 接続の Permissions タブを開き、必要に応じてユーザーベースのアクセス許可を設定します。

Personal Access Token（PAT）の生成

Boomi Agentstudio はアカウントのメールアドレスと Personal Access Token（PAT） を使用して Connect AI に認証します。アクセス制御の粒度を維持するために、統合ごとに個別の PAT を作成することをお勧めします。

  1. Connect AI で、右上の 歯車アイコン を選択して Settings を開きます。
  2. Access Tokens で Create PAT を選択します。
  3. トークンの説明的な名前を入力し、Create を選択します。
  4. トークンをコピーして安全に保存します。PAT は作成時にのみ表示されます。

Amazon S3 接続と PAT が設定できたので、Boomi Agentstudio は CData Connect AI MCP サーバー経由でAmazon S3 のデータに接続する準備が整いました。

ステップ 2：CData Connect AI MCP エンドポイントを使用してソースを作成

まず、Boomi Agentstudio 内に新しい MCP データソースを作成します。これにより Boomi と CData Connect AI 間のセキュアな接続が確立され、エージェントが MCP ツールを呼び出してライブエンタープライズデータを操作できるようになります。

Connect AI MCP をソースとして接続するには、以下のプロセスに従います。

  1. Boomi にログインします。
  2. Services を開き、リストから Agentstudio を選択します。
  3. Sources タブに移動し、Create a new source をクリックします。
  4. Agent Designer ウィンドウで Sources タブを開き、ソースタイプとして Model Context Protocol (MCP) を選択します。
  5. Create MCP Source 画面で、以下の Configuration 詳細を入力します。
    • Name: ソースの名前を入力
    • Details: ソースの簡単な説明を追加
    • Transport Type: Streamable HTTP
    • URL: https://mcp.cloud.cdata.com/mcp
    • Authentication: Basic Authentication
    • Username: Connect AI アカウントのユーザー名を入力
    • Password: Connect AI の PAT を入力
  6. Test Connection をクリックします。
  7. 接続が成功したら、Discover Tools をクリックします。Boomi は queryData、getCatalogs、getSchemas、getTables などの CData Connect AI によって公開されているすべての MCP ツールを Tools タブに一覧表示します。
  8. Discover and Select Tools セクションですべてのツールを選択し、Continue をクリックします。
  9. Review セクションで詳細を確認し、Save をクリックします。

Boomi は新しいソースを Sources タブに追加します。

Tools タブをクリックして、CData Connect AI のすべてのツールがリストに表示されていることを確認します。

ステップ 3：新しいエージェントを作成

Amazon S3 のデータ とやりとりするための新しいエージェントを作成します。エージェントはプロンプトと Connect AI によって公開されたツール間のインターフェースとして機能し、クエリを処理してインテリジェントなレスポンスを返すことができます。

  1. Agents タブに移動し、Create New Agent をクリックします。
  2. Agent Designer ウィンドウで、Agents タブの下にある Blank Template を選択します。
  3. Profile セクションで以下の詳細を入力します。
    • Basic Information: ゴール、エージェント名、エージェント画像を指定
    • Agent Mode: プロンプトへの応答方法に基づいて Conversational または Structured モードを選択し、それに応じてモードを設定
  4. Save and Continue をクリックします。
  5. Tasks セクションで、エージェントが実行するアクションを定義します。
    1. + Add New Task をクリックします。
    2. Description タブでタスク名と説明を入力します。
    3. Instructions タブで + Add New Instruction をクリックし、このタスク内でエージェントがツールを使用する方法を説明します。
    4. Tools タブで + Add New Tool をクリックし、Connect AI によって公開されたツールを選択します。Update Selected Tool をクリックし、Requires Approval と Data Passthrough を有効にして、タスクを保存し、Save and Continue をクリックします。

    注意: すべてのタスクで最大 25 個のツールを追加できます。

  6. Guardrails セクションで、エージェントがセキュアかつ倫理的に動作するためのルール、制限、フィルターを定義します。必要に応じてブロックメッセージ、拒否トピック、ワードフィルター、カスタム正規表現パターンを追加します。Save and Continue をクリックします。
  7. Review セクションですべての詳細を確認し、Deploy をクリックしてエージェントをデプロイします。

エージェントをデプロイしたら、チャットインターフェースでプロンプトに対する正確でコンテキストに沿ったレスポンスを生成するために使用できます。

ステップ 4：エージェントを使用してAmazon S3 のデータにプロンプトを送信

エージェントを作成してデプロイしたら、自然言語プロンプトを使用してAmazon S3 のデータとやりとりできます。

Amazon S3 のデータ にプロンプトを送信するには、以下のステップに従います。

  1. Chat タブに移動し、ドロップダウンリストからエージェントを選択します。
  2. プロンプトを入力します（例: 「Amazon S3 で利用可能なテーブルはいくつありますか？」）。
  3. エージェントがプロンプトを処理して結果を返します。

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