Dify と Amazon S3 のリアルタイムデータを MCP で連携(CData Connect AI 経由)

Anusha M B
Anusha M B
Technical Marketing Engineer
CData Connect AI の Remote MCP Server を活用して、Dify のエージェントやワークフローからリアルタイムのAmazon S3 のデータにセキュアにアクセス・クエリできるようにします。

Dify は、実運用レベルのエージェント型ワークフローやチャットボット、その他の LLM アプリケーションを構築できるオープンソースプラットフォームです。双方向のModel Context Protocol(MCP)サポートを標準搭載しており、リモート MCP Server をプラットフォーム上のツールとして登録するだけで外部データソースを追加でき、エージェントがリアルタイムデータにアクセスできるようになります。

Dify を組み込みの MCP Server 経由で CData Connect AI と連携すると、ガバナンスの効いたリアルタイムのAmazon S3 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だけでAmazon S3 のデータのカタログ一覧表示やスキーマ探索、レコードのクエリを実行でき、データアクセスはすべて認可済みのデータソースに対して安全に行われます。

この記事では、Connect AI で Amazon S3 への接続を設定し、必要な Personal Access Token を生成する方法を解説します。さらに、Connect AI MCP Server を Dify にツールとして登録してエージェントアプリケーションに追加し、Dify からリアルタイムのAmazon S3 のデータをクエリして連携を確認する方法もご紹介します。

Dify と CData Connect AI の連携構成

ステップ 1:Dify 用に Amazon S3 への接続を設定

Dify から Amazon S3 への接続は、Connect AI の Remote MCP Server を通じて実現されます。Dify からAmazon S3 のデータを操作するために、まず Connect AI で Amazon S3 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
  3. Add Connection パネルから Amazon S3 を選択
  4. データソースの選択
  5. 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 DriverCSV DriverJSON 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。

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

Personal Access Token の追加

Personal Access Token(PAT)は、Dify 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
  5. 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

Amazon S3 のコネクションと PAT の設定が完了しました。これで Dify は Connect AI 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:Dify に Connect AI MCP Server を登録

次に、Connect AI の Remote MCP Server を Dify のツールとして登録し、エージェントやワークフローが Connect AI 経由でリアルタイムデータのツールを検出・呼び出しできるようにします。

  1. Dify にログインするか、セルフホストの Dify インスタンス(組み込み MCP サポートを含む v1.6.0 以降)を開きます
  2. Integrations ページに移動し、Tools を選択して MCP タブをクリック
  3. MCP へ移動
  4. Add MCP Server (HTTP) をクリックし、以下の詳細を入力します:
    • Server URL: https://mcp.cloud.cdata.com/mcp
    • Name Icon: わかりやすい名前を付けます。例:CData Connect AI
    • Server Identifier: 一意の識別子を指定します。例:cdata-connect-ai
    • Headers: 値を Basic your_base64_encoded_email_PAT とした Authorization ヘッダーを追加します

    注意:Dify 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。

  5. Add & Authorize をクリックすると、Dify が Connect AI MCP Server に接続し、利用可能なツールが一覧表示されます Dify への Connect AI MCP Server の追加

MCP サーバーの登録が完了すると、Dify ワークスペース内のすべてのエージェントアプリケーションやワークフローで Connect AI のツールを利用できるようになります。

ステップ 3:Dify からリアルタイム Amazon S3 のデータ をクエリ

連携設定が完了したら、Dify でエージェントアプリケーションを構築し、自然言語のプロンプトでリアルタイムのAmazon S3 のデータを操作してみましょう。

  1. Dify の Studio ページから Create from Blank をクリックし、アプリケーションタイプとして Agent を選択 Dify での Connect AI MCP ツールの表示
  2. エージェントの設定画面で、Tools セクションの Add をクリックし、ステップ 2 で登録した Connect AI MCP ツールを選択 Dify エージェントへの Connect AI MCP ツールの追加
  3. プロンプトを解釈し MCP ツールを呼び出せるように、エージェント用の LLM プロバイダーとモデルを選択
  4. プレビューパネルのチャット入力欄にプロンプトを入力します。例:
    • cdata-connect-ai のツールを使って利用可能なカタログをすべて一覧表示して
    • Amazon S3 で利用可能なスキーマとテーブルを表示して
    • Amazon S3 のテーブルから上位 5 件のレコードをクエリして
  5. Dify エージェントが Connect AI MCP Server を呼び出し、Amazon S3 のデータのリアルタイム結果を返します Dify エージェントからのリアルタイムデータのクエリ

これで Dify エージェントが Connect AI MCP Server と通信し、エージェント型ワークフローから直接 Remote MCP ツールを通じてリアルタイムのAmazon S3 のデータを取得できるようになりました。

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