CData Connect AI を使って Flowise AI エージェントからリアルタイムの Amazon S3 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 Amazon S3 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 Amazon S3 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Amazon S3 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 Amazon S3 接続を設定
Flowise AI から Amazon S3 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Amazon S3 のデータを操作するには、まず CData Connect AI で Amazon S3 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 Amazon S3 を選択
-
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:
- IAM コンソールにサインインします。
- ナビゲーションペインで「ユーザー」を選択します。
- 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:
- 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。
- 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。
- 「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。
- 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、Amazon S3 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
Amazon S3 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Amazon S3 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Amazon S3 のデータをテスト・クエリ
- Flowise で Chat タブを開く
- 「Show top 10 records fromAmazon S3 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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