CData Connect AI 経由で Goose とリアルタイム Amazon S3 データを連携

Yazhini G
Yazhini G
Technical Marketing Engineer
CData Connect AI の Remote MCP Server を活用して、ローカルで動作する AI エージェント Goose から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。

Goose は、お使いのマシン上でローカルに動作するオープンソースの AI エージェントで、幅広い LLM プロバイダーに対応しています。拡張機能（Extensions）のフレームワークを通じて Model Context Protocol（MCP）をサポートしているため、外部ツールやデータソースを追加して、モデルの学習データを超えたリアルタイムのシステムにエージェントからアクセスできます。

Goose を組み込みの MCP Server 経由で CData Connect AI と連携すると、Goose はガバナンスの効いたリアルタイムのAmazon S3 のデータへのアクセスが可能になります。自然言語のプロンプトでAmazon S3 のデータのカタログ一覧表示、スキーマ探索、レコードのクエリが行え、すべてのデータアクセスは認可されたソースに対してセキュアに実行されます。

この記事では、Connect AI での Amazon S3 接続設定、必要な Personal Access Token の生成、Goose のインストールとセットアップ、Connect AI MCP Server をカスタム拡張機能として追加する手順、そして Goose のチャットからリアルタイムAmazon S3 のデータをクエリして連携を確認する方法をご紹介します。

ステップ 1：Goose 用に Amazon S3 への接続を設定

Goose 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。Goose 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
  2. Add Connection パネルから Amazon S3 を選択
    3. データソースの選択
  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。

    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、Goose 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

Amazon S3 のコネクションと PAT の設定が完了しました。これで Goose 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：Goose をインストールしてセットアップ

次に Goose をインストールし、LLM プロバイダーを選択して、Connect AI Remote MCP Server をカスタム拡張機能として追加します。これで、エージェントが Connect AI 経由でリアルタイムデータのツールを検出・呼び出せるようになります。

  1. 公式のインストールガイドに従って Goose をダウンロード・インストールし、アプリケーションを起動します
  2. Welcome to goose 画面で AI プロバイダーを選択します。ローカルモデルを使う場合は Use Free/Local Providers、OpenAI、Anthropic、Google などのプロバイダーを設定する場合は Connect to a Provider を選択し、必要な API キーを入力します Goose での AI プロバイダーの選択
  3. 左ナビゲーションで Extensions をクリックし、+ Add custom extension をクリック Goose へのカスタム拡張機能の追加
  4. 拡張機能のダイアログで、以下の値を設定します：
    • Extension Name： CData MCP、または任意の名前
    • Type： Streamable HTTP
    • Endpoint： https://mcp.cloud.cdata.com/mcp
  5. Request Headers で以下の 2 つのヘッダーを追加し、それぞれ入力後に + Add をクリックします：
    • Authorization： Basic your_base64_encoded_email_PAT
    • Content-Type： application/json

    注意：Goose 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。例えば [email protected]:ABC123...XYZ789 の場合、Authorization ヘッダーの値は Basic dXNlckBkb21haW4uY29tOkFCQzEyMy4uLlhZWjc4OQ== のような値になります

    Goose での Connect AI MCP Server の設定
  6. Save をクリックして設定を保存
  7. チャットに戻り、チャット入力欄の下にある拡張機能アイコンをクリックして、設定した MCP が有効になっていることを確認します チャットでの CData MCP 拡張機能の有効化

MCP サーバーの追加と LLM プロバイダーの設定が完了したので、Goose は Connect AI 経由でリアルタイムAmazon S3 のデータをクエリできる状態になりました。

ステップ 3：Goose 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、Goose のチャットから、設定した LLM が処理する自然言語プロンプトでリアルタイムAmazon S3 のデータを操作してみましょう。

  1. CData MCP 拡張機能を有効にした状態で、チャットにプロンプトを入力します。例：
    • CData MCP のカタログを一覧表示して
    • Amazon S3 で利用可能なスキーマとテーブルを表示して
    • Amazon S3 のデータ のテーブルから上位 5 件のレコードをクエリして
  2. Goose 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 Goose からのリアルタイムデータのクエリ

これで Goose エージェントが 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Amazon S3 のデータを取得できるようになりました。

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いかがでしたか？Goose から Amazon S3 へのデータ連携が思ったより手軽にできたのではないでしょうか。業務に使えそう、と感じてくださった方は、CData Connect AI をぜひお試しください。 14 日間の無償トライアルで、クラウドアプリケーションから数百種類の SaaS、ビッグデータ、NoSQL ソースへのリアルタイムアクセスを体験いただけます。ご不明点がございましたら、サポートチームまでお気軽にお問い合わせください。

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