CData Connect AI 経由で LibreChat 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、LibreChat からチャットインターフェース内でAmazon S3のリアルタイム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。

LibreChat は、複数の LLM プロバイダー、エージェント、アシスタントを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。Model Context Protocol（MCP） にも対応しており、外部ツールやデータソースをチャットに直接接続し、既存のシステムからリアルタイムデータを取得できます。

LibreChat を組み込みの MCP Server 経由で CData Connect AI と連携することで、LibreChat はリアルタイムAmazon S3 のデータへの管理されたリアルタイムアクセスを取得できます。これにより、自然言語プロンプトを使用して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可能になり、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、LibreChat のインストール、Connect AI MCP Server の登録、LLM プロバイダーの設定、そして LibreChat インターフェースからリアルタイムAmazon S3 のデータをクエリして連携を確認する方法を説明します。

ステップ 1：LibreChat 用に Amazon S3 への接続を設定

LibreChat から Amazon S3 に接続するには、Connect AI の Remote MCP Server を経由します。LibreChat からAmazon S3 のデータを操作するには、まず Connect AI で Amazon S3 のコネクションを作成・設定します。

  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. 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 LibreChat から Connect AI への接続認証に使用します。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勧めします。

  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。再表示されません

Amazon S3 のコネクションと PAT が設定できたので、LibreChat 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：LibreChat をインストールして Connect AI MCP を設定

次に LibreChat をローカルにインストールし、Connect AI Remote MCP Server を設定することで、チャットインターフェースが Connect AI 経由でリアルタイムデータツールを検出・呼び出せるようにします。

  1. 公式のインストールガイドに従って LibreChat をインストールします。npm セットアップを使用する場合は、MongoDB と MeiliSearch がローカルにインストールされ起動していることを確認してください
  2. インストール完了後、LibreChat を起動してブラウザで http://localhost:3080/ を開いてチャットインターフェースにアクセスします LibreChat チャットインターフェース
  3. 左ナビゲーションバーで MCP Settings アイコンをクリックし、 Add MCP をクリック LibreChat への新しい MCP サーバーの追加
  4. Add MCP パネルで以下の値を設定します：
    • Name： CData MCP、または任意の名前
    • Description： サーバーの説明（任意）
    • MCP Server URL： https://mcp.cloud.cdata.com/mcp
    • Transport： Streamable HTTPS
    • Authentication： API Key
    • Header Format： Basic
    • API Key： email:PAT を Base64 エンコードした値

    注意：LibreChat 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 API Key フィールドに貼り付けてください。例えば、[email protected]:ABC123...XYZ789 を Base64 エンコードすると dXNlckBkb21haW4uY29tOkFCQzEyMy4uLlhZWjc4OQ== のような値になります

    Connect AI MCP Server の設定
  5. I trust this application にチェックを入れて Add をクリックしてサーバーを保存
  6. CData MCP サーバーが左ナビゲーションバーに表示されます。隣の接続アイコンをクリックして Connect AI への接続を確立します LibreChat で CData MCP サーバーが接続された状態

MCP サーバーの有効化と LLM プロバイダーの設定

LibreChat はチャットを動かすために少なくとも 1 つの LLM プロバイダーが必要です。チャット入力で MCP サーバーを有効化し、モデルが Connect AI 経由で MCP ツールを呼び出せるよう、使用するプロバイダーの API キーを追加します。

  1. チャットインターフェースで入力ボックス下部の MCP セレクターをクリックし、CData MCP にチェックが入っていることを確認してツールをチャットに公開します チャット入力での CData MCP サーバーの有効化
  2. チャット上部のモデルセレクターをクリックして、使用する LLM プロバイダー（OpenAI、Anthropic、Google など）とモデルを選択します LLM プロバイダーとモデルの選択
  3. 選択したプロバイダーの横にある Set API Key をクリックし、プロバイダーの API キーを貼り付けて Submit をクリック LLM プロバイダーの API キーの設定

MCP サーバーと LLM プロバイダーの設定が完了したので、LibreChat 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：LibreChat 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、LibreChat のチャット入力を使用して、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 のデータを操作します。

  1. CData MCP サーバーが有効でモデルが選択された状態で、チャット入力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. LibreChat 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 LibreChat からのリアルタイムデータのクエリ

これで LibreChat インスタンスが Connect AI MCP Server と通信し、チャットインターフェースから直接 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。

CData Connect AI を入手

クラウドアプリケーションから直接数百種類の SaaS、ビッグデータ、NoSQL ソースへのリアルタイムデータアクセスを取得するには、CData Connect AI をお試しください。 14 日間の無料トライアルをご活用ください。ご不明な点はいつでもワールドクラスのサポートチームがお手伝いします。

はじめる準備はできましたか？

CData Connect AI の詳細、または無料トライアルにお申し込みください：

無料トライアル

この記事の内容

関連記事