Open WebUI と CData Connect AI を連携してリアルタイムの Amazon S3 データと対話する
Open WebUI は、ホスト型の LLM API とローカルで提供されるモデルを、カスタマイズ可能な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。ツールサーバーフレームワークを通じて Model Context Protocol(MCP) をサポートしており、外部ツールやデータソースを設定することで、チャットがモデルの学習データの枠を超えてリアルタイムのシステムとやり取りできるようになります。
組み込みの MCP Server を介して Open WebUI を CData Connect AI と連携させると、Open WebUI はガバナンスの効いた状態でリアルタイムの Amazon S3 のデータ にアクセスできるようになります。これにより、自然言語のプロンプトを使ってカタログの一覧表示、スキーマの探索、Amazon S3 のデータ のレコードへ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データソースに対して安全に実行されます。
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 を生成して、Open WebUI をインストールし、Connect AI MCP Server を登録、LLM プロバイダーを設定したうえで、Open WebUI のチャットインターフェースからリアルタイムの Amazon S3 のデータ にクエリを実行して連携を確認するまでの手順を説明します。
Step 1: Open WebUI 向けに Amazon S3 への接続を設定
Open WebUI から Amazon S3 への接続は、Connect AI の Remote MCP Server を介して実現します。Open WebUI から Amazon S3 のデータ と対話するには、まず Connect AI で Amazon S3 接続を作成・設定していきましょう。
- Connect AI にログインし、Sources をクリックして、 Add Connection をクリックします
- Add Connection パネルから Amazon S3 を選択します
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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 をクリックします
- Permissions タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新します
Personal Access Token を追加する
Personal Access Token(PAT)は、Open WebUI から Connect AI への接続を認証するために使用します。きめ細かなアクセス制御を維持するために、連携ごとに個別の PAT を作成することをおすすめします。
- 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 を開きます
- Settings ページで Access Tokens セクションに移動し、 Create PAT をクリックします
- PAT にわかりやすい名前を付けて Create をクリックします
- 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 接続を設定し、PAT を生成すれば、Open WebUI から Connect AI を介して Amazon S3 のデータ に接続できるようになります。
Step 2: Open WebUI をインストールして Connect AI MCP を設定
次に、Open WebUI をローカルにインストールし、Connect AI Remote MCP Server をツールサーバーとして設定していきましょう。これにより、チャットインターフェースが Connect AI を通じてリアルタイムデータ向けのツールを検出・呼び出せるようになります。
- 公式の クイックスタートガイドに従って Open WebUI をインストールします
- インストールが完了したら、Open WebUI を起動してブラウザーで開き、チャットインターフェースにアクセスします
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右上のプロフィールアイコンをクリックし、Admin Panel を選択します
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Admin Panel の上部ナビゲーションバーで Settings をクリックします
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左メニューから Integrations を選択し、Manage Tool Servers の横にある アイコンをクリックして新しい接続を追加します
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Add Connection パネルで、次の値を使ってサーバーを設定します。
- Type: MCP Streamable HTTP
- Name: CData MCP、または任意の名前
- ID: cdata-mcp
- URL: https://mcp.cloud.cdata.com/mcp
- Auth: None
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Advanced セクションを展開し、次の JSON を Headers フィールドに貼り付けます。
{ "Authorization": "Basic your_base64_encoded_email_PAT", "Content-Type": "application/json" }注意:Open WebUI は Connect AI との通信に Basic authentication を使用します。Connect AI のユーザーメールアドレスと、先ほど作成した PAT を email:PAT の形式で結合し、その文字列を Base64 エンコードして、先頭に Basic を付けます。たとえば [email protected]:ABC123...XYZ789 の場合、Authorization ヘッダーの値は次のようになります:Basic dXNlckBkb21haW4uY29tOkFCQzEyMy4uLlhZWjc4OQ==
- Save をクリックしてツールサーバーを登録します
MCP サーバーを有効化して LLM プロバイダーを設定する
Open WebUI でチャットを動かすには、少なくとも 1 つの LLM プロバイダーが必要です。チャット入力欄から MCP サーバーを有効化し、お好みのプロバイダーの API キーを設定しましょう。これにより、モデルがプロンプトを解釈し、Connect AI を介して MCP ツールを呼び出せるようになります。
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チャットインターフェースに戻り、チャット入力欄の下部にある Integrations アイコンをクリックして Tools を選択し、CData MCP をオンに切り替えてツールをチャットに公開します
- チャット上部のモデルセレクターをクリックし、お好みの LLM プロバイダーとモデルを選択します。プロンプトが表示されたらプロバイダーの API キーを追加し、チャットでモデルを使用できるようにします
MCP サーバーと LLM プロバイダーの設定が完了すれば、Open WebUI から Connect AI を介してリアルタイムの Amazon S3 のデータ にクエリを実行する準備が整います。
Step 3: Open WebUI からリアルタイムの Amazon S3 のデータ にクエリ
連携が完了したら、Open WebUI のチャット入力欄を使い、設定した LLM が処理する自然言語のプロンプトでリアルタイムの Amazon S3 のデータ と対話してみましょう。
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CData MCP サーバーを有効化してモデルを選択した状態で、チャット入力欄にプロンプトを入力します。たとえば次のようなプロンプトです。
- cdata mcp 内のすべてのカタログを一覧表示して
- Amazon S3 の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 件のレコードを取得して
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Open WebUI が Connect AI MCP Server を呼び出し、Amazon S3 のデータ からリアルタイムの結果を返します
これで、Open WebUI インスタンスが Connect AI MCP Server と通信し、リモート MCP ツールを通じてチャットインターフェースから直接 Amazon S3 のデータ のリアルタイムデータを取得できるようになりました。
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