【MCP Server】LlamaIndex からAnaplan のデータに連携しよう！

CData Connect AI Remote MCP Server を活用して、LlamaIndex ReAct エージェントから Anaplan のデータにセキュアにリアルタイムでアクセスし、操作する方法をご紹介します。

LlamaIndex は、LLM アプリケーションを構築するためのデータフレームワークです。エージェントや RAG パイプライン、外部データをもとに推論する構造化ワークフローなどを開発できます。LlamaIndex と CData Connect AI を組み込みの MCP Server を通じて統合すれば、カスタムコネクタを書くことなく、エージェントがライブの Anaplan のデータをネイティブツールとして検出・クエリできるようになります。

CData Connect AI は、Anaplan をはじめとするさまざまなデータソースに接続できる、セキュアでローコードな環境を提供します。複雑な ETL を必要とせず、リアルタイムデータを使ったビジネスアプリケーション間のシームレスな自動化を実現します。

この記事では、CData Connect AI での Anaplan 接続の設定、LlamaIndex への MCP サーバーの登録、そして Anaplan のデータをリアルタイムでクエリする ReAct エージェントの構築方法をご紹介します。

前提条件

CData Connect AI のアカウント
Python バージョン 3.10 以上（LlamaIndex パッケージをインストールするため）
OpenAI API キーを生成して保存
システムに Visual Studio Code をインストール

ステップ 1：LlamaIndex 用の Anaplan 接続を設定する

それでは早速、LlamaIndex から Anaplan にアクセスできるようにしていきましょう。まず、CData Connect AI で Anaplan 接続を作成します。この接続は、その後リモート MCP サーバーを通じて LlamaIndex に公開されます。

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

利用可能なデータソースから「Anaplan」を選択します

Anaplan に接続するために必要な認証情報を入力しましょう。
Anaplan への認証

ドライバーはBasic、証明書、またはOAuth による認証をサポートしています。いずれの場合も、Region をAnaplan アカウントデータがホストされているリージョン（例：US1、これがデフォルト）に設定してください。

Basic 認証の使用

AuthScheme をBasic に設定し、Anaplan のUser とPassword を入力します。ワークスペースがシングルサインオン（SSO）を使用している場合は、Basic 認証を使用するために Exception User として割り当てられている必要があります。

証明書認証の使用

AuthScheme をCertificate に設定し、Certificate、CertificateType、PrivateKey プロパティを入力します（どちらかが暗号化されている場合はCertificatePassword / PrivateKeyPassword も設定してください）。証明書は、Anaplan テナント管理者に登録されたCA 発行のX.509 証明書である必要があります。

OAuth 認証の使用

Anaplan でカスタムOAuth アプリケーションを登録し、以下のプロパティを設定します：
- OAuthClientId：カスタムOAuth アプリケーションの登録時に割り当てられたクライアントId。
- OAuthClientSecret：カスタムOAuth アプリケーションの登録時に割り当てられたクライアントシークレット。
- CallbackURL：アプリケーションの登録時に定義したリダイレクトURI。
- InitiateOAuth：GETANDREFRESH に設定すると、ドライバーがOAuth トークンの交換と更新を自動的に管理します。
カスタムOAuth アプリの作成方法とOAuth の使用方法については、ヘルプドキュメントの「はじめに」の章を参照してください。
「Save & Test」をクリックします
認証が完了したら、Anaplan 接続の「Permissions」タブを開き、必要に応じてユーザーベースの権限を設定します

パーソナルアクセストークン（PAT）を生成する

LlamaIndex は、アカウントのメールアドレスとパーソナルアクセストークン（PAT）を使用して Connect AI に認証します。アクセス制御の粒度を維持するために、統合ごとに個別の PAT を作成することをおすすめします。

Connect AI で、右上の歯車アイコンを選択して「Settings」を開きます
「Access Tokens」で、「Create PAT」を選択します
トークンのわかりやすい名前を付けて、「Create」を選択します

トークンをコピーして安全に保管してください。PAT は作成時にのみ表示されます

これで Anaplan 接続の設定と PAT の生成が完了しました。LlamaIndex から CData MCP サーバーを通じて Anaplan のデータに接続する準備が整いました。

ステップ 2：LlamaIndex で MCP サーバーに接続する

続いて、LlamaIndex を CData Connect AI のリモート MCP サーバーに接続し、推論に OpenAI を使用していきましょう。MCP サーバーのエンドポイントと認証情報を

config.py

ファイルで設定します。これらを設定することで、LlamaIndex の MCP ツールスペックが MCP サーバーツールを呼び出せるようになり、OpenAI が自然言語での推論を処理してくれます。

LlamaIndex MCP プロジェクト用のフォルダを作成します
フォルダ内に
```
config.py
```
と
```
llamaindex_agent.py
```
の2つの Python ファイルを作成します
```
config.py
```
で、MCP サーバーの URL と、Base64 エンコードされた CData Connect AI のメールアドレスおよび PAT（前提条件で取得したもの）を定義します。
```
class Config:

      MCP_BASE_URL = "https://mcp.cloud.cdata.com/mcp"   # MCP Server の URL
      MCP_AUTH     = "base64encoded(EMAIL:PAT)"          # Base64 エンコードされた Connect AI の Email:PAT
```
注：Base64 エンコードツールを使用して、MCP_AUTH の Base64 エンコード版を作成できます。

llamaindex_agent.py

で、MCP ツールスペックと ReAct エージェントを設定します：


"""
LlamaIndex ReAct エージェントと CData Connect AI MCP サーバーを統合します。
このスクリプトは、MCP ツールを検出して LlamaIndex ツールとしてラップし、
OpenAI による推論で駆動されるエージェントループを実行します。
"""

import asyncio
from llama_index.tools.mcp import BasicMCPClient, McpToolSpec
from llama_index.core.agent.workflow import ReActAgent
from llama_index.llms.openai import OpenAI
from config import Config

async def main():

    # Connect AI を指す MCP クライアントを初期化
    mcp_client = BasicMCPClient(
        Config.MCP_BASE_URL,
        headers={"Authorization": f"Basic {Config.MCP_AUTH}"},
    )

    # MCP サーバーが公開するツール（getCatalogs、queryData など）を検出
    tool_spec = McpToolSpec(client=mcp_client)
    tools = await tool_spec.to_tool_list_async()
    print("検出された MCP ツール:", [t.metadata.name for t in tools])

    # ReAct ループを駆動する LLM を設定
    llm = OpenAI(
        model="gpt-4o",
        temperature=0.2,
        api_key="YOUR_OPENAI_API_KEY",  # https://platform.openai.com/
    )

    # MCP ツールを使用するエージェントを構築
    agent = ReActAgent(tools=tools, llm=llm)

    user_prompt = "[rootadoname]1 で利用可能なテーブルはいくつありますか?"  # 必要に応じて変更してください
    print(f"
ユーザープロンプト: {user_prompt}")

    response = await agent.run(user_prompt)

    print("エージェントの最終応答:", response)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

ステップ 3：LlamaIndex パッケージをインストールする

このワークフローでは LlamaIndex を CData Connect AI MCP サーバーおよび推論用の OpenAI と組み合わせて使用するため、必要な Python パッケージをインストールしていきましょう。

プロジェクトのターミナルで次のコマンドを実行してください。


pip install llama-index llama-index-tools-mcp llama-index-llms-openai

ステップ 4：LlamaIndex を使用して Anaplan にプロンプトを送信する（MCP サーバー経由）

インストールが完了したら、
```
python llamaindex_agent.py
```
を実行してスクリプトを実行します
スクリプトは MCP サーバーに接続し、接続されたデータをクエリするために利用可能な CData Connect AI MCP ツールを検出します
プロンプトを入力します（例：「Anaplan で利用可能なテーブルはいくつありますか?」）
エージェントは利用可能なツールをもとに推論し、Anaplan に対して
```
queryData
```
を呼び出して、その結果を返します

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いかがでしたか？LlamaIndex から Anaplan へのデータ接続が簡単に完了し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、14 日間の無償トライアルで AI ツールからビジネスシステムへのリアルタイムデータ接続をぜひお試しください。

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