IBM watsonx Orchestrate で CData Connect AI を使って API データ連携 AI エージェントを構築

Mohsin Turki
Mohsin Turki
Technical Marketing Engineer
IBM watsonx Orchestrate でインテリジェントエージェントを構築し、CData Connect AI を通じてリアルタイムのAPI のデータにセキュアにアクセス・操作する方法を解説します。

IBM watsonx Orchestrate は、インテリジェントな自動化ワークフローを迅速に構築・展開できるノーコード・プロコード対応の AI エージェントプラットフォームです。 大規模言語モデル（LLM）やエンタープライズシステムとシームレスに接続し、実際のビジネスタスクを実行できる協調型エージェントを設計できます。

watsonx Orchestrate のエージェントは、推論、計画、API やツールとの統合を通じて、 人間のチームを補強する自動化ワークフローを実現します。

CData Connect AI は、IBM watsonx Orchestrate を 350 以上のエンタープライズデータソースやクラウドサービスと統合します。Connect AI により、エージェントはデータのレプリケーションや移動なしに、リアルタイムで API データをクエリし操作できます。Connect AI は Model Context Protocol（MCP）を使用して、ガバナンスされたセキュアなアクセスを提供しながら、データを元のシステム内に保持します。

IBM watsonx Orchestrate と CData Connect AI を組み合わせることで、以下が実現できます：

  • CData の MCP サーバーを通じてガバナンスされたエンタープライズデータと直接対話する AI エージェントを構築
  • 認証をセキュアに管理 - 認証情報とトークンは暗号化されプライベートに保持
  • データをコピーまたはレプリケーションすることなく、リアルタイムで API データをクエリ
  • CData の統合接続プラットフォームを使用してガバナンスとコンプライアンスを維持

この記事では、API を CData Connect AI に接続し、 Remote MCP ツールを IBM watsonx Orchestrate にインポートし、リアルタイムの API のデータ を使用してセキュアなエージェントワークフローを構築する方法を解説します。

前提条件

  1. CData Connect AI アカウント - 無料トライアルにサインアップするか、既存のアカウントにログインしてください。
  2. IBM watsonx Orchestrate アカウント - 30 日間の無料トライアルを開始してください。
  3. 有効な認証情報を持つ API アカウント。
  4. IBM watsonx Orchestrate Agent Development Kit（ADK）を使用して MCP ツールキットを管理・インポートするための Python 3.x と pip。

概要

この記事で説明する手順の概要は以下のとおりです：

  1. 接続： CData Connect AI で API への接続を追加し、接続が成功したことを確認します。
  2. 構築： Connect AI から API への接続を認証し、ADK を使用して MCP ツールをインポートすることで、IBM watsonx Orchestrate で AI エージェントを作成します。
  3. デプロイ： watsonx Orchestrate で AI エージェントをデプロイしてテストし、CData Connect AI を通じたリアルタイムの API のデータ との対話を確認します。

ステップ1：IBM watsonx 用の API 接続を設定

IBM watsonx Orchestrate を your API に接続する前に、まず CData Connect AI で API への接続を作成する必要があります。 この接続により、Remote MCP サーバーがセキュアでガバナンスされたエンドポイントを通じてリアルタイムの API のデータ にアクセスできるようになります。

注意： すでに CData Connect AI で API 接続を追加している場合は、このステップをスキップして次のセクションに進んでください。

1.1 CData Connect AI で接続を追加

  1. CData Connect AI にログインし、左側のパネルで Sources をクリック、次に右上の Add Connection をクリックします。
  2. 接続を追加パネルから API を検索して選択します。
  3. your API に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

    To connect to your API, configure the following properties on the Global Settings page:

    • In Authentication, select the Type and fill in the required properties
    • In Headers, add the required HTTP headers for your API
    • In Pagination, select the Type and fill in the required properties

    After the configuring the global settings, navigate to the Tables to add tables. For each table you wish to add:

    1. Click "+ Add"
    2. Set the Name for the table
    3. Set Request URL to the API endpoint you wish to work with
    4. (Optional) In Parameters, add the required URL Parameters for your API endpoint
    5. (Optional) In Headers, add the required HTTP headers for the API endpoint
    6. In Table Data click " Configure"
    7. Review the response from the API and click "Next"
    8. Select which element to use as the Repeated Elements and which elements to use as Columns and click "Next"
    9. Preview the tabular model of the API response and click "Confirm"
  4. 「Save & Test」をクリックして接続を検証します。
  5. your API 接続の追加ページで Permissions タブに移動し、必要に応じてユーザーベースの権限を更新します。

1.2 パーソナルアクセストークン（PAT）を作成

パーソナルアクセストークン（PAT）は、IBM watsonx Orchestrate が CData Connect AI に接続する際の認証に使用されます。 きめ細かな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。

  1. Connect AI インターフェース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。
  2. 設定ページで Access Tokens セクションを開き、 Create PAT をクリックします。
  3. わかりやすい名前を付けて Create をクリックします。
  4. 注意： PAT は作成時にのみ表示されます。IBM watsonx Orchestrate を設定する際に使用するため、コピーして安全に保管してください。

接続が設定され PAT が生成されたので、IBM watsonx Orchestrate からリアルタイムの API のデータ に接続し、Agent Development Kit（ADK）を通じて MCP ツールのインポートを開始する準備が整いました。


ステップ2：API のデータで AI エージェントを構築

CData Connect AI で your API への接続が確立されたら、IBM watsonx Orchestrate で AI エージェントの構築を開始できます。このセクションでは、watsonx Orchestrate 内で接続を追加し、セキュアなアクセスのための認証を設定する方法を説明します。

2.1 IBM watsonx Orchestrate に API 接続を追加

このステップでは、CData Connect AI のリモート MCP サーバーを IBM watsonx Orchestrate にリンクし、Agent Development Kit（ADK）を通じて your API への接続を管理します。 以下の手順に従って設定と認証を行います。

  1. IBM watsonx Orchestrate アカウントにログインします。
  2. ホーム画面で、左側のパネルにある三本線の Menu アイコンをクリックし、Manage セクションを展開して Connections を選択します。
  3. Add new connection をクリックします。
  4. Define connection details で、後で識別できるようにユニークな Connection ID を入力します（例：mcp-cdata）。
  5. Display name に CData Connect AI MCP と入力し、Save and continue をクリックしてダイアログを確認します。
  6. Configure draft connection で、Authentication type としてドロップダウンから Key-Value Pair を選択します。
  7. Credential type までスクロールし、Team credentials ラジオボタンを選択します。
  8. 以下の詳細を入力します：
    1. Key： Authorization と入力します。
    2. Value： ステップ 1 で取得した CData Connect AI の登録メールアドレスとパーソナルアクセストークン（PAT）をコロン（:）で区切り、先頭に Basic を付けて入力します。 例：Basic [email protected]:DVolmeSplUCJUdXVFdj
  9. Connect をクリックして接続を正常に確立し、次に Next をクリックします。
  10. Configure live connection で、Paste draft configuration をクリックして設定をコピーします。
  11. ドラフト接続と同じ認証情報設定を繰り返します（Team credentials と同じ Key-Value Pair）。
  12. Connect をクリックして検証し、次に Finish をクリックしてダイアログを確認し、接続セットアップを完了します。

2.2 ADK と必要なパッケージをインストール

CData Connect AI に API への接続を追加したら、IBM watsonx Orchestrate Agent Development Kit（ADK）をインストールして接続を管理・テストします。

  1. Python 3.x と pip がまだインストールされていない場合はインストールします。
  2. ターミナルで以下のコマンドを実行してインストールを確認します：
    python --version および pip --version
  3. プロジェクトディレクトリを作成し、以下のコマンドで ADK 用の Python 仮想環境をセットアップします：
    python -m venv venv
  4. 仮想環境をアクティベートします：
    Windows の場合：venv\Scripts\activate
    macOS または Linux の場合：source venv/bin/activate
  5. 環境をアクティベートした状態で、ADK をインストールします：
    pip install ibm-watsonx-orchestrate
  6. インストール後、以下を実行して ADK が動作していることを確認します：
    orchestrate --help
  7. すべてが正しくセットアップされていれば、以下のスクリーンショットのように利用可能な ADK CLI コマンドの一覧が表示されます。

2.3 ADK を IBM watsonx Orchestrate に接続

ADK がインストールされたので、IBM watsonx Orchestrate SaaS インスタンスに接続して、環境を管理し、CData Connect AI から MCP ツールをインポートできるようにします。

watsonx Orchestrate の API Key と Service Instance URL が必要です。以下の手順に従ってください：

  1. IBM watsonx Orchestrate インスタンスにログインします。
  2. 右上のプロファイルアイコンをクリックし、メニューを開いて Settings を選択します。
  3. Settings ページで API details タブを開き、Generate API key をクリックします。 新しい API Key がポップアップで表示されます。後で確認できないため、コピーして安全に保管してください。
  4. Service Instance URL をコピーします。
  5. ターミナルに戻り、以下のコマンドを実行して ADK を IBM watsonx Orchestrate 環境に接続します：
    orchestrate env add -n <environment-name> -u <service-instance-url> --type mcsp --activate

    パラメータ 説明 例
    <environment-name> ADK 環境の名前 CData-Env
    <service-instance-url> インスタンス設定からコピーした IBM watsonx Orchestrate の Service Instance URL https://api.dl.watson-orchestrate.ibm.com/instances/20250605-1433-1621-306a-df42bcdd849c

    コマンド例： 
        orchestrate env add -n wxO-AWS -u
    https://api.dl.watson-orchestrate.ibm.com/instances/20250605-1433-1621-306a-df42bcdd849c --type mcsp --activate
  6. プロンプトが表示されたら、API Key をターミナルに貼り付けて Enter を押し、環境をアクティベートします。 完了すると、環境が作成・アクティベートされたことを示す確認メッセージが表示されます。

2.4 Connect AI MCP Server ツールキットを IBM watsonx Orchestrate にインポート

環境が接続・認証されたので、CData Connect AI のリモート MCP ツールキットを IBM watsonx Orchestrate にインポートできます。このステップにより、リアルタイムの your API ツールが登録され、エージェントが Agent Development Kit（ADK）を通じて直接使用できるようになります。

  1. 仮想環境をアクティベートした状態でターミナルまたはコマンドプロンプトに戻ります。
  2. 以下のコマンドを実行して CData Connect AI MCP ツールキットをインポートします： 

        orchestrate toolkits import --kind mcp --name cdata-mcp --description "CData Connect AI MCP Toolkit" --url "https://mcp.cloud.cdata.com/mcp/" --transport "streamable_http" --tools "getCatalogs,getSchemas,getTables,getColumns,queryData,getProcedures,getProcedureParameters,executeProcedure" --app-id "mcp-cdata"
  3. 必要に応じてパラメータを置き換えてください：
    パラメータ 説明 例
    --name インポートするツールキットの名前を指定します。 cdata-mcp
    --description ツールキットの短い説明。 "CData Connect AI MCP Toolkit"
    --url CData Connect AI MCP サーバーの URL。 https://mcp.cloud.cdata.com/mcp/
    --transport MCP 接続に使用する通信プロトコル。 streamable_http
    --tools CData Connect AI MCP サーバーからインポートするツールのカンマ区切りリスト。
    以下の Connect AI MCP ツールは、リアルタイムの API のデータ へのメタデータとクエリアクセスを提供します：
    • getCatalogs
    • getSchemas
    • getTables
    • getColumns
    • queryData
    • getProcedures
    • getProcedureParameters
    • executeProcedure
    		 "getCatalogs,getSchemas,getTables,getColumns,queryData,getProcedures,getProcedureParameters,executeProcedure"
    --app-id ステップ 2.1 で作成した接続名（例：mcp-cdata）。 mcp-cdata
  4. ADK は CData Connect AI MCP サーバーに接続し、利用可能なツールを検証してから IBM watsonx Orchestrate インスタンスにインポートします。 ツールスキーマの検証中に最大 30 秒かかる場合があります。
  5. インポートが完了したら、以下を実行してツールキットが利用可能であることを確認します：
    orchestrate toolkits list

これで CData Connect AI MCP ツールキットが IBM watsonx Orchestrate に正常にインポートされました。 エージェントはインポートした MCP ツールを使用して CData Connect AI 経由でリアルタイムの API のデータ を呼び出せるようになりました。

2.5 IBM watsonx Orchestrate でエージェントを作成

これで、インポートした CData Connect AI MCP ツールを使用する AI エージェントを IBM watsonx Orchestrate で作成する準備が整いました。 このエージェントにより、Connect AI 統合を通じてリアルタイムの API のデータ をクエリし対話できます。

以下の手順に従ってください：

  1. IBM watsonx Orchestrate Dashboard で、左側のパネルにある三本線の Menu アイコンをクリックし、Build セクションを展開して Agent Builder を選択します。
  2. Build agents and tools ページで、右上の Create agent ボタンをクリックします。
  3. Create from scratch を選択し、任意の Name（例：CData Connect AI）を入力、短い Description を追加して Create をクリックします。
  4. エージェントのメインページで、左側のパネルの Toolset をクリックし、次に Add tool ボタンをクリックします。
  5. Add from file or MCP server を選択し、次に Import from MCP server を選択します。
  6. 左上の Select MCP server ドロップダウンで、前のステップでインポートした MCP ツールキット（例：cdata-mcp）を選択します。
  7. 表示されているように、インポートしたすべての CData Connect AI MCP ツールをオンにし、Close をクリックして保存しダイアログを閉じます。
  8. これで、インポートした CData Connect AI ツールを有効にすることで、API のデータ と IBM watsonx Orchestrate の接続が完了しました。

エージェントは CData Connect AI MCP ツールを使用して IBM watsonx Orchestrate 内でリアルタイムの API のデータ をクエリし処理する準備が整いました。 これで、ワークフローの構築、SQL ベースのクエリのテスト、Connect AI を通じたリアルタイムデータを使用したアクションの自動化を開始できます。



ステップ3：構築したエージェントをテストしてデプロイ

エージェントのセットアップが完了し、IBM watsonx Orchestrate のプレビューインターフェースで直接テストを開始できます。 このステップにより、CData Connect AI MCP 統合が正しく動作し、エージェントがリアルタイムの API のデータ をクエリできることを確認します。

  1. エージェントの Preview チャットインターフェースで、List catalogs と入力して、接続された CData MCP サーバーから取得した利用可能なデータカタログを表示します。
  2. 次に、より良いコンテキストのために API カタログ名を含めてサンプルクエリを実行します。 例：API カタログの最新スプリントのパフォーマンスを簡単に要約してください。

デプロイ前にエージェントをさらに微調整して、精度、使いやすさ、応答性を向上させることができます。 エージェントを強化する方法をいくつかご紹介します：

  • 自然言語のバリエーションを追加 - 同じリクエストの複数の言い回しをテストして、エージェントが類似の意図を一貫して理解することを確認します。
  • エージェントの説明と動作を改善 - Agent Builder の Description と Behavior フィールドを更新して、より明確なタスクコンテキストと応答を実現します。
  • より多くの MCP ツールまたは接続を組み合わせ - 他の CData MCP ツールキットやデータソースをインポートして、マルチソースワークフローを有効にします。
  • フィルタリング、要約、ドリルダウンをテスト - Preview でさまざまなクエリを実行して、精度とパフォーマンスを検証します。

準備ができたら、上部の Deploy ボタンをクリックしてエージェントをデプロイし、チームと共有してすべてのユーザーがアクセスできるようにします。

CData Connect AI で数分で AI エージェントを構築

CData Connect AI を使用すると、AI 環境内で 350 以上のエンタープライズデータソースにセキュアに接続してクエリできます - データのレプリケーションや複雑なセットアップは不要です。 CData のガバナンスされた SQL ベースの接続により、IBM watsonx Orchestrate などのツールがリアルタイムデータでアクセス、分析、ワークフローの自動化を簡単に行えます。

CData Connect AI の無料トライアルで、次の AI 駆動統合の構築を今すぐ始めましょう。

または、ライブデモでお試しください - 今すぐ試す。

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 お問い合わせ

この記事の内容

関連記事