Meta MuseからAPI のデータに連携する方法（Connect AI）
Muse は、Muse Spark モデルをベースに開発された Meta のパーソナル AI エージェントで、iOS、Android、Web で利用できます。リモートModel Context Protocol（MCP）サーバーに接続できるため、データソースを Muse に指定すればエージェント側でリアルタイムデータのツールを検出して呼び出せるようになります。
Muse を Remote MCP Server 経由で CData Connect AI と連携すると、Muse はガバナンスの効いたリアルタイムのAPI のデータへアクセスできるようになります。自然言語のプロンプトでデータの探索、レコードの取得、オブジェクトの操作が行えます。なお、すべてのリクエストは認可されたデータソースに対して実行されます。
この記事では、Connect AI での API 接続設定、Personal Access Token の生成、Muse での Connect AI Remote MCP Server へのカスタムコネクタの作成、そして Muse からリアルタイムAPI データを操作する手順をご紹介します。
ステップ 1：Meta Muse 用に お使いのAPI への接続を設定
Muse から お使いのAPI への接続は、Connect AI の Remote MCP Server を通じて実現されます。Muse からAPI のデータを操作するために、まず Connect AI で お使いのAPI のコネクションを作成・設定していきましょう。
- Connect AI にログインし、Sources をクリック、次に Add Connection をクリック
- Add Connection パネルから API を選択
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お使いの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。
お使いのAPIに接続するには、グローバル設定ページで以下のプロパティを設定してください。
- AuthenticationでTypeを選択し、必要なプロパティを入力します
- Headersで、お使いのAPIに必要なHTTPヘッダーを追加します
- PaginationでTypeを選択し、必要なプロパティを入力します
グローバル設定の完了後、Tablesに移動してテーブルを追加します。テーブルごとに以下の手順を実行してください。
- 「+ Add」をクリックします
- テーブルのNameを設定します
- 使用するAPIエンドポイントのRequest URLを設定します
- （オプション）Parametersで、APIエンドポイントに必要なURLパラメーターを追加します
- （オプション）Headersで、APIエンドポイントに必要なHTTPヘッダーを追加します
- Table Dataの「 Configure」をクリックします
- APIからのレスポンスを確認し、「Next」をクリックします
- Repeated Elementsに使用する要素とColumnsに使用する要素を選択し、「Next」をクリックします
- APIレスポンスの表形式プレビューを確認し、「Confirm」をクリックします
- 「Save & Test」をクリック
- Permissions タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新
Personal Access Token の追加
Personal Access Token（PAT）は、Muse 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。
- 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
- Settings ページで Access Tokens セクションに移動し、 Create PAT をクリック
- PAT にわかりやすい名前を付けて Create をクリック
- 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
お使いのAPI のコネクションと PAT の設定が完了しました。これで Muse は Connect AI 経由でAPI のデータに接続する準備が整いました。
ステップ 2：Meta Muse で Connect AI MCP Server へのカスタムコネクタを作成
Muse には「MCP サーバーを追加する」ための設定フォームがありません。その代わり、Connect AI Remote MCP Server を指すカスタムコネクタを作ってほしい、と Muse に自然言語で依頼します。Connect AI Remote MCP Server は Streamable HTTP に対応した、ホスト型のパブリック HTTPS エンドポイントです。Muse は公式の MCP SDK を使ってセキュアな VM 上にコネクタを構築し、利用可能な Connect AI のデータツールを検出して呼び出します。
- iOS、Android、Web のいずれかで Muse を開き、新しいチャットを開始します
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Connect AI Remote MCP Server へのカスタムコネクタを作成するよう Muse に依頼します。その際、サーバーの URL と、エンドポイントが Streamable HTTP で動作するホスト型 MCP サーバーであることを伝えます。例：
CData Connect AI へのカスタムコネクタを作成してください。https://mcp.cloud.cdata.com/mcp で公開されている Streamable HTTP 対応のホスト型 MCP サーバーで、Authorization ヘッダーが必要です。
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Muse が資格情報の入力を求めてきたら、チャットとは別のセキュアな入力フローが開き、入力した値は Secure Credentials Store に保存されます。Authorization ヘッダーの値を Basic your_base64_encoded_email_PAT の形式で入力します
注意：Authorization の値は、email:PAT を Base64 エンコードし、先頭に Basic を付けたものです。この値は必ず Muse のセキュアな資格情報入力画面で入力し、チャット欄には絶対に入力しないでください。
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Muse が Connect AI MCP Server に接続し、利用可能なデータツールの一覧を表示します。カスタムコネクタの確認内容をチェックして Continue をクリックします。Muse から連携をスキルとして保存するか尋ねられたら yes を選択しておくと、以降のすべてのチャットでコネクタを利用できます
カスタムコネクタを保存すると、どのチャットからでも Connect AI のツールを使えるようになります。
ステップ 3：Meta Muse からリアルタイム API のデータ を操作
連携設定が完了したら、Muse から自然言語のプロンプトでリアルタイムAPI のデータを操作してみましょう。
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Muse のチャットで、Connect AI コネクタを使うプロンプトを入力します。例：
- CData Connect AI コネクタを使って、利用可能なコネクションを一覧表示して
- API で利用可能なオブジェクトとフィールドを表示して
- API から上位 5 件のレコードを取得して
- Sentinel のダイアログが表示されたら、ツールの呼び出しを承認します
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Muse が Connect AI MCP Server を呼び出し、API のデータのリアルタイム結果を返します
これで Muse 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API のデータを取得できるようになりました。
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