Dify と Amazon Athena のリアルタイムデータを MCP で連携(CData Connect AI 経由)

Anusha M B
Anusha M B
Technical Marketing Engineer
CData Connect AI の Remote MCP Server を活用して、Dify のエージェントやワークフローからリアルタイムのAmazon Athena の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。

Dify は、実運用レベルのエージェント型ワークフローやチャットボット、その他の LLM アプリケーションを構築できるオープンソースプラットフォームです。双方向のModel Context Protocol(MCP)サポートを標準搭載しており、リモート MCP Server をプラットフォーム上のツールとして登録するだけで外部データソースを追加でき、エージェントがリアルタイムデータにアクセスできるようになります。

Dify を組み込みの MCP Server 経由で CData Connect AI と連携すると、ガバナンスの効いたリアルタイムのAmazon Athena 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だけでAmazon Athena のデータのカタログ一覧表示やスキーマ探索、レコードのクエリを実行でき、データアクセスはすべて認可済みのデータソースに対して安全に行われます。

この記事では、Connect AI で Amazon Athena への接続を設定し、必要な Personal Access Token を生成する方法を解説します。さらに、Connect AI MCP Server を Dify にツールとして登録してエージェントアプリケーションに追加し、Dify からリアルタイムのAmazon Athena のデータをクエリして連携を確認する方法もご紹介します。

Dify と CData Connect AI の連携構成

Amazon Athena とのデータ連携について

CData は、Amazon Athena のライブデータにアクセスし、統合するための最も簡単な方法を提供します。お客様は CData の接続機能を以下の目的で使用しています:

  • IAM 認証情報、アクセスキー、インスタンスプロファイルなど、さまざまな方法で安全に認証できます。多様なセキュリティニーズに対応し、認証プロセスを簡素化します。
  • 詳細なエラーメッセージにより、セットアップを効率化し、問題を迅速に解決できます。
  • サーバーサイドでのクエリ実行により、パフォーマンスを向上させ、クライアントリソースへの負荷を最小限に抑えます。

ユーザーは、Tableau、Power BI、Excel などの分析ツールと Athena を統合し、お気に入りのツールから詳細な分析を行うことができます。

CData を使用した Amazon Athena のユニークなユースケースについては、ブログ記事をご覧ください:https://jp.cdata.com/blog/amazon-athena-use-cases


ステップ 1:Dify 用に Amazon Athena への接続を設定

Dify から Amazon Athena への接続は、Connect AI の Remote MCP Server を通じて実現されます。Dify からAmazon Athena のデータを操作するために、まず Connect AI で Amazon Athena のコネクションを作成・設定していきましょう。

  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
  3. Add Connection パネルから Amazon Athena を選択
  4. データソースの選択
  5. Amazon Athena 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 Athena 接続プロパティの取得・設定方法

    それでは、早速Athena に接続していきましょう。

    データに接続するには、以下の接続パラメータを指定します。

    • DataSource:接続するAmazon Athena データソース。
    • Database:接続するAmazon Athena データベース。
    • AWSRegion:Amazon Athena データがホストされているリージョン。
    • S3StagingDirectory:クエリの結果を保存するS3 フォルダ。

    Database またはDataSource が設定されていない場合、CData 製品はAmazon Athena の利用可能なデータソースからすべてのデータベースのリスト化を試みます。そのため、両方のプロパティを設定することでCData 製品のパフォーマンスが向上します。

    Amazon Athena の認証設定

    CData 製品は幅広い認証オプションに対応しています。詳しくはヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してみてください。

    AWS キーを取得

    IAM ユーザーの認証情報を取得するには、以下のステップをお試しください。

    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に移動します。

    AWS ルートアカウントの資格情報を取得するには、以下のステップをお試しください。

    1. ルートアカウントの認証情報を使用して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ます。
    3. 表示されたメニューでMy Security Credentials を選択します。
    4. ルートアカウントのアクセスキーを管理または作成するには、Continue to Security Credentials をクリックし、[Access Keys]セクションを展開します。

    その他の認証オプションについては、ヘルプドキュメントの「Amazon Athena への認証」を参照してください。

    接続の設定(Salesforce の例)
  6. 「Save & Test」をクリック
  7. Permissions タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新
  8. 権限の更新

Personal Access Token の追加

Personal Access Token(PAT)は、Dify 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。

  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
  5. 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

Amazon Athena のコネクションと PAT の設定が完了しました。これで Dify は Connect AI 経由でAmazon Athena のデータに接続する準備が整いました。

ステップ 2:Dify に Connect AI MCP Server を登録

次に、Connect AI の Remote MCP Server を Dify のツールとして登録し、エージェントやワークフローが Connect AI 経由でリアルタイムデータのツールを検出・呼び出しできるようにします。

  1. Dify にログインするか、セルフホストの Dify インスタンス(組み込み MCP サポートを含む v1.6.0 以降)を開きます
  2. Integrations ページに移動し、Tools を選択して MCP タブをクリック
  3. MCP へ移動
  4. Add MCP Server (HTTP) をクリックし、以下の詳細を入力します:
    • Server URL: https://mcp.cloud.cdata.com/mcp
    • Name Icon: わかりやすい名前を付けます。例:CData Connect AI
    • Server Identifier: 一意の識別子を指定します。例:cdata-connect-ai
    • Headers: 値を Basic your_base64_encoded_email_PAT とした Authorization ヘッダーを追加します

    注意:Dify は Connect AI との通信に Basic 認証を使用します。Connect AI のユーザーメールアドレス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 エンコードして先頭に Basic を付けてください。

  5. Add & Authorize をクリックすると、Dify が Connect AI MCP Server に接続し、利用可能なツールが一覧表示されます Dify への Connect AI MCP Server の追加

MCP サーバーの登録が完了すると、Dify ワークスペース内のすべてのエージェントアプリケーションやワークフローで Connect AI のツールを利用できるようになります。

ステップ 3:Dify からリアルタイム Amazon Athena のデータ をクエリ

連携設定が完了したら、Dify でエージェントアプリケーションを構築し、自然言語のプロンプトでリアルタイムのAmazon Athena のデータを操作してみましょう。

  1. Dify の Studio ページから Create from Blank をクリックし、アプリケーションタイプとして Agent を選択 Dify での Connect AI MCP ツールの表示
  2. エージェントの設定画面で、Tools セクションの Add をクリックし、ステップ 2 で登録した Connect AI MCP ツールを選択 Dify エージェントへの Connect AI MCP ツールの追加
  3. プロンプトを解釈し MCP ツールを呼び出せるように、エージェント用の LLM プロバイダーとモデルを選択
  4. プレビューパネルのチャット入力欄にプロンプトを入力します。例:
    • cdata-connect-ai のツールを使って利用可能なカタログをすべて一覧表示して
    • Amazon Athena で利用可能なスキーマとテーブルを表示して
    • Amazon Athena のテーブルから上位 5 件のレコードをクエリして
  5. Dify エージェントが Connect AI MCP Server を呼び出し、Amazon Athena のデータのリアルタイム結果を返します Dify エージェントからのリアルタイムデータのクエリ

これで Dify エージェントが Connect AI MCP Server と通信し、エージェント型ワークフローから直接 Remote MCP ツールを通じてリアルタイムのAmazon Athena のデータを取得できるようになりました。

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