CData Connect AI MCP Server を使って GenSpark と Amazon Athena のデータを接続
GenSpark は、リアルタイムデータを活用したインテリジェントな会話型 AI エクスペリエンスを構築したい開発者やエンタープライズチーム向けに設計されています。柔軟なツールとエージェント機能により、LLM の連携、複雑なワークフローの自動化、ユーザーの意図に適応するインタラクティブなアプリケーションの構築が容易になります。しかし、AI とのやり取りでローカルコンテキストや事前定義された API を超えるデータが必要になると、多くの実装ではカスタムミドルウェア、手動連携、またはスケジュールされた ETL パイプラインに頼ってローカルストアに情報を同期することになります。これにより、不要な複雑さが生じ、メンテナンスの負担が増加し、レスポンス時間が遅くなり、GenSpark エージェントが提供できるリアルタイムインテリジェンスが制限されてしまいます。
CData Connect AI は、300 以上のエンタープライズアプリケーション、データベース、ERP、分析プラットフォームへのリアルタイムでセキュアな接続を提供することで、これらの障壁を解消します。CData Connect AI のリモート Model Context Protocol（MCP）Server を通じて、GenSpark エージェントはレプリケーションやカスタム連携コードなしで、リアルタイムのエンタープライズデータをクエリ、読み取り、操作できます。その結果、根拠のある正確なレスポンス、高速な推論、そして自動化されたクロスシステムの意思決定が実現します。しかも、より強力なガバナンスと少ない可動部品で実現できます。
このガイドでは、CData Connect AI MCP 接続の設定、GenSpark への MCP Server の登録、そして GenSpark エージェントがリアルタイムのエンタープライズデータとシームレスに連携できるようにする手順を説明します。
Amazon Athena 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
はじめに
前提条件
開始する前に、以下を用意してください。
- CData Connect AI アカウント
- GenSpark へのアクセス
- Amazon Athena へのアクセス
認証情報チェックリスト
接続に必要な認証情報を用意してください。
- USERNAME：CData ログインメールアドレス
- PAT：Connect AI で Settings に移動し、Access Tokens をクリック（コピーは一度のみ可能）
- MCP_BASE_URL：https://mcp.cloud.cdata.com/mcp
Step 1: GenSpark 向けに Amazon Athena の接続を設定
GenSpark から Amazon Athena への接続は、CData Connect AI Remote MCP によって実現されます。GenSpark から Amazon Athena のデータ を操作するには、まず CData Connect AI で Amazon Athena 接続を作成・設定します。
- Connect AI にログインし、Sources をクリックしてから Add Connection をクリックします。
- Add Connection パネルから「Amazon Athena」を選択します。
-
Amazon Athena への接続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、以下のステップお試しください。
- 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。
- 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。
- アカウント名または番号を選択します。
- 表示されたメニューでMy Security Credentials を選択します。
- 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。
- Save & Test をクリックします。
-
Add Amazon Athena Connection ページの 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 の追加
Personal Access Token（PAT）は、GenSpark から Connect AI への接続を認証するために使用されます。アクセスを細かく管理するために、サービスごとに個別の PAT を作成することをお勧めします。
- 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 ページを開きます。
- 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 に名前を付けて Create をクリックします。
- Personal Access Token は作成時にのみ表示されるため、必ずコピーして安全に保管してください。
接続の設定と PAT の生成が完了したら、GenSpark から Amazon Athena のデータ に接続する準備が整いました。
Step 2: GenSpark で MCP Server を設定
- GenSpark にログインします。
- チャットインターフェースの下にある Tools アイコンをクリックします。
- Add new MCP server を選択します。
サーバー設定を入力します。
注意：Basic 認証を使用します。Connect AI のメールアドレス（例：[email protected]）と先ほど生成した PAT（例：AbC123...xYz890）をコロン（:）で結合して Authorization ヘッダーに設定します。
フィールド 値 Name CData MCP Server（または任意の名前） Server Type SteamableHttp Server URL https://mcp.cloud.cdata.com/mcp Request Header {"Authorization": "Basic [email protected]:AbC123...xYz890"} - Add Server をクリックします。
追加が完了すると、GenSpark は Connect AI ワークスペースで公開されているすべての MCP ツールを自動的に読み込みます。
Step 3: GenSpark でデータをクエリ
GenSpark チャットインターフェースで以下のようなプロンプトを入力します。
List the tools present in CData Connect AI MCP Server.
GenSpark と CData でリアルタイムのデータ対応エージェントを構築
GenSpark と CData Connect AI を組み合わせることで、ETL パイプライン、データ同期ジョブ、カスタム連携ロジックなしで、エージェントがリアルタイムのエンタープライズデータに安全にアクセスし、リアルタイムの認識に基づいて動作するインテリジェントな AI 駆動ワークフローが実現します。この効率的なアプローチにより、より強力なガバナンス、運用コストの削減、AI ツールからのより高速で根拠のあるレスポンスが得られます。
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