【MCP Server】Gumloop をAzure Analysis Services のデータと連携するフローを作る
Gumloop は、トリガー、AI ノード、API、データコネクタを組み合わせてAI を活用したワークフローを作成できるビジュアル自動化プラットフォームです。Gumloop と CData Connect AI を組み込みの「MCP (Model Context Protocol) Server」を通じて統合することで、ワークフローからライブの にシームレスにアクセスして対話できるようになります。
このプラットフォームはローコード環境を提供しているため、大規模な開発作業なしで複雑なプロセスを簡単にオーケストレーションできます。柔軟性が高く、複数のビジネスアプリケーション間での統合が可能で、ライブデータを使ったエンドツーエンドの自動化を実現します。
CData Connect AI は、Azure Analysis Services のデータに接続するための専用クラウド間インターフェースを提供します。CData Connect AI Remote MCP Server により、Google ADK エージェントと Azure Analysis Servicesの間でセキュアな通信が可能になります。これにより、ネイティブ対応データベースへのデータレプリケーションを必要とせずに、エージェントから Azure Analysis Services のデータの読み取りや操作を実行できます。CData Connect AIは最適化されたデータ処理機能を備えており、フィルタや JOIN を含むサポート対象のすべての SQL 操作を効率的に Azure Analysis Servicesへ直接送信します。サーバーサイド処理を活用することで、要求されたAzure Analysis Services のデータ を迅速に取得できます。
この記事では、Connect AI での Azure Analysis Services 接続の構成、Gumloop への MCP Serverの登録、そして Azure Analysis Services をクエリするワークフローの構築に必要な手順をご紹介します。
ステップ 1: Gumloop 用のAzure Analysis Services 接続を構成する
それでは早速、Gumloop からAzure Analysis Services への接続を設定していきましょう。Gumloop から Azure Analysis Services と対話するには、まず CData Connect AI で Azure Analysis Services への接続を作成して構成します。
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Connect AI にログインし、「Connections」をクリックして「 Add Connection」をクリックします
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「Add Connection」パネルから「Azure Analysis Services」を選択します
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Azure Analysis Services に接続するために必要な認証情報を入力しましょう。
Azure Analysis Services(AAS)接続プロパティの取得・設定方法
接続するには、認証に加えて、Url プロパティを有効なAzure Analysis Services サーバー(例えばasazure://southcentralus.asazure.windows.net/server)に設定します。必要に応じて、Database プロパティを設定して、サーバー上のどのAzure データベースに接続するかを指定できます。
Azure Analysis Services はOAuth 認証標準を使用します。CData 製品では組込みOAuth が利用できるので、接続プロパティを設定することなく接続を試行するだけで、ブラウザ経由でAAS に認証できます。詳しい設定方法については、ヘルプドキュメントの「Azure Analysis Services への認証」セクションを参照してください。
「Create & Test」をクリックします
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「Add Azure Analysis Services 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。
パーソナルアクセストークンを追加する
パーソナルアクセストークン (PAT) は、Gumloop からConnect AI への接続を認証するために使用します。アクセスの粒度を維持するために、サービスごとに個別の PAT を作成することをおすすめします。
- Connect AI アプリの右上にある歯車アイコン () をクリックして、設定ページを開きます。
- 「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。
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PAT に名前を付けて「Create」をクリックします。
- パーソナルアクセストークンは作成時にのみ表示されます。必ずコピーして、今後の使用のために安全に保管してください。
これで、Gumloop からAzure Analysis Services に接続する準備が整いました!
ステップ2:Gumloop でMCP Server に接続する
続いて、Connect AI の MCP Server エンドポイントと認証情報をGumloop の認証情報に追加します。
- Gumloop のアカウントを作成して(アカウント未作成の場合)、サインインしましょう。
- Gumloop Credentials のページにアクセスして、MCP Server を構成します。
- 「Add Credentials」をクリックし、「MCP Server」を検索して選択します
- 以下の詳細情報を入力します。
- URL: https://mcp.cloud.cdata.com/mcp
- Label: Azure Analysis Services-mcp-server などのわかりやすい名前
- Access Token / API Key: 空白のままにします
- Additional Header: Authorization: Basic YOUR EMAIL:YOUR PAT
- 認証情報を保存します
これで、Gumloop でワークフローを構築する際に MCP Server が利用できるようになりました。
ステップ3: ワークフローを構築してGumloop でAzure Analysis Services のリアルタイムデータを探索する
- Gumloop Personal workspace にアクセスし、 「Create Flow」をクリックします。
- 「」アイコンを選択するか、「Ctrl」+「B」を押してノードまたはサブフローを追加します。
- 「Ask AI」を検索して選択します。
- 「Show More Options」をクリックし、「Connect MCP Server?」オプションを有効にします。
- 「MCP Servers」ドロップダウンから、保存したMCP 認証情報を選択します。
- プロンプトを追加し、要件に応じてAI モデルを選択します。
- 必要な詳細の構成が完了したら、「Run」をクリックしてパイプラインを実行します
ワークフローの実行が完了すると、CData Connect AI MCP Serverを通じて Azure Analysis Services を正常に取得できたことが確認できます。MCP Client ノードを使用することで、データに対する質問、レコードの取得、アクションの実行が可能になります。
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