Boomi AgentstudioとConnect AI経由でAzure Data Catalog を統合

Dibyendu Datta
Dibyendu Datta
Lead Technology Evangelist
CData Connect AIを使い、Boomi AgentstudioからAzure Data Catalog へセキュアにアクセスし、AIエージェントが自動化ワークフロー内でデータ操作を実行できるようにする方法を解説します。

Boomi Agentstudio は、タスクの自動化、統合ワークフローの強化、ビジネスプロセス全体でのインテリジェントな意思決定をサポートする AI エージェントを設計、オーケストレーション、ガバナンスするためのエンタープライズプラットフォームです。CData Connect AI と接続することで、Boomi Agentstudio は標準化された MCP ツールインターフェースを通じて、Azure Data Catalog などのライブエンタープライズデータにセキュアにアクセス、クエリ、アクションを実行できます。

CData Connect AI は、エンタープライズデータシステムへのガバナンスが効いたリアルタイムアクセスを提供するマネージド Model Context Protocol（MCP）プラットフォームです。数百種類のデータソースにわたって、カタログ、スキーマ、テーブル、SQL クエリを含む構造化されたメタデータを公開します。Connect AI を使用すると、Boomi Agentstudio は ETL パイプライン、データレプリケーション、カスタム統合コードを必要とせずに、ライブの運用データをエージェントロジックとワークフロー自動化に直接取り込むことができます。

この記事では、Boomi Agentstudio を CData Connect AI MCP エンドポイントに接続し、Azure Data Catalog やその他のサポート対象データソースへのアクセスを設定し、エージェント駆動型ワークフロー内からリアルタイムクエリを発行する方法を説明します。

前提条件

ステップ 1：Boomi Agentstudio 用に Azure Data Catalog への接続を設定

Boomi Agentstudio が Azure Data Catalog にアクセスするには、CData Connect AI で Azure Data Catalog への接続を作成します。この接続は Remote MCP Server を介して Boomi に公開されます。

  1. Connect AI にログインし、Sources をクリック、次に + Add Connection をクリック 接続の追加
  2. 利用可能なデータソースから Azure Data Catalog を選択 データソースの選択
  3. Azure Data Catalog に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

    Azure Data Catalog 接続プロパティの取得・設定方法

    OAuth 認証で接続

    Azure Data Catalog の認証にはOAuth 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Azure Data Catalog 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 Data Catalog への認証」セクションを参照してください。

    設定は任意ですが、CatalogName プロパティを設定することでAzure Data Catalog から返されるカタログデータを明示的に指定できます。

    CatalogName：Azure Data Catalog に紐づいているカタログ名に設定。空のままにすると、デフォルトのカタログが使用されます。カタログ名は、「Azure Portal」->「データカタログ」->「カタログ名」から取得できます。

    接続の設定（Salesforce の例）
  4. 「Create & Test」をクリック
  5. 認証が完了したら、Azure Data Catalog 接続の Permissions タブを開き、必要に応じてユーザーベースのアクセス許可を設定します。 アクセス許可の更新

Personal Access Token（PAT）の生成

Boomi Agentstudio はアカウントのメールアドレスと Personal Access Token（PAT） を使用して Connect AI に認証します。アクセス制御の粒度を維持するために、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 で、右上の 歯車アイコン を選択して Settings を開きます。
  2. Access Tokens で Create PAT を選択します。
  3. トークンの説明的な名前を入力し、Create を選択します。 新しい PAT の作成
  4. トークンをコピーして安全に保存します。PAT は作成時にのみ表示されます。

Azure Data Catalog 接続と PAT が設定できたので、Boomi Agentstudio は CData Connect AI MCP サーバー経由でAzure Data Catalog のデータに接続する準備が整いました。

ステップ 2：CData Connect AI MCP エンドポイントを使用してソースを作成

まず、Boomi Agentstudio 内に新しい MCP データソースを作成します。これにより Boomi と CData Connect AI 間のセキュアな接続が確立され、エージェントが MCP ツールを呼び出してライブエンタープライズデータを操作できるようになります。

Connect AI MCP をソースとして接続するには、以下のプロセスに従います。

  1. Boomi にログインします。
  2. Services を開き、リストから Agentstudio を選択します。 Services リストから Agentstudio を選択
  3. Sources タブに移動し、Create a new source をクリックします。 新しいソースを作成
  4. Agent Designer ウィンドウで Sources タブを開き、ソースタイプとして Model Context Protocol (MCP) を選択します。 ソースとして Model Context Protocol (MCP) を選択
  5. Create MCP Source 画面で、以下の Configuration 詳細を入力します。
    • Name: ソースの名前を入力
    • Details: ソースの簡単な説明を追加
    • Transport Type: Streamable HTTP
    • URL: https://mcp.cloud.cdata.com/mcp
    • Authentication: Basic Authentication
    • Username: Connect AI アカウントのユーザー名を入力
    • Password: Connect AI の PAT を入力
  6. Test Connection をクリックします。 ソース（Connect AI）の設定詳細を入力
  7. 接続が成功したら、Discover Tools をクリックします。Boomi は queryData、getCatalogs、getSchemas、getTables などの CData Connect AI によって公開されているすべての MCP ツールを Tools タブに一覧表示します。
  8. Discover and Select Tools セクションですべてのツールを選択し、Continue をクリックします。 ツールの検出と選択
  9. Review セクションで詳細を確認し、Save をクリックします。 ソースの設定とツールを確認

Boomi は新しいソースを Sources タブに追加します。

新しいソースが作成されました

Tools タブをクリックして、CData Connect AI のすべてのツールがリストに表示されていることを確認します。

CData Connect AI のすべてのツールがリストに表示

ステップ 3：新しいエージェントを作成

Azure Data Catalog のデータ とやりとりするための新しいエージェントを作成します。エージェントはプロンプトと Connect AI によって公開されたツール間のインターフェースとして機能し、クエリを処理してインテリジェントなレスポンスを返すことができます。

  1. Agents タブに移動し、Create New Agent をクリックします。 新しいエージェントを作成
  2. Agent Designer ウィンドウで、Agents タブの下にある Blank Template を選択します。 Agents タブから Blank Template オプションを選択
  3. Profile セクションで以下の詳細を入力します。
    • Basic Information: ゴール、エージェント名、エージェント画像を指定
    • Agent Mode: プロンプトへの応答方法に基づいて Conversational または Structured モードを選択し、それに応じてモードを設定
  4. Save and Continue をクリックします。 Profile セクションを完了
  5. Tasks セクションで、エージェントが実行するアクションを定義します。
    1. + Add New Task をクリックします。 新しいタスクを追加
    2. Description タブでタスク名と説明を入力します。 タスクに名前と説明を追加
    3. Instructions タブで + Add New Instruction をクリックし、このタスク内でエージェントがツールを使用する方法を説明します。 タスクに必要な手順を追加
    4. Tools タブで + Add New Tool をクリックし、Connect AI によって公開されたツールを選択します。Update Selected Tool をクリックし、Requires Approval と Data Passthrough を有効にして、タスクを保存し、Save and Continue をクリックします。 リストからタスク用のツールを選択 新しいタスクが追加されました

    注意: すべてのタスクで最大 25 個のツールを追加できます。

  6. Guardrails セクションで、エージェントがセキュアかつ倫理的に動作するためのルール、制限、フィルターを定義します。必要に応じてブロックメッセージ、拒否トピック、ワードフィルター、カスタム正規表現パターンを追加します。Save and Continue をクリックします。 ガードレールを追加
  7. Review セクションですべての詳細を確認し、Deploy をクリックしてエージェントをデプロイします。 エージェントの詳細を確認してデプロイ

エージェントをデプロイしたら、チャットインターフェースでプロンプトに対する正確でコンテキストに沿ったレスポンスを生成するために使用できます。 新しいエージェントがデプロイされました

ステップ 4：エージェントを使用してAzure Data Catalog のデータにプロンプトを送信

エージェントを作成してデプロイしたら、自然言語プロンプトを使用してAzure Data Catalog のデータとやりとりできます。

Azure Data Catalog のデータ にプロンプトを送信するには、以下のステップに従います。

  1. Chat タブに移動し、ドロップダウンリストからエージェントを選択します。 チャットのエージェントリストからエージェントを選択
  2. プロンプトを入力します（例: 「Azure Data Catalog で利用可能なテーブルはいくつありますか？」）。 プロンプトを入力
  3. エージェントがプロンプトを処理して結果を返します。 エージェントがプロンプトを処理して目的の結果を返す

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