ElevenLabs でリアルタイムAzure Data Lake Storage のデータにアクセスする音声エージェントを構築

Jerod Johnson
Jerod Johnson
Director, Technology Evangelism
CData Connect AI のリモート MCP サーバーを使用して、ElevenLabs エージェントからAzure Data Lake Storage のデータにセキュアにアクセスできます。

ElevenLabs は、自然で人間らしいインタラクションが可能な会話型音声エージェントの構築をサポートする AI オーディオプラットフォームです。ElevenLabs の Conversational AI プラットフォームでは、タスクの処理、動的な応答、外部システムとのリアルタイム連携が可能な音声アシスタントを作成できます。

ElevenLabs と CData Connect AI を MCP（Model Context Protocol）で連携させることで、音声エージェントが会話中にAzure Data Lake Storage のデータをクエリ、分析、操作できるようになります。この連携により、ElevenLabs の会話型 AI フレームワークと CData Connect AI のセキュアなエンタープライズ接続が統合され、手動でのデータ移動なしに、承認されたデータソースへのアクセスを安全に実行できます。

この記事では、Connect AI で Azure Data Lake Storage 接続を構成し、認証に必要な資格情報を生成してから、ElevenLabs に Connect AI MCP サーバーを登録し、音声エージェントが会話中にAzure Data Lake Storage のデータと正常にやり取りできることを確認するまでの手順を説明します。

ステップ1：ElevenLabs 用の Azure Data Lake Storage 接続を構成

ElevenLabs から Azure Data Lake Storage への接続は、CData Connect AI のリモート MCP サーバーを通じて実現します。音声エージェントからAzure Data Lake Storage のデータを操作するには、まず CData Connect AI で Azure Data Lake Storage 接続を作成・設定します。

  1. 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
  2. Add Connection パネルから Azure Data Lake Storage を選択します
  3. Azure Data Lake Storage 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 Lake Storage 接続プロパティの取得・設定方法

    Azure Data Lake Storage Gen2 への接続

    それでは、Gen2 Data Lake Storage アカウントに接続していきましょう。接続するには、以下のプロパティを設定します。

    • Account：ストレージアカウントの名前
    • FileSystem：このアカウントに使用されるファイルシステム名。例えば、Azure Blob コンテナの名前
    • Directory（オプション）：レプリケートされたファイルが保存される場所へのパス。パスが指定されない場合、ファイルはルートディレクトリに保存されます

    Azure Data Lake Storage Gen2への認証

    続いて、認証方法を設定しましょう。CData 製品では、5つの認証方法をサポートしています：アクセスキー（AccessKey）の使用、共有アクセス署名（SAS）の使用、Azure Active Directory OAuth（AzureAD）経由、Azure サービスプリンシパル（AzureServicePrincipal またはAzureServicePrincipalCert）経由、およびManaged Service Identity（AzureMSI）経由です。

    アクセスキー

    アクセスキーを使用して接続するには、まずADLS Gen2ストレージアカウントで利用可能なアクセスキーを取得する必要があります。

    Azure ポータルでの手順は以下のとおりです：

    1. ADLS Gen2ストレージアカウントにアクセスします
    2. 設定でアクセスキーを選択します
    3. 利用可能なアクセスキーの1つの値をAccessKey 接続プロパティにコピーします

    接続の準備ができたら、以下のプロパティを設定してください。

    • AuthScheme：AccessKey
    • AccessKey：先ほどAzure ポータルで取得したアクセスキーの値

    共有アクセス署名（SAS）

    共有アクセス署名を使用して接続するには、まずAzure Storage Explorer ツールを使用して署名を生成する必要があります。

    接続の準備ができたら、以下のプロパティを設定してください。

    • AuthScheme：SAS
    • SharedAccessSignature：先ほど生成した共有アクセス署名の値

    その他の認証方法については、 href="/kb/help/" target="_blank">ヘルプドキュメントの「Azure Data Lake Storage Gen2への認証」セクションをご確認ください。

  4. Save & Test をクリックします
  5. 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の追加

パーソナルアクセストークン（PAT）は、ElevenLabs から Connect AI への接続を認証するために使用します。きめ細かなアクセス制御を維持するため、連携ごとに個別の PAT を作成することをお勧めします。

  1. 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 を開きます
  2. 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
  3. PAT にわかりやすい名前（例："ElevenLabs Voice Agent"）を付けて、Create をクリックします
  4. トークンが表示されたらコピーして安全に保管してください。このトークンは再表示されません

Azure Data Lake Storage 接続の設定と PAT の生成が完了したら、ElevenLabs から Connect AI を通じてAzure Data Lake Storage のデータに接続できるようになります。

ステップ2：ElevenLabs に Connect AI MCP サーバーを追加

ElevenLabs は、SSE（Server-Sent Events）または HTTP ストリーミングトランスポートを使用する外部 MCP サーバーへの接続をサポートしています。CData Connect AI のリモート MCP サーバーはこの連携に対応しています。

  1. ElevenLabs プラットフォームにログインし、エージェントダッシュボードに移動します
  2. Integrations に移動し、+ Add Integration をクリックして MCP サーバー連携セクションにアクセスします
  3. Custom MCP Server をクリックして新しい連携を追加します
  4. 以下の設定を入力します：
    • Name: CData Connect AI
    • Description: Access live enterprise data from 350+ sources
    • Server URL: https://mcp.cloud.cdata.com/sse
    • Secret Token: 空欄のままにします（認証はヘッダーで処理されます）
    • HTTP Headers: キー Authorization、値 Basic your_email:your_PAT でヘッダーを追加します
  5. your_email:your_PAT を、Connect AI のログインメールと先ほど作成したパーソナルアクセストークンに置き換えます。例：Basic [email protected]:ABC123...XYZ789
  6. Save をクリックして接続をテストし、Connect AI から利用可能なツールを取得します
  7. CData Connect AI MCP サーバーが音声エージェントに割り当て可能になりました

ステップ3：Connect AI を使用するように音声エージェントを設定

MCP サーバーを登録したら、ElevenLabs の音声エージェントに追加して、会話中のリアルタイムデータアクセスを有効にできます。

  1. ElevenLabs ダッシュボードで新しいエージェントを作成するか、既存のエージェントを編集します
  2. エージェントの設定で Tools セクションに移動します
  3. ステップ2で設定した CData Connect AI MCP サーバーを追加します
  4. 要件に応じてツール承認モードを設定します：
    • Always Ask: エージェントはデータクエリのたびに許可を求めます（機密データの場合に推奨）
    • Fine-Grained: ツール/アクションごとに承認要件を設定します
    • No Approval: エージェントは自律的にデータをクエリできます
  5. エージェントの設定を保存します

ステップ4：音声エージェントでリアルタイムデータを操作

ElevenLabs の音声エージェントが、CData Connect AI MCP サーバーを通じて会話中にAzure Data Lake Storage のデータへアクセスしてクエリできるようになりました。

  1. 音声エージェントとの会話を開始します
  2. エージェントにデータ関連の質問をしてみましょう：
    • "利用可能な接続を教えて"
    • "Azure Data Lake Storage のスキーマを見せて"
    • "Azure Data Lake Storage のデータ の最新レコードをクエリして"
    • "最新のデータをまとめて"
  3. エージェントは Connect AI の MCP ツールを使用してリアルタイムデータを取得し、会話形式で応答します

ElevenLabs の音声エージェントが CData Connect AI のリモート MCP サーバーを通じてAzure Data Lake Storage のデータにアクセスしてクエリできるように設定が完了しました。これで、ユーザーに向けたリアルタイムでデータドリブンな音声インタラクションが可能になります。

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