CData Connect AI 経由で Goose とリアルタイム Azure Data Lake Storage データを連携

Goose は、お使いのマシン上でローカルに動作するオープンソースの AI エージェントで、幅広い LLM プロバイダーに対応しています。拡張機能（Extensions）のフレームワークを通じて Model Context Protocol（MCP）をサポートしているため、外部ツールやデータソースを追加して、モデルの学習データを超えたリアルタイムのシステムにエージェントからアクセスできます。

Goose を組み込みの MCP Server 経由で CData Connect AI と連携すると、Goose はガバナンスの効いたリアルタイムのAzure Data Lake Storage のデータへのアクセスが可能になります。自然言語のプロンプトでAzure Data Lake Storage のデータのカタログ一覧表示、スキーマ探索、レコードのクエリが行え、すべてのデータアクセスは認可されたソースに対してセキュアに実行されます。

この記事では、Connect AI での Azure Data Lake Storage 接続設定、必要な Personal Access Token の生成、Goose のインストールとセットアップ、Connect AI MCP Server をカスタム拡張機能として追加する手順、そして Goose のチャットからリアルタイムAzure Data Lake Storage のデータをクエリして連携を確認する方法をご紹介します。

ステップ 1：Goose 用に Azure Data Lake Storage への接続を設定

Goose から Azure Data Lake Storage への接続は、Connect AI の Remote MCP Server を通じて実現されます。Goose からAzure Data Lake Storage のデータを操作するために、まず Connect AI で Azure Data Lake Storage 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. Add Connection パネルから Azure Data Lake Storage を選択

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、 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
5. Permissions タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新

Personal Access Token の追加

Personal Access Token（PAT）は、Goose 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. 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

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

ステップ 2：Goose をインストールしてセットアップ

次に Goose をインストールし、LLM プロバイダーを選択して、Connect AI Remote MCP Server をカスタム拡張機能として追加します。これで、エージェントが Connect AI 経由でリアルタイムデータのツールを検出・呼び出せるようになります。

1. 公式のインストールガイドに従って Goose をダウンロード・インストールし、アプリケーションを起動します
2. Welcome to goose 画面で AI プロバイダーを選択します。ローカルモデルを使う場合は Use Free/Local Providers、OpenAI、Anthropic、Google などのプロバイダーを設定する場合は Connect to a Provider を選択し、必要な API キーを入力します
3. 左ナビゲーションで Extensions をクリックし、+ Add custom extension をクリック
4. 拡張機能のダイアログで、以下の値を設定します：
   • Extension Name： CData MCP、または任意の名前
   • Type： Streamable HTTP
   • Endpoint： https://mcp.cloud.cdata.com/mcp
5. Request Headers で以下の 2 つのヘッダーを追加し、それぞれ入力後に + Add をクリックします：
   • Authorization： Basic your_base64_encoded_email_PAT
   • Content-Type： application/json

   注意：Goose 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。例えば [email protected]:ABC123...XYZ789 の場合、Authorization ヘッダーの値は Basic dXNlckBkb21haW4uY29tOkFCQzEyMy4uLlhZWjc4OQ== のような値になります

   
6. Save をクリックして設定を保存
7. チャットに戻り、チャット入力欄の下にある拡張機能アイコンをクリックして、設定した MCP が有効になっていることを確認します

MCP サーバーの追加と LLM プロバイダーの設定が完了したので、Goose は Connect AI 経由でリアルタイムAzure Data Lake Storage のデータをクエリできる状態になりました。

ステップ 3：Goose からリアルタイム Azure Data Lake Storage のデータ をクエリ

連携設定が完了したら、Goose のチャットから、設定した LLM が処理する自然言語プロンプトでリアルタイムAzure Data Lake Storage のデータを操作してみましょう。

1. CData MCP 拡張機能を有効にした状態で、チャットにプロンプトを入力します。例：
   • CData MCP のカタログを一覧表示して
   • Azure Data Lake Storage で利用可能なスキーマとテーブルを表示して
   • Azure Data Lake Storage のデータ のテーブルから上位 5 件のレコードをクエリして
2. Goose が Connect AI MCP Server を呼び出し、Azure Data Lake Storage のデータのリアルタイム結果を返します

これで Goose エージェントが Connect AI MCP Server と通信し、チャットから直接 Remote MCP ツールを通じてリアルタイムAzure Data Lake Storage のデータを取得できるようになりました。

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いかがでしたか？Goose から Azure Data Lake Storage へのデータ連携が思ったより手軽にできたのではないでしょうか。業務に使えそう、と感じてくださった方は、CData Connect AI をぜひお試しください。 14 日間の無償トライアルで、クラウドアプリケーションから数百種類の SaaS、ビッグデータ、NoSQL ソースへのリアルタイムアクセスを体験いただけます。ご不明点がございましたら、サポートチームまでお気軽にお問い合わせください。