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

Yazhini G
Yazhini G
Technical Marketing Engineer
CData Connect AI の Remote MCP Server を活用して、LibreChat からチャットインターフェース内でAzure Data Lake Storageのリアルタイムデータにセキュアにアクセス・クエリできるようにします。

LibreChat は、複数の LLM プロバイダー、エージェント、アシスタントを単一のインターフェースにまとめたオープンソースのセルフホスト型 AI チャットプラットフォームです。Model Context Protocol（MCP） にも対応しており、外部ツールやデータソースをチャットに直接接続し、既存のシステムからリアルタイムデータを取得できます。

LibreChat を組み込みの MCP Server 経由で CData Connect AI と連携することで、LibreChat はリアルタイムAzure Data Lake Storage のデータへの管理されたリアルタイムアクセスを取得できます。これにより、自然言語プロンプトを使用して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可能になり、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、LibreChat のインストール、Connect AI MCP Server の登録、LLM プロバイダーの設定、そして LibreChat インターフェースからリアルタイムAzure Data Lake Storage のデータをクエリして連携を確認する方法を説明します。

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

LibreChat から Azure Data Lake Storage に接続するには、Connect AI の Remote MCP Server を経由します。LibreChat からAzure Data Lake Storage のデータを操作するには、まず Connect AI で Azure Data Lake Storage のコネクションを作成・設定します。

  1. Connect AI にログインし、Sources をクリック、次に Add Connection をクリック
  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、 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
  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 LibreChat から Connect AI への接続認証に使用します。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勧めします。

  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。再表示されません

Azure Data Lake Storage のコネクションと PAT が設定できたので、LibreChat 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：LibreChat をインストールして Connect AI MCP を設定

次に LibreChat をローカルにインストールし、Connect AI Remote MCP Server を設定することで、チャットインターフェースが Connect AI 経由でリアルタイムデータツールを検出・呼び出せるようにします。

  1. 公式のインストールガイドに従って LibreChat をインストールします。npm セットアップを使用する場合は、MongoDB と MeiliSearch がローカルにインストールされ起動していることを確認してください
  2. インストール完了後、LibreChat を起動してブラウザで http://localhost:3080/ を開いてチャットインターフェースにアクセスします
  3. 左ナビゲーションバーで MCP Settings アイコンをクリックし、 Add MCP をクリック
  4. Add MCP パネルで以下の値を設定します：
    • Name： CData MCP、または任意の名前
    • Description： サーバーの説明（任意）
    • MCP Server URL： https://mcp.cloud.cdata.com/mcp
    • Transport： Streamable HTTPS
    • Authentication： API Key
    • Header Format： Basic
    • API Key： email:PAT を Base64 エンコードした値

    注意：LibreChat 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 API Key フィールドに貼り付けてください。例えば、[email protected]:ABC123...XYZ789 を Base64 エンコードすると dXNlckBkb21haW4uY29tOkFCQzEyMy4uLlhZWjc4OQ== のような値になります

  5. I trust this application にチェックを入れて Add をクリックしてサーバーを保存
  6. CData MCP サーバーが左ナビゲーションバーに表示されます。隣の接続アイコンをクリックして Connect AI への接続を確立します

MCP サーバーの有効化と LLM プロバイダーの設定

LibreChat はチャットを動かすために少なくとも 1 つの LLM プロバイダーが必要です。チャット入力で MCP サーバーを有効化し、モデルが Connect AI 経由で MCP ツールを呼び出せるよう、使用するプロバイダーの API キーを追加します。

  1. チャットインターフェースで入力ボックス下部の MCP セレクターをクリックし、CData MCP にチェックが入っていることを確認してツールをチャットに公開します
  2. チャット上部のモデルセレクターをクリックして、使用する LLM プロバイダー（OpenAI、Anthropic、Google など）とモデルを選択します
  3. 選択したプロバイダーの横にある Set API Key をクリックし、プロバイダーの API キーを貼り付けて Submit をクリック

MCP サーバーと LLM プロバイダーの設定が完了したので、LibreChat 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：LibreChat 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、LibreChat のチャット入力を使用して、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 のデータを操作します。

  1. CData MCP サーバーが有効でモデルが選択された状態で、チャット入力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. LibreChat 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 LibreChat インスタンスが Connect AI MCP Server と通信し、チャットインターフェースから直接 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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