Open WebUI と CData Connect AI を連携してリアルタイムの Azure Data Lake Storage データと対話する

Open WebUI は、ホスト型の LLM API とローカルで提供されるモデルを、カスタマイズ可能な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。ツールサーバーフレームワークを通じて Model Context Protocol（MCP） をサポートしており、外部ツールやデータソースを設定することで、チャットがモデルの学習データの枠を超えてリアルタイムのシステムとやり取りできるようになります。

組み込みの MCP Server を介して Open WebUI を CData Connect AI と連携させると、Open WebUI はガバナンスの効いた状態でリアルタイムの Azure Data Lake Storage のデータ にアクセスできるようになります。これにより、自然言語のプロンプトを使ってカタログの一覧表示、スキーマの探索、Azure Data Lake Storage のデータ のレコードへ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データソースに対して安全に実行されます。

この記事では、Connect AI で Azure Data Lake Storage への接続を設定し、必要な Personal Access Token を生成して、Open WebUI をインストールし、Connect AI MCP Server を登録、LLM プロバイダーを設定したうえで、Open WebUI のチャットインターフェースからリアルタイムの Azure Data Lake Storage のデータ にクエリを実行して連携を確認するまでの手順を説明します。

Step 1: Open WebUI 向けに Azure Data Lake Storage への接続を設定

Open WebUI から Azure Data Lake Storage への接続は、Connect AI の Remote MCP Server を介して実現します。Open WebUI から Azure Data Lake Storage のデータ と対話するには、まず Connect AI で Azure Data Lake Storage 接続を作成・設定していきましょう。

1. Connect AI にログインし、Sources をクリックして、 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

Personal Access Token を追加する

Personal Access Token（PAT）は、Open WebUI 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な場所に保存してください。再度表示されることはありません

Azure Data Lake Storage 接続を設定し、PAT を生成すれば、Open WebUI から Connect AI を介して Azure Data Lake Storage のデータ に接続できるようになります。

Step 2: Open WebUI をインストールして Connect AI MCP を設定

次に、Open WebUI をローカルにインストールし、Connect AI Remote MCP Server をツールサーバーとして設定していきましょう。これにより、チャットインターフェースが Connect AI を通じてリアルタイムデータ向けのツールを検出・呼び出せるようになります。

1. 公式の クイックスタートガイドに従って Open WebUI をインストールします
2. インストールが完了したら、Open WebUI を起動してブラウザーで開き、チャットインターフェースにアクセスします
3. 右上のプロフィールアイコンをクリックし、Admin Panel を選択します
4. Admin Panel の上部ナビゲーションバーで Settings をクリックします
5. 左メニューから Integrations を選択し、Manage Tool Servers の横にある アイコンをクリックして新しい接続を追加します
6. Add Connection パネルで、次の値を使ってサーバーを設定します。
   • Type: MCP Streamable HTTP
   • Name: CData MCP、または任意の名前
   • ID: cdata-mcp
   • URL: https://mcp.cloud.cdata.com/mcp
   • Auth: None
7. Advanced セクションを展開し、次の JSON を Headers フィールドに貼り付けます。

   {
       "Authorization": "Basic your_base64_encoded_email_PAT",
       "Content-Type": "application/json"
   }
   		

   注意：Open WebUI は Connect AI との通信に Basic authentication を使用します。Connect AI のユーザーメールアドレスと、先ほど作成した PAT を email:PAT の形式で結合し、その文字列を Base64 エンコードして、先頭に Basic を付けます。たとえば [email protected]:ABC123...XYZ789 の場合、Authorization ヘッダーの値は次のようになります：Basic dXNlckBkb21haW4uY29tOkFCQzEyMy4uLlhZWjc4OQ==

   
8. Save をクリックしてツールサーバーを登録します

MCP サーバーを有効化して LLM プロバイダーを設定する

Open WebUI でチャットを動かすには、少なくとも 1 つの LLM プロバイダーが必要です。チャット入力欄から MCP サーバーを有効化し、お好みのプロバイダーの API キーを設定しましょう。これにより、モデルがプロンプトを解釈し、Connect AI を介して MCP ツールを呼び出せるようになります。

1. チャットインターフェースに戻り、チャット入力欄の下部にある Integrations アイコンをクリックして Tools を選択し、CData MCP をオンに切り替え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、お好みの LLM プロバイダーとモデルを選択します。プロンプトが表示されたらプロバイダーの API キーを追加し、チャットでモデルを使用できるようにします

MCP サーバーと LLM プロバイダーの設定が完了すれば、Open WebUI から Connect AI を介してリアルタイムの Azure Data Lake Storage のデータ にクエリを実行する準備が整います。

Step 3: Open WebUI からリアルタイムの Azure Data Lake Storage のデータ にクエリ

連携が完了したら、Open WebUI のチャット入力欄を使い、設定した LLM が処理する自然言語のプロンプトでリアルタイムの Azure Data Lake Storage のデータ と対話してみましょう。

1. CData MCP サーバーを有効化してモデルを選択した状態で、チャット入力欄にプロンプトを入力します。たとえば次のようなプロンプトです。
   • cdata mcp 内のすべてのカタログを一覧表示して
   • Azure Data Lake Storage の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 件のレコードを取得して
2. Open WebUI が Connect AI MCP Server を呼び出し、Azure Data Lake Storage のデータ からリアルタイムの結果を返します

これで、Open WebUI インスタンスが Connect AI MCP Server と通信し、リモート MCP ツールを通じてチャットインターフェースから直接 Azure Data Lake Storage のデータ のリアルタイムデータを取得できるようになりました。

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