ElevenLabs でリアルタイムAzure DevOps のデータにアクセスする音声エージェントを構築
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 DevOps 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 DevOps 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 DevOps 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 DevOps 接続を構成
ElevenLabs から Azure DevOps 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 DevOps のデータを操作するには、まず CData Connect AI で Azure DevOps 接続を作成・設定します。
- 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
- Add Connection パネルから Azure DevOps を選択します
-
Azure DevOps に接続するために必要な認証プロパティを入力します。
AzureDevOps 接続プロパティの取得・設定方法
Azure DevOps アカウントに接続するには、Profile -> Organizations に移動し、アカウントの組織名を取得します。Organization プロパティをこの値に設定します。
Note: 複数のカタログやスキーマに存在するテーブル名もあります。テーブルをクエリする際は、Catalog およびSchema 接続プロパティ、または完全修飾テーブル名のいずれかでカタログとスキーマを指定する必要があります。
Azure DevOps への認証
Azure DevOps は、Basic 認証とAzure AD(OAuth ベース)認証の両方をサポートします。
Basic
Basic 認証でAzure DevOps に接続する場合、Organization とPersonalAccessToken の両方を指定します。 パーソナルアクセストークンを生成するには、Azure DevOps 組織アカウントにログインし、Profile -> Personal Access Tokens -> New Token に移動します。生成されたトークンが表示されます。
Azure AD
Azure AD は、Microsoft のマルチテナント、クラウドベースのディレクトリおよびID 管理サービスです。 これはユーザーベースの認証で、AuthScheme をAzureAD に設定し、Organization をAzure DevOps Organization の名前に設定する必要があります。 Web アプリケーションを介したAzure AD への認証には、必ずカスタムOAuth アプリケーションの作成が必要です。 詳しい認証方法は、ヘルプドキュメント の「Azure DevOps への認証」セクションを参照してください。
- Save & Test をクリックします
- 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。
- 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
- 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
- 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
- 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 DevOps 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 DevOps 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。
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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
- 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
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Custom MCP Server をクリックして新しい連携を追加します
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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
- 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
- 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
- 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。
- 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
- エージェントの設定で Tools セクションに移動します
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ステップ2で設定した CData Connect AI MCP サーバーを追加します
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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
- 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 DevOps 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。
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音声エージェントとの会話を開始します
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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 DevOps のスキーマを見せて"
- "Azure DevOps 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"
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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 DevOps 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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