CData Connect AI 経由で Goose とリアルタイム BigCommerce 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、ローカルで動作する AI エージェント Goose からBigCommerce の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。

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BigCommerce 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BigCommerce 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 BigCommerce 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BigCommerce 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 BigCommerce への接続を設定

Goose から BigCommerce への接続は、Connect AI の Remote MCP Server を通じて実現されます。Goose からBigCommerce のデータを操作するために、まず Connect AI で BigCommerce 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. Connect AI での接続の追加
  2. Add Connection パネルから BigCommerce を選択
    3. データソースの選択
  3. BigCommerce に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

    BigCommerce 認証は標準のOAuth フローに基づいています。

    Store ID の取得

    BigCommerce Store に接続するには、StoreId が必要です。Store Id を確認するには、以下の手順に従ってください。

    1. BigCommerce アカウントにログインします。
    2. ホームページから「Advanced Settings」->「API Accounts」 を選択します。
    3. 「Create API Account」->「Create V2/V3 API Token」をクリックします。
    4. 画面にAPI Path という名前のテキストボックスが表示されます。
    5. テキストボックス内に、次の構造のURL が表示されます：https://api.bigcommerce.com/stores/{Store Id}/v3。
    6. 上記で示したように、Store Id は'stores/' と'/v3' パスパラメータの間にあります。
    7. Store Id を取得したら、「キャンセル」 をクリックするか、まだ持っていない場合はAPI Account の作成に進むことができます。

    パーソナルアクセストークンの取得

    加えて、自分のデータをテストおよびアクセスするには、個人用トークンを取得する必要があります。個人用トークンを取得する方法は次のとおりです。

    1. BigCommerce アカウントにログインします。
    2. ホームページから「Advanced Settings」->「API Accounts」 を選択します。
    3. 「Create API Account」->「Create V2/V3 API Token」をクリックします。
    4. アカウント名を入力します。
    5. 作成するAPI Account の「OAuth Scopes」を選択します。CData 製品 は"None" とマークされたデータにアクセスできません。また、"read-only" とマークされたデータを変更できません。
    6. 「保存」をクリックします。

    BigCommerce への認証

    次に、以下を設定してデータに接続できます。
    • StoreId：API Path テキストボックスから取得したStore ID に設定。
    • OAuthAccessToken：生成したトークンに設定。
    • InitiateOAuth：OFF に設定。

    接続の設定（Salesforce の例）
  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
    6. 権限の更新

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. 新しい PAT の作成
  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

BigCommerce 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BigCommerce 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 Goose での AI プロバイダーの選択
  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 Goose へのカスタム拡張機能の追加
  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

    Goose での Connect AI MCP Server の設定
  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 チャットでの CData MCP 拡張機能の有効化

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BigCommerce 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 BigCommerce 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BigCommerce 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
    • BigCommerce で利用可能なスキーマとテーブルを表示して
    • BigCommerce 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、BigCommerce のデータのリアルタイム結果を返します Goose からのリアルタイムデータのクエリ

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BigCommerce 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 BigCommerce 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。

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