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

Yazhini G
Yazhini G
Technical Marketing Engineer
CData Connect AI Remote MCP Server を活用して、Open WebUI のチャットインターフェースから BigQuery のデータ にリアルタイムかつ安全にアクセス・クエリできるようにします。

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 BigQuery 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、BigQuery 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 BigQuery 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 BigQuery 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。

BigQuery データ連携について

CData は、Google BigQuery のライブデータへのアクセスと統合を簡素化します。お客様は CData の接続機能を以下の目的で活用しています：

  • OAuth、OAuth JWT、GCP インスタンスなど、すぐに使える幅広い認証スキームのサポートにより、BigQuery へのアクセスを簡素化します。
  • BigQuery と他のアプリケーション間の双方向データアクセスにより、データワークフローを強化します。
  • SQL ストアドプロシージャを通じて、ジョブの開始・取得・キャンセル、テーブルの削除、ジョブロードの挿入など、主要な BigQuery アクションを実行できます。

多くの CData のお客様は、Google BigQuery をデータウェアハウスとして使用しており、CData ソリューションを使用して、別々のソースからビジネスデータを BigQuery に移行し、包括的な分析を行っています。また、BigQuery データの分析やレポート作成に当社の接続機能を使用するお客様も多く、両方のソリューションを使用しているお客様も多数います。

CData が Google BigQuery 体験をどのように向上させるかについての詳細は、ブログ記事をご覧ください：https://jp.cdata.com/blog/what-is-bigquery


はじめに


Step 1: Open WebUI 向けに BigQuery への接続を設定

Open WebUI から BigQuery への接続は、Connect AI の Remote MCP Server を介して実現します。Open WebUI から BigQuery のデータ と対話するには、まず Connect AI で BigQuery 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 BigQuery を選択します
  3. BigQuery に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

    BigQuery 接続プロパティの取得・設定方法

    Google BigQuery はOAuth 認証標準を使用します。個々のユーザーとしてGoogle API にアクセスするには、組み込みクレデンシャルを使うか、OAuth アプリを作成します。

    OAuth では、Google Apps ドメインのユーザーとしてサービスアカウントを使ってアクセスすることもできます。サービスカウントでの認証では、OAuth JWT を取得するためのアプリケーションを登録する必要があります。

    OAuth 値に加え、DatasetId、ProjectId を設定する必要があります。詳細はヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。

  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

BigQuery 接続を設定し、PAT を生成すれば、Open WebUI から Connect AI を介して BigQuery 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 BigQuery 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 BigQuery 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 BigQuery 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
    • BigQuery の利用可能なスキーマとテーブルを表示して
    • BigQuery 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、BigQuery 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 BigQuery 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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