Boomi AgentstudioとConnect AI経由でBitbucket を統合
Boomi Agentstudio は、タスクの自動化、統合ワークフローの強化、ビジネスプロセス全体でのインテリジェントな意思決定をサポートする AI エージェントを設計、オーケストレーション、ガバナンスするためのエンタープライズプラットフォームです。CData Connect AI と接続することで、Boomi Agentstudio は標準化された MCP ツールインターフェースを通じて、Bitbucket などのライブエンタープライズデータにセキュアにアクセス、クエリ、アクションを実行できます。
CData Connect AI は、エンタープライズデータシステムへのガバナンスが効いたリアルタイムアクセスを提供するマネージド Model Context Protocol（MCP）プラットフォームです。数百種類のデータソースにわたって、カタログ、スキーマ、テーブル、SQL クエリを含む構造化されたメタデータを公開します。Connect AI を使用すると、Boomi Agentstudio は ETL パイプライン、データレプリケーション、カスタム統合コードを必要とせずに、ライブの運用データをエージェントロジックとワークフロー自動化に直接取り込むことができます。
この記事では、Boomi Agentstudio を CData Connect AI MCP エンドポイントに接続し、Bitbucket やその他のサポート対象データソースへのアクセスを設定し、エージェント駆動型ワークフロー内からリアルタイムクエリを発行する方法を説明します。
前提条件
- Bitbucket のアカウント
- CData Connect AI のアカウント
- Boomi Agentstudio のアカウント
ステップ 1：Boomi Agentstudio 用に Bitbucket への接続を設定
Boomi Agentstudio が Bitbucket にアクセスするには、CData Connect AI で Bitbucket への接続を作成します。この接続は Remote MCP Server を介して Boomi に公開されます。
- Connect AI にログインし、Sources をクリック、次に + Add Connection をクリック
- 利用可能なデータソースから Bitbucket を選択
-
Bitbucket に接続するために必要な認証プロパティを入力します。
ほとんどのクエリでは、ワークスペースを設定する必要があります。唯一の例外は、Workspacesテーブルです。このテーブルはこのプロパティの設定を必要とせず、クエリを実行すると、Workspaceの設定に使用できるワークスペーススラッグのリストが提供されます。このテーブルにクエリを実行するには、スキーマを'Information'に設定し、SELECT * FROM Workspacesクエリを実行する必要があります。
Schemaを'Information'に設定すると、一般的な情報が表示されます。Bitbucketに接続するには、以下のパラメータを設定してください。
- Schema: ワークスペースのユーザー、リポジトリ、プロジェクトなどの一般的な情報を表示するには、これを'Information'に設定します。それ以外の場合は、クエリを実行するリポジトリまたはプロジェクトのスキーマに設定します。利用可能なスキーマの完全なセットを取得するには、sys_schemasテーブルにクエリを実行してください。
- Workspace: Workspacesテーブルにクエリを実行する場合を除き、必須です。Workspacesテーブルへのクエリにはこのプロパティは必要ありません。そのクエリはWorkspaceの設定に使用できるワークスペーススラッグのリストのみを返すためです。
Bitbucketでの認証
BitbucketはOAuth認証のみをサポートしています。すべてのOAuthフローからこの認証を有効にするには、カスタムOAuthアプリケーションを作成し、AuthSchemeをOAuthに設定する必要があります。
特定の認証ニーズ（デスクトップアプリケーション、Webアプリケーション、ヘッドレスマシン）に必要な接続プロパティについては、ヘルプドキュメントを必ず確認してください。
カスタムOAuthアプリケーションの作成
Bitbucketアカウントから、以下のステップを実行します。
- 設定（歯車アイコン）に移動し、ワークスペース設定を選択します。
- アプリと機能セクションで、OAuthコンシューマーを選択します。
- コンシューマーを追加をクリックします。
- カスタムアプリケーションの名前と説明を入力します。
- コールバックURLを設定します。
- デスクトップアプリケーションとヘッドレスマシンの場合、http://localhost:33333または任意のポート番号を使用します。ここで設定するURIがCallbackURLプロパティになります。
- Webアプリケーションの場合、信頼できるリダイレクトURLにコールバックURLを設定します。このURLは、ユーザーがアプリケーションにアクセスが許可されたことを確認するトークンを持って戻るWebの場所です。
- クライアント認証情報を使用して認証する予定の場合、これはプライベートコンシューマーですを選択する必要があります。ドライバーでは、AuthSchemeをclientに設定する必要があります。
- OAuthアプリケーションに与える権限を選択します。これにより、読み取りおよび書き込みできるデータが決まります。
- 新しいカスタムアプリケーションを保存するには、保存をクリックします。
- アプリケーションが保存された後、それを選択して設定を表示できます。アプリケーションのKeyとSecretが表示されます。これらを将来の使用のために記録してください。Keyを使用してOAuthClientIdを設定し、Secretを使用してOAuthClientSecretを設定します。
- 「Create & Test」をクリック
- 認証が完了したら、Bitbucket 接続の Permissions タブを開き、必要に応じてユーザーベースのアクセス許可を設定します。
Personal Access Token（PAT）の生成
Boomi Agentstudio はアカウントのメールアドレスと Personal Access Token（PAT） を使用して Connect AI に認証します。アクセス制御の粒度を維持するために、統合ごとに個別の PAT を作成することをお勧めします。
- Connect AI で、右上の 歯車アイコン を選択して Settings を開きます。
- Access Tokens で Create PAT を選択します。
- トークンの説明的な名前を入力し、Create を選択します。
- トークンをコピーして安全に保存します。PAT は作成時にのみ表示されます。
Bitbucket 接続と PAT が設定できたので、Boomi Agentstudio は CData Connect AI MCP サーバー経由でBitbucket のデータに接続する準備が整いました。
ステップ 2：CData Connect AI MCP エンドポイントを使用してソースを作成
まず、Boomi Agentstudio 内に新しい MCP データソースを作成します。これにより Boomi と CData Connect AI 間のセキュアな接続が確立され、エージェントが MCP ツールを呼び出してライブエンタープライズデータを操作できるようになります。
Connect AI MCP をソースとして接続するには、以下のプロセスに従います。
- Boomi にログインします。
- Services を開き、リストから Agentstudio を選択します。
- Sources タブに移動し、Create a new source をクリックします。
- Agent Designer ウィンドウで Sources タブを開き、ソースタイプとして Model Context Protocol (MCP) を選択します。
- Create MCP Source 画面で、以下の Configuration 詳細を入力します。
- Name: ソースの名前を入力
- Details: ソースの簡単な説明を追加
- Transport Type: Streamable HTTP
- URL: https://mcp.cloud.cdata.com/mcp
- Authentication: Basic Authentication
- Username: Connect AI アカウントのユーザー名を入力
- Password: Connect AI の PAT を入力
- Test Connection をクリックします。
- 接続が成功したら、Discover Tools をクリックします。Boomi は queryData、getCatalogs、getSchemas、getTables などの CData Connect AI によって公開されているすべての MCP ツールを Tools タブに一覧表示します。
- Discover and Select Tools セクションですべてのツールを選択し、Continue をクリックします。
- Review セクションで詳細を確認し、Save をクリックします。
Boomi は新しいソースを Sources タブに追加します。
Tools タブをクリックして、CData Connect AI のすべてのツールがリストに表示されていることを確認します。
ステップ 3：新しいエージェントを作成
Bitbucket のデータ とやりとりするための新しいエージェントを作成します。エージェントはプロンプトと Connect AI によって公開されたツール間のインターフェースとして機能し、クエリを処理してインテリジェントなレスポンスを返すことができます。
- Agents タブに移動し、Create New Agent をクリックします。
- Agent Designer ウィンドウで、Agents タブの下にある Blank Template を選択します。
- Profile セクションで以下の詳細を入力します。
- Basic Information: ゴール、エージェント名、エージェント画像を指定
- Agent Mode: プロンプトへの応答方法に基づいて Conversational または Structured モードを選択し、それに応じてモードを設定
- Save and Continue をクリックします。
- Tasks セクションで、エージェントが実行するアクションを定義します。
- + Add New Task をクリックします。
- Description タブでタスク名と説明を入力します。
- Instructions タブで + Add New Instruction をクリックし、このタスク内でエージェントがツールを使用する方法を説明します。
- Tools タブで + Add New Tool をクリックし、Connect AI によって公開されたツールを選択します。Update Selected Tool をクリックし、Requires Approval と Data Passthrough を有効にして、タスクを保存し、Save and Continue をクリックします。
注意: すべてのタスクで最大 25 個のツールを追加できます。
- + Add New Task をクリックします。
- Guardrails セクションで、エージェントがセキュアかつ倫理的に動作するためのルール、制限、フィルターを定義します。必要に応じてブロックメッセージ、拒否トピック、ワードフィルター、カスタム正規表現パターンを追加します。Save and Continue をクリックします。
- Review セクションですべての詳細を確認し、Deploy をクリックしてエージェントをデプロイします。
エージェントをデプロイしたら、チャットインターフェースでプロンプトに対する正確でコンテキストに沿ったレスポンスを生成するために使用できます。
ステップ 4：エージェントを使用してBitbucket のデータにプロンプトを送信
エージェントを作成してデプロイしたら、自然言語プロンプトを使用してBitbucket のデータとやりとりできます。
Bitbucket のデータ にプロンプトを送信するには、以下のステップに従います。
- Chat タブに移動し、ドロップダウンリストからエージェントを選択します。
- プロンプトを入力します（例: 「Bitbucket で利用可能なテーブルはいくつありますか？」）。
- エージェントがプロンプトを処理して結果を返します。
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