ElevenLabsでBitbucket にアクセスする音声エージェントを構築

Jerod Johnson
Jerod Johnson
Director, Technology Evangelism
CData Connect AI のリモート MCP サーバーを使用して、ElevenLabs エージェントからBitbucket のデータにセキュアにアクセスできます。

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Bitbucket 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 Bitbucket 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Bitbucket 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 Bitbucket 接続を構成

ElevenLabs から Bitbucket 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Bitbucket のデータを操作するには、まず CData Connect AI で Bitbucket 接続を作成・設定します。

  1. 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
    2. Connect AI で接続を追加
  2. Add Connection パネルから Bitbucket を選択します
    3. データソースを選択
  3. 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。

    1. 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。
    2. 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。
    3. コンシューマーを追加をクリックします。
    4. カスタムアプリケーションの名前と説明を入力します。
    5. 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。
    6. 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。
    7. 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。
    8. 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。
    9. 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。
    接続の設定（Salesforce の例）
  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
    6. 権限の更新

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。

  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（例："ElevenLabs Voice Agent"）を付けて、Create をクリックします
    4. 新しい PAT の作成
  4. 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

Bitbucket 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Bitbucket 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。

  1. 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 ElevenLabs エージェントダッシュボード
  2. 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
  3. Custom MCP Server をクリックして新しい連携を追加します カスタム MCP サーバーの追加
  4. 以下の設定を入力します：
    • Name: CData Connect AI
    • Description: 数百種類のソースからエンタープライズデータへのリアルタイムアクセス
    • 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
    CData Connect AI MCP サーバーの設定
  5. 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
  6. 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
  7. 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。

  1. 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
  2. エージェントの設定で Tools セクションに移動します
  3. ステップ2で設定した CData Connect AI MCP サーバーを追加します エージェントに MCP サーバーを追加
  4. 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
  5. 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Bitbucket 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。

  1. 音声エージェントとの会話を開始します 音声エージェントとの会話を開始
  2. 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"
    • "Bitbucket のスキーマを見せて"
    • "Bitbucket 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"
  3. 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 Connect AI のデータで応答する音声エージェント

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Bitbucket 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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