Agno を使って CData Connect AI 経由で Certinia のデータと対話する

Anusha M B
Anusha M B
Technical Marketing Engineer
CData Connect AI Remote MCP Server を活用して、Agno エージェントが Certinia のデータ に対して安全に質問やアクションを実行できるようにします。

Agno は、ツールを使って推論・計画・アクションを実行する AI エージェントを構築するための、開発者向け Python フレームワークです。 Agno はクリーンでコード駆動型のアーキテクチャを重視しており、エージェントランタイムを開発者が完全に制御できます。

CData Connect AI は、数百種類のエンタープライズデータソースを AI システムと連携させるための、セキュアなクラウド間インターフェースを提供します。 Connect AI を使用すると、リアルタイムの Certinia のデータ をレプリケーションなしでリモート MCP エンドポイント経由で公開できます。

このガイドでは、Agno Python SDK を使用して本番環境対応の Agno エージェントを構築します。 エージェントは streamable HTTP を使用して MCP 経由で CData Connect AI に接続し、利用可能なツールを動的に検出して、 リアルタイムの Certinia のデータ にクエリを実行します。

前提条件

  1. Python 3.9 以上
  2. CData Connect AI アカウント – こちらからサインアップまたはログイン
  3. 有効な認証情報を持つ Certinia アカウント
  4. LLM API キー(例:OpenAI

概要

プロセスの概要は以下のとおりです。

  1. 接続:CData Connect AI で Certinia 接続を設定します。
  2. 検出:MCP を使用して CData Connect AI が公開するツールを動的に取得します。
  3. クエリ:MCP ツールを Agno 関数としてラップし、リアルタイムの Certinia のデータ にクエリを実行します。

Step 1: CData Connect AI で Certinia を設定

Agno からリアルタイムの Certinia のデータ にクエリを実行するには、まず CData Connect AICertinia 接続を作成します。 この接続は CData Remote MCP Server 経由で公開されます。

  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。 Adding a connection
  2. Add Connection パネルから「Certinia」を選択します。 Selecting a data source
  3. 必要な認証プロパティを入力します。

    Certinia 接続プロパティの取得・設定方法

    デフォルトでは、CData 製品は本番環境に接続します。サンドボックスアカウントを使用するには、UseSandboxtrue に設定します。User にサンドボックスのユーザー名を指定してください。

    Certinia への認証

    Certinia への接続に使用できる認証方法は以下のとおりです。

    • ログイン認証
    • SSO
    • OAuth

    ログインおよびトークン

    User およびPassword をログインクレデンシャルに設定します。さらにSecurityToken を設定します。SecurityToken については、信頼できるIP アドレスに利用中のIP を追加することで指定する必要がなくなります。

    セキュリティトークンを無効にするには、以下の手順を実行してください。

    1. Certinia にログインして、「設定」セクションの「Quick Find」ボックスに「Network Access」と入力します。
    2. 使用しているIP アドレスを信頼できるIP アドレスのリストに追加します。

    セキュリティトークンの取得には、以下を実行してください。

    1. Certinia の個人情報設定用ページを開きます。
    2. セキュリティトークンリセット用のリンクをクリックすると、トークンが指定したメールアドレスに送信されます。
    3. 取得したセキュリティトークンを、SecurityToken 接続プロパティに指定するか、Password に追加してください。

    OAuth

    すべてのOAuth フローで、AuthSchemeOAuth に設定する必要があります。詳しい設定方法については、ヘルプドキュメントの「OAuth」セクションを参照してください。

    Configuring connection properties Create & Test をクリックします。
  4. Permissions タブを開き、ユーザーアクセスを設定します。 Updating permissions

Personal Access Token の追加

Personal Access Token(PAT)は、Agno から CData Connect AI への MCP リクエストを認証するために使用されます。

  1. Settings を開き、Access Tokens に移動します。
  2. Create PAT をクリックします。
  3. 生成されたトークンを安全に保存します。 Creating a PAT

Step 2: 依存関係のインストールと環境変数の設定

Agno と MCP アダプターの依存関係をインストールします。LangChain は MCP ツールの互換性のためだけに含まれています。

pip install agno agno-mcp langchain-mcp-adapters

環境変数を設定します。

export CDATA_MCP_URL="https://mcp.cloud.cdata.com/mcp"
export CDATA_MCP_AUTH="Base64EncodedCredentials"
export OPENAI_API_KEY="your-openai-key"

「Base64EncodedCredentials」は、Connect AI ユーザーのメールアドレスと Personal Access Token をコロン(「:」)で結合し、Base64 エンコードした値です:Base64([email protected]:MY_CONNECT_AI_PAT)

Step 3: MCP 経由で CData Connect AI に接続

streamable HTTP を使用して MCP クライアントを作成します。これにより、CData Connect AI へのセキュアな接続が確立されます。

import os
from langchain_mcp_adapters.client import MultiServerMCPClient

mcp_client = MultiServerMCPClient(
  connections={
    "default": {
      "transport": "streamable_http",
      "url": os.environ["CDATA_MCP_URL"],
      "headers": {
        "Authorization": f"Basic {os.environ['CDATA_MCP_AUTH']}"
      }
    }
  }
)

Step 4: MCP ツールの検出

CData Connect AI は操作を MCP ツールとして公開します。これらは実行時に動的に取得されます。

langchain_tools = await mcp_client.get_tools()
for tool in langchain_tools:
  print(tool.name)

Step 5: MCP ツールを Agno 関数に変換

各 MCP ツールを Agno 関数としてラップし、エージェントで使用できるようにします。

注意:Agno がすべての推論、計画、ツール選択を行います。LangChain は CData Connect AI が公開するツールを利用するための軽量な MCP 互換レイヤーとしてのみ使用されます。

from agno.tools import Function

def make_tool_caller(lc_tool):
  async def call_tool(**kwargs):
    return await lc_tool.ainvoke(kwargs)
  return call_tool

Step 6: Agno エージェントを作成してリアルタイムの Certinia のデータ にクエリ

Agno がすべての推論、計画、ツール呼び出しを行います。LangChain は MCP 互換性以外の役割を果たしません。

from agno.agent import Agent
from agno.models.openai import OpenAIChat

agent = Agent(
  model=OpenAIChat(
    id="gpt-4o",
    temperature=0.2,
    api_key=os.environ["OPENAI_API_KEY"]
  ),
  tools=agno_tools,
  markdown=True
)

await agent.aprint_response(
  "Show me the top 5 records from the available data source"
)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

以下の結果は、Agno エージェントが CData Connect AI を通じて MCP ツールを呼び出し、リアルタイムの Certinia のデータ を返す様子を示しています。

Running the Agno agent Agno agent output

これで、Agno エージェントを通じて自然言語でリアルタイムの Certinia のデータ にクエリを実行できるようになりました。


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