CData Connect AI 経由で Goose とリアルタイム Confluence 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Confluence 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Confluence 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Confluence 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 Confluence 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Confluence 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 Confluence への接続を設定

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

    Confluence 接続プロパティの取得・設定方法

    任意のConfluence Cloud またはConfluence Server インスタンスへの接続を確立できます。接続するにはURL 接続プロパティを設定します。例えば、https://yoursitename.atlassian.net です。

    Confluence への認証

    Confluence は、次の認証メソッドをサポートしています：API トークン、Basic 認証、OAuth 2.0、SSO。

    API トークン - Confluence Cloud アカウント

    トークンの取得

    アカウント認証にはAPI トークンが必要です。API トークンを生成するには、Atlassian アカウントにログインしてAPI トークン -> API トークンの作成を選択します。生成されたトークンが表示されます。

    トークンを使用する認証

    Cloud アカウントへの認証を行うには、以下を入力します。

    • AuthScheme：APIToken に設定。
    • User：Confluence サーバーに認証する際に使用されるユーザー。
    • APIToken：現在認証されているユーザーに紐づくAPI トークン。
    • Url：Confluence エンドポイントに紐づくURL。例えば、https://yoursitename.atlassian.net です。

    Basic 認証 - Confluence Server インスタンス

    Server インスタンスへの認証を行うには、以下のように指定します。

    • AuthScheme：Basic に設定。
    • User：Confluence インスタンスに認証する際に使用されるユーザー。
    • Password：Confluence サーバーに認証する際に使われるパスワード。
    • Url：Confluence エンドポイントに紐づくURL。例えば、https://yoursitename.atlassian.net です。
    その他の認証方法と詳細については、ヘルプドキュメントの「はじめに」セクションを参照してください。

    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

Confluence 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Confluence 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Confluence 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 Confluence 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Confluence 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
    • Confluence で利用可能なスキーマとテーブルを表示して
    • Confluence 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、Confluence 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Confluence 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 Confluence 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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