Dify と CSV のリアルタイムデータを MCP で連携（CData Connect AI 経由）

Anusha M B
Anusha M B
Technical Marketing Engineer
CData Connect AI の Remote MCP Server を活用して、Dify のエージェントやワークフローからリアルタイムのCSV 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。

Dify は、実運用レベルのエージェント型ワークフローやチャットボット、その他の LLM アプリケーションを構築できるオープンソースプラットフォームです。双方向のModel Context Protocol（MCP）サポートを標準搭載しており、リモート MCP Server をプラットフォーム上のツールとして登録するだけで外部データソースを追加でき、エージェントがリアルタイムデータにアクセスできるようになります。

Dify を組み込みの MCP Server 経由で CData Connect AI と連携すると、ガバナンスの効いたリアルタイムのCSV のデータへアクセスできるようになります。自然言語のプロンプトだけでCSV のデータのカタログ一覧表示やスキーマ探索、レコードのクエリを実行でき、データアクセスはすべて認可済みのデータソースに対して安全に行われます。

この記事では、Connect AI で CSV への接続を設定し、必要な Personal Access Token を生成する方法を解説します。さらに、Connect AI MCP Server を Dify にツールとして登録してエージェントアプリケーションに追加し、Dify からリアルタイムのCSV のデータをクエリして連携を確認する方法もご紹介します。

Dify と CData Connect AI の連携構成

ステップ 1：Dify 用に CSV への接続を設定

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

    CSV 接続プロパティの取得・設定方法

    DataSource プロパティにローカルフォルダ名を設定します。

    .csv、.tab、.txt ではない拡張子のファイルを扱う場合には、IncludeFiles 使用する拡張子をカンマ区切りで設定します。Microsoft Jet OLE DB 4.0 driver 準拠の場合にはExtended Properties を設定できます。別の方法として、Schema.ini ファイルにファイル形式を記述することも可能です。

    CSV ファイルを削除・更新する場合は、UseRowNumbers をTRUE に設定します。RowNumber はテーブルKey として扱われます。

    Amazon S3 内のCSV への接続

    URI をバケットおよびフォルダに設定します。さらに、次のプロパティを設定して認証します。

    • AWSAccessKey：AWS アクセスキー（username）に設定。
    • AWSSecretKey：AWS シークレットキーに設定。

    Box 内のCSV への接続

    URI をCSV ファイルを含むフォルダへのパスに設定します。Box へ認証するには、OAuth 認証標準を使います。 認証方法については、Box への接続 を参照してください。

    Dropbox 内のCSV への接続

    URI をCSV ファイルを含むフォルダへのパスに設定します。Dropbox へ認証するには、OAuth 認証標準を使います。 認証方法については、Dropbox への接続 を参照してください。ユーザーアカウントまたはサービスアカウントで認証できます。ユーザーアカウントフローでは、以下の接続文字列で示すように、ユーザー資格情報の接続プロパティを設定する必要はありません。

    SharePoint Online SOAP 内のCSV への接続

    URI をCSV ファイルを含むドキュメントライブラリに設定します。認証するには、User、Password、およびStorageBaseURL を設定します。

    SharePoint Online REST 内のCSV への接続

    URI をCSV ファイルを含むドキュメントライブラリに設定します。StorageBaseURL は任意です。指定しない場合、ドライバーはルートドライブで動作します。 認証するには、OAuth 認証標準を使用します。

    FTP 内のCSV への接続

    URI をルートフォルダとして使用されるフォルダへのパスが付いたサーバーのアドレスに設定します。認証するには、User およびPassword を設定します。

    Google Drive 内のCSV への接続

    デスクトップアプリケーションからのGoogle への認証には、InitiateOAuth をGETANDREFRESH に設定して、接続してください。詳細はドキュメントの「Google Drive への接続」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、Dify 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

CSV のコネクションと PAT の設定が完了しました。これで Dify は Connect AI 経由でCSV のデータに接続する準備が整いました。

ステップ 2：Dify に Connect AI MCP Server を登録

次に、Connect AI の Remote MCP Server を Dify のツールとして登録し、エージェントやワークフローが Connect AI 経由でリアルタイムデータのツールを検出・呼び出しできるようにします。

  1. Dify にログインするか、セルフホストの Dify インスタンス（組み込み MCP サポートを含む v1.6.0 以降）を開きます
  2. Integrations ページに移動し、Tools を選択して MCP タブをクリック
    3. MCP へ移動
  3. Add MCP Server (HTTP) をクリックし、以下の詳細を入力します：
    • Server URL： https://mcp.cloud.cdata.com/mcp
    • Name Icon： わかりやすい名前を付けます。例：CData Connect AI
    • Server Identifier： 一意の識別子を指定します。例：cdata-connect-ai
    • Headers： 値を Basic your_base64_encoded_email_PAT とした Authorization ヘッダーを追加します

    注意：Dify 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。

  4. Add & Authorize をクリックすると、Dify が Connect AI MCP Server に接続し、利用可能なツールが一覧表示されます Dify への Connect AI MCP Server の追加

MCP サーバーの登録が完了すると、Dify ワークスペース内のすべてのエージェントアプリケーションやワークフローで Connect AI のツールを利用できるようになります。

ステップ 3：Dify からリアルタイム CSV のデータ をクエリ

連携設定が完了したら、Dify でエージェントアプリケーションを構築し、自然言語のプロンプトでリアルタイムのCSV のデータを操作してみましょう。

  1. Dify の Studio ページから Create from Blank をクリックし、アプリケーションタイプとして Agent を選択 Dify での Connect AI MCP ツールの表示
  2. エージェントの設定画面で、Tools セクションの Add をクリックし、ステップ 2 で登録した Connect AI MCP ツールを選択 Dify エージェントへの Connect AI MCP ツールの追加
  3. プロンプトを解釈し MCP ツールを呼び出せるように、エージェント用の LLM プロバイダーとモデルを選択
  4. プレビューパネルのチャット入力欄にプロンプトを入力します。例：
    • cdata-connect-ai のツールを使って利用可能なカタログをすべて一覧表示して
    • CSV で利用可能なスキーマとテーブルを表示して
    • CSV のテーブルから上位 5 件のレコードをクエリして
  5. Dify エージェントが Connect AI MCP Server を呼び出し、CSV のデータのリアルタイム結果を返します Dify エージェントからのリアルタイムデータのクエリ

これで Dify エージェントが Connect AI MCP Server と通信し、エージェント型ワークフローから直接 Remote MCP ツールを通じてリアルタイムのCSV のデータを取得できるようになりました。

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