CData Connect AI 経由で LibreChat とリアルタイム Cvent データを連携
LibreChat は、複数の LLM プロバイダー、エージェント、アシスタントを単一のインターフェースにまとめたオープンソースのセルフホスト型 AI チャットプラットフォームです。Model Context Protocol(MCP) にも対応しており、外部ツールやデータソースをチャットに直接接続し、既存のシステムからリアルタイムデータを取得できます。
LibreChat を組み込みの MCP Server 経由で CData Connect AI と連携することで、LibreChat はリアルタイムCvent のデータへの管理されたリアルタイムアクセスを取得できます。これにより、自然言語プロンプトを使用してCvent 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可能になり、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 Cvent 接続設定、必要な Personal Access Token の生成、LibreChat のインストール、Connect AI MCP Server の登録、LLM プロバイダーの設定、そして LibreChat インターフェースからリアルタイムCvent のデータをクエリして連携を確認する方法を説明します。
ステップ 1:LibreChat 用に Cvent への接続を設定
LibreChat から Cvent に接続するには、Connect AI の Remote MCP Server を経由します。LibreChat からCvent のデータを操作するには、まず Connect AI で Cvent のコネクションを作成・設定します。
- Connect AI にログインし、Sources をクリック、次に Add Connection をクリック
- Add Connection パネルから Cvent を選択
-
Cvent に接続するために必要な認証プロパティを入力します。
Cvent への認証を行う前に、ワークスペースとOAuth アプリケーションを作成する必要があります。
ワークスペースの作成
ワークスペースを作成するには:
- Cvent にサインインし、App Switcher(ページ右上の青いボタン) -> Admin に移動します。
- Admin メニューから、Integrations -> REST API に移動します。
- Developer Management の新しいタブが立ち上がります。新しいタブでManage API Access をクリックします。
- Workspace を作成し、名前を付けます。開発者にアクセスさせたいスコープを選択します。スコープは、開発者がアクセスできるデータドメインを制御します。
- All を選択すると、開発者は任意のスコープ、およびREST API にこれから追加されるスコープを選択できます。
- Custom を選択すると、開発者がOAuth アプリで選択できるスコープを、選択したスコープに制限できます。CData 製品によって公開されるすべてのテーブルにアクセスするには、次のスコープを設定する必要があります。
event/attendees:read event/attendees:write event/contacts:read event/contacts:write event/custom-fields:read event/custom-fields:write event/events:read event/events:write event/sessions:delete event/sessions:read event/sessions:write event/speakers:delete event/speakers:read event/speakers:write budget/budget-items:read budget/budget-items:write exhibitor/exhibitors:read exhibitor/exhibitors:write survey/surveys:read survey/surveys:write
OAuth アプリケーションの作成
Workspace を設定して招待すると、開発者はサインアップしてカスタムOAuth アプリを作成できます。手順については、ヘルプドキュメントのカスタムOAuth アプリケーションの作成を参照してください。
Cvent への接続
OAuth アプリケーションを作成したら、次の接続プロパティを設定してCvent に接続します。
- InitiateOAuth:GETANDREFRESH。OAuthAccessToken を自動的に取得およびリフレッシュするために使用します。
- OAuthClientId:OAuth アプリケーションに関連付けられたClient ID。これは、Cvent Developer Portal のApplications page ページにあります。
- OAuthClientSecret:OAuth アプリケーションに関連付けられたClient secret。これは、Cvent Developer Portal のApplications page ページにあります。
- 「Save & Test」をクリック
- Permissions タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新
Personal Access Token の追加
Personal Access Token(PAT)は LibreChat から Connect AI への接続認証に使用します。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勧めします。
- 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
- Settings ページで Access Tokens セクションに移動し、 Create PAT をクリック
- PAT にわかりやすい名前を付けて Create をクリック
- 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。再表示されません
Cvent のコネクションと PAT が設定できたので、LibreChat は Connect AI 経由でCvent のデータに接続する準備が整いました。
ステップ 2:LibreChat をインストールして Connect AI MCP を設定
次に LibreChat をローカルにインストールし、Connect AI Remote MCP Server を設定することで、チャットインターフェースが Connect AI 経由でリアルタイムデータツールを検出・呼び出せるようにします。
- 公式のインストールガイドに従って LibreChat をインストールします。npm セットアップを使用する場合は、MongoDB と MeiliSearch がローカルにインストールされ起動していることを確認してください
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インストール完了後、LibreChat を起動してブラウザで http://localhost:3080/ を開いてチャットインターフェースにアクセスします
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左ナビゲーションバーで MCP Settings アイコンをクリックし、 Add MCP をクリック
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Add MCP パネルで以下の値を設定します:
- Name: CData MCP、または任意の名前
- Description: サーバーの説明(任意)
- MCP Server URL: https://mcp.cloud.cdata.com/mcp
- Transport: Streamable HTTPS
- Authentication: API Key
- Header Format: Basic
- API Key: email:PAT を Base64 エンコードした値
注意:LibreChat 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 API Key フィールドに貼り付けてください。例えば、[email protected]:ABC123...XYZ789 を Base64 エンコードすると dXNlckBkb21haW4uY29tOkFCQzEyMy4uLlhZWjc4OQ== のような値になります
- I trust this application にチェックを入れて Add をクリックしてサーバーを保存
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CData MCP サーバーが左ナビゲーションバーに表示されます。隣の接続アイコンをクリックして Connect AI への接続を確立します
MCP サーバーの有効化と LLM プロバイダーの設定
LibreChat はチャットを動かすために少なくとも 1 つの LLM プロバイダーが必要です。チャット入力で MCP サーバーを有効化し、モデルが Connect AI 経由で MCP ツールを呼び出せるよう、使用するプロバイダーの API キーを追加します。
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チャットインターフェースで入力ボックス下部の MCP セレクターをクリックし、CData MCP にチェックが入っていることを確認してツールをチャットに公開します
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チャット上部のモデルセレクターをクリックして、使用する LLM プロバイダー(OpenAI、Anthropic、Google など)とモデルを選択します
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選択したプロバイダーの横にある Set API Key をクリックし、プロバイダーの API キーを貼り付けて Submit をクリック
MCP サーバーと LLM プロバイダーの設定が完了したので、LibreChat は Connect AI 経由でリアルタイムCvent のデータをクエリできる状態になりました。
ステップ 3:LibreChat からリアルタイム Cvent のデータ をクエリ
連携設定が完了したら、LibreChat のチャット入力を使用して、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Cvent のデータを操作します。
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CData MCP サーバーが有効でモデルが選択された状態で、チャット入力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
- Cvent で利用可能なスキーマとテーブルを表示して
- Cvent 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
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LibreChat が Connect AI MCP Server を呼び出し、Cvent のデータのリアルタイム結果を返します
これで LibreChat インスタンスが Connect AI MCP Server と通信し、チャットインターフェースから直接 Remote MCP ツールを通じてリアルタイムCvent のデータを取得できるようになりました。
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