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

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Databricks 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Databricks 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 Databricks 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Databricks 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。

ステップ 1：Dify 用に Databricks への接続を設定

Dify から Databricks への接続は、Connect AI の Remote MCP Server を通じて実現されます。Dify からDatabricks のデータを操作するために、まず Connect AI で Databricks 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. Add Connection パネルから Databricks を選択

3. Databricks に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

   Databricks 接続プロパティの取得・設定方法

   Databricks クラスターに接続するには、以下のプロパティを設定します。

   • Database：Databricks データベース名。
   • Server：Databricks クラスターのサーバーのホスト名。
   • HTTPPath：Databricks クラスターのHTTP パス。
   • Token：個人用アクセストークン。この値は、Databricks インスタンスのユーザー設定ページに移動してアクセストークンタブを選択することで取得できます。
   Databricks インスタンスで必要な値は、クラスターに移動して目的のクラスターを選択し、Advanced Options の下にあるJDBC/ODBC タブを選択することで見つけることができます。

   Databricks への認証

   CData は、次の認証スキームをサポートしています。

   • 個人用アクセストークン
   • Microsoft Entra ID（Azure AD）
   • Azure サービスプリンシパル
   • OAuthU2M
   • OAuthM2M

   個人用アクセストークン

   認証するには、次を設定します。

   • AuthScheme：PersonalAccessToken。
   • Token：Databricks サーバーへの接続に使用するトークン。Databricks インスタンスのユーザー設定ページに移動してアクセストークンタブを選択することで取得できます。

   その他の認証方法については、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。

   
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

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. 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

Databricks 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Databricks 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. 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

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 Databricks 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Databricks 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
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
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
   • Databricks で利用可能なスキーマとテーブルを表示して
   • Databricks 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、Databricks のデータのリアルタイム結果を返します

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Databricks のデータを取得できるようになりました。

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