【MCP Server】n8n からDatabricks のデータと連携しよう！

加藤龍彦
加藤龍彦
デジタルマーケティング
CData Connect AI のリモートMCP Server で n8n から Databricks へのリアルタイムアクセスを実現。ワークフロー自動化でデータの読み取りとアクション実行を簡単に。

n8n は、さまざまなアプリケーションやサービスを接続してタスクやプロセスを自動化できる、オープンソースのワークフロー自動化ツールです。CData Connect AI のリモートMCP と組み合わせることで、n8n を活用して Databricks とリアルタイムでやり取りできます。この記事では、Connect AI Remote MCP を使用して Databricks に接続し、n8n で Databricks とやり取りする基本的なワークフローを作成する方法をご紹介します。

CData Connect AI は、Databricks のデータに接続するための専用クラウド間インターフェースを提供します。CData Connect AI Remote MCP Server により、Google ADK エージェントと Databricksの間でセキュアな通信が可能になります。これにより、ネイティブ対応データベースへのデータレプリケーションを必要とせずに、エージェントから Databricks のデータ の読み取りや操作を実行できます。CData Connect AIは最適化されたデータ処理機能を備えており、フィルタや JOIN を含むサポート対象のすべての SQL 操作を効率的に Databricksへ直接送信します。サーバーサイド処理を活用することで、要求されたDatabricks のデータ を迅速に取得できます。

この記事では、n8n でシンプルなチャットエージェントを構築して、データを会話形式で探索（Vibe Query）する方法をご紹介します。ここで紹介する接続の原則は、あらゆる n8n ワークフローに適用できます。Connect AI を使用すれば、Databricks に加えて、数百の他のデータソースにもアクセスできるワークフローやエージェントを構築できます。

Databricks データ連携について

CData を使用すれば、Databricks のライブデータへのアクセスと統合がこれまでになく簡単になります。お客様は CData の接続機能を以下の目的で利用しています：

  • Runtime バージョン 9.1 - 13.X から Pro および Classic Databricks SQL バージョンまで、すべてのバージョンの Databricks にアクセスできます。
  • あらゆるホスティングソリューションとの互換性により、お好みの環境で Databricks を使用し続けることができます。
  • パーソナルアクセストークン、Azure サービスプリンシパル、Azure AD など、さまざまな方法で安全に認証できます。
  • Databricks ファイルシステム、Azure Blob ストレージ、AWS S3 ストレージを使用して Databricks にデータをアップロードできます。

多くのお客様が、さまざまなシステムから Databricks データレイクハウスにデータを移行するために CData のソリューションを使用していますが、ライブ接続ソリューションを使用して、データベースと Databricks 間の接続をフェデレートしているお客様も多数います。これらのお客様は、SQL Server リンクサーバーまたは Polybase を使用して、既存の RDBMS 内から Databricks へのライブアクセスを実現しています。

一般的な Databricks のユースケースと CData のソリューションがデータの問題解決にどのように役立つかについては、ブログをご覧ください：What is Databricks Used For? 6 Use Cases


はじめに


ステップ 1：n8n 用の Databricks 接続を設定する

n8n から Databricks への接続は、CData Connect AI のリモートMCP を通じて実現されます。n8n から Databricks とやり取りするために、まず CData Connect AI で Databricks 接続を作成・設定していきましょう。

  1. Connect AI にログインし、「Sources」をクリックして、「Add Connection」をクリックします
  2. 「Add Connection」パネルから「Databricks」を選択します
  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. 「Create & Test」をクリックします
  5. 「Add Databricks Connection」ページの「Permissions」タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新します。

パーソナルアクセストークンの追加

パーソナルアクセストークン（PAT）は、n8n から Connect AI への接続を認証するために使用されます。アクセス制御の粒度を維持するために、サービスごとに個別の PAT を作成することをおすすめします。

  1. Connect AI アプリの右上にある歯車アイコン（）をクリックして、設定ページを開きます。
  2. 設定ページの「Access Tokens」セクションに移動し、「Create PAT」をクリックします。
  3. PAT に名前を付けて「Create」をクリックします。
  4. パーソナルアクセストークンは作成時にのみ表示されますので、必ずコピーして安全な場所に保管してください。

これで接続の設定と PAT の生成が完了しました。n8n から Databricks に接続する準備が整いました。

ステップ 2：n8n を CData Connect AI に接続する

以下の手順に従って、n8n で CData Connect AI に接続していきましょう：

  1. n8n.io にサインインするか、新しいアカウントを作成します。
  2. MCP Client ツールを使用するワークフローをn8n で作成します。以下の例では、チャットボットとして機能するワークフローを作成しています。チャットモデルには OpenAI を使用し、Memory には Simple Memory を使用しました。
  3. ワークフロー内の MCP Client ノードを設定します：
    • Endpoint をhttps://mcp.cloud.cdata.com/mcp に設定します（Connect AI の「Connect Data to AI」リボンに記載されています）。
    • Server Transport を HTTP Streamable に設定します。
    • Authentication を Header Auth に設定し、以下のプロパティを設定して Basic 認証を使用します。
      • Name を Authorization に設定します。
      • Value を Basic EMAIL:PAT に設定し、EMAIL と PAT をConnect AI のメールアドレスと先ほど作成した PAT に置き換えます。例：Basic [email protected]:Uu90pt5vEO...

オプション：AI エージェントにコンテキストを提供する

このステップでは、AI Agent ノードの System Message パラメータを通じて、AI エージェントの役割を確立し、会話のコンテキストを提供します。エージェントに MCP Server エキスパートとしての役割と利用可能なツールのリストを明示的に伝えるシステムメッセージを提供することで、エージェントの理解と応答の精度を高めることができます。例えば、System Message を以下のように設定できます。 

あなたは、CData Connect AI MCP Server に接続された MCP Client ツールの使用エキスパートです。常に徹底的に検索し、各クエリに最も関連性の高い MCP Client ツールを使用してください。以下は、利用可能なツールとそれぞれの説明です：
queryData: 接続されたデータソースに対して SQL クエリを実行し、結果を取得します。queryData ツールを使用する場合は、テーブル名に次の形式を使用してください：catalog.schema.tableName
execData: 接続されたデータソースに対してストアドプロシージャを実行します
getCatalogs: CData Connect AI から利用可能な接続のリストを取得します。接続名は、他のツールや CData Connect AI へのクエリでカタログ名として使用する必要があります。特定のカタログで利用可能なスキーマのリストを取得するには、`getSchemas` ツールを使用してください。
getColumns: 特定のカタログ、スキーマ、テーブルの CData Connect AI から利用可能なデータベース列のリストを取得します。
getExportedKeys: 特定のカタログ、スキーマ、テーブルの CData Connect AI から外部キー関係のリストを取得します。
getImportedKeys: 特定のカタログ、スキーマ、テーブルの CData Connect AI から外部キー関係のリストを取得します。
getIndexes: 特定のカタログ、スキーマ、テーブルの CData Connect AI からインデックスのリストを取得します。
getPrimaryKeys: 特定のカタログ、スキーマ、テーブルの CData Connect AI からプライマリキーのリストを取得します。
getProcedures: 特定のカタログとスキーマの CData Connect AI からストアドプロシージャのリストを取得します
getProcedureParameters: 特定のカタログ、スキーマ、プロシージャの CData Connect AI からストアドプロシージャパラメータのリストを取得します。
getSchemas: 特定のカタログの CData Connect AI から利用可能なデータベーススキーマのリストを取得します。特定のカタログとスキーマで利用可能なテーブルのリストを取得するには、`getTables` ツールを使用してください。
getTables: 特定のカタログとスキーマの CData Connect AI から利用可能なデータベーステーブルのリストを取得します。特定のテーブルで利用可能な列のリストを取得するには、`getColumns` ツールを使用してください。

ステップ 3：n8n でDatabricks のデータをリアルタイムで探索

n8n でワークフローを作成してMCP Client を接続できたので、n8n を使用して Databricks と連携できるようになりました。MCP Client ノードを使用すると、Databricks データソースにクエリを送信し、リアルタイムでレスポンスを受信できます。

n8n でワークフローを開いて実行し、Databricks とのやり取りを開始してください。MCP Client ノードを使用して、Databricks に質問したり、データを取得したり、アクションを実行したりできます。

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