CData Connect AI を使って Flowise AI エージェントからリアルタイムの Amazon DynamoDB のデータに接続する方法

Flowise AI を CData Connect AI MCP サーバーと統合し、レプリケーションなしでエージェントがセキュアにリアルタイムデータをクエリ・操作できるようにします。

Flowise AI は、AI ワークフローとカスタムエージェントを視覚的に構築できるオープンソースのノーコードツールです。ドラッグ＆ドロップインターフェースにより、大規模言語モデル（LLM）を API、データベース、外部システムと簡単に統合できます。

CData Connect AI は、350 以上のエンタープライズデータソースへのリアルタイム接続を可能にします。Model Context Protocol（MCP）サーバーを通じて、CData Connect AI は Flowise エージェントとリアルタイムの Amazon DynamoDB をセキュアかつ効率的に橋渡しします。データのレプリケーションは不要です。Flowise AI の直感的なエージェントビルダーと CData の MCP 統合を組み合わせることで、Flowise AI ワークフロー内でリアルタイムの Amazon DynamoDB のデータ を取得、分析、操作できるエージェントを作成できます。

このガイドでは、Flowise AI を CData Connect AI MCP に接続し、認証情報を設定して、エージェントがリアルタイムでAmazon DynamoDB のデータをクエリできるようにする方法を説明します。

ステップ 1：Flowise 用の Amazon DynamoDB 接続を設定

Flowise AI から Amazon DynamoDB への接続は、CData Connect AI のリモート MCP サーバーによって実現されます。Flowise AI からAmazon DynamoDB のデータを操作するには、まず CData Connect AI で Amazon DynamoDB 接続を作成・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 Amazon DynamoDB を選択

Amazon DynamoDB に接続するために必要な認証プロパティを入力します。
DynamoDB 接続プロパティの取得・設定方法

Amazon DynamoDB への接続には、AccessKey、SecretKey、オプションでDomain とRegion を設定します。 AWS サービスアカウントのセキュリティクレデンシャルページでAccessKey とSecretKey を取得できます。 Region は、DynamoDB にログインしている時の左上に表示されています。
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

接続が確立されると、Amazon DynamoDB データは CData Connect AI でアクセス可能になり、MCP 対応ツールで使用する準備が整います。

Personal Access Token を追加

Personal Access Token（PAT）は、Flowise AI から Connect AI への接続を認証するために使用されます。きめ細かいアクセス制御を維持するため、統合ごとに個別の PAT を作成することをお勧めします。

Connect AI アプリの右上にある歯車アイコン（）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

トークンが表示されたらコピーして安全な場所に保存してください。再度表示されることはありません

Amazon DynamoDB 接続の設定と PAT の生成が完了したら、Flowise AI から CData MCP Server 経由でAmazon DynamoDB のデータに接続できます。

ステップ 2：Flowise AI で Connect AI 認証情報を設定

Flowise AI ワークスペースにログインして統合をセットアップします。

OpenAI 認証情報を追加

Credentials に移動し、Add Credential を選択

ドロップダウンから OpenAI API を選択
名前（例：OpenAI_Key）を入力し、API キーを貼り付け

PAT 変数を追加

Variables に移動し、Add Variable をクリック

Variable Name（例：PAT）を設定し、タイプを Static に選択、Value に Base64 エンコードした username:PAT を設定
Add をクリックして変数を保存

ステップ 3：Flowise AI でエージェントを構築

Agent Flows に移動し、Add New を選択

「+」アイコンをクリックして新しいノードを追加し、Agent を選択してワークフローにドラッグ

Start ノードを Agent ノードに接続

エージェント設定を構成

Agent ノードをダブルクリックして詳細を入力：

Model：ChatOpenAI または希望のモデルを選択（例：gpt-4o-mini）
Connect Credential：先ほど作成した OpenAI API キー認証情報を選択
Streaming：有効

カスタム MCP ツールを追加

Tools の下で Add Tool をクリックし、Custom MCP を選択
以下のように JSON パラメータを入力：

{
  "url": "https://mcp.cloud.cdata.com/mcp",
  "headers": {
    "Authorization": "Basic {{$vars.PAT}}"
  }
}

更新アイコンをクリックして利用可能な MCP アクションを読み込みます。アクションが一覧表示されたら、Flowise エージェントが CData Connect AI MCP に正常に接続されています。

ステップ 4：Flowise でリアルタイムのAmazon DynamoDB のデータをテスト・クエリ

Flowise で Chat タブを開く
「Show top 10 records fromAmazon DynamoDB のデータtable」 のようなクエリを入力
CData Connect AI MCP 接続を通じてリアルタイムでレスポンスが取得されることを確認

ワークフローの実行が完了すると、Flowise は CData Connect AI MCP サーバーを通じた Salesforce データの正常な取得を示します。MCP Client ノードにより、データに対して質問したり、レコードを取得したり、アクションを実行したりできます。

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