【MCP Server】Gumloop をElasticsearch のデータと連携するフローを作る
Gumloop は、トリガー、AI ノード、API、データコネクタを組み合わせてAI を活用したワークフローを作成できるビジュアル自動化プラットフォームです。Gumloop と CData Connect AI を組み込みの「MCP (Model Context Protocol) Server」を通じて統合することで、ワークフローからライブの にシームレスにアクセスして対話できるようになります。
このプラットフォームはローコード環境を提供しているため、大規模な開発作業なしで複雑なプロセスを簡単にオーケストレーションできます。柔軟性が高く、複数のビジネスアプリケーション間での統合が可能で、ライブデータを使ったエンドツーエンドの自動化を実現します。
CData Connect AI は、Elasticsearch 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 Elasticsearch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 Elasticsearch 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 Elasticsearch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Elasticsearch のデータ を迅速に取得できます。
この記事では、Connect AI での Elasticsearch 接続の構成、Gumloop への MCP Serverの登録、そして Elasticsearch をクエリするワークフローの構築に必要な手順をご紹介します。
Elasticsearch データ連携について
CData を使用すれば、Elasticsearch 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:
- SQL エンドポイントと REST エンドポイントの両方にアクセスでき、接続を最適化し、Elasticsearch データの読み書きに関してより多くのオプションを提供します。
- v2.2 以降およびオープンソース Elasticsearch サブスクリプションを含む、ほぼすべての Elasticsearch インスタンスに接続できます。
- SCORE() 関数を明示的に要求することなく、常にクエリ結果の関連性スコアを受け取ることができます。これにより、サードパーティツールからのアクセスが簡素化され、クエリ結果のテキスト関連性のランキングを簡単に確認できます。
- 複数のインデックスを検索でき、クライアントマシンではなく Elasticsearch がクエリと結果の管理・処理を担当します。
ユーザーは、Crystal Reports、Power BI、Excel などの分析ツールと Elasticsearch データを統合し、当社のツールを活用して、Elasticsearch を含むすべてのデータソースへの単一のフェデレートアクセスレイヤーを実現しています。
CData の Elasticsearch ソリューションの詳細については、ナレッジベース記事をご覧ください:CData Elasticsearch Driver Features & Differentiators
はじめに
ステップ 1: Gumloop 用のElasticsearch 接続を構成する
それでは早速、Gumloop からElasticsearch への接続を設定していきましょう。Gumloop から Elasticsearch と対話するには、まず CData Connect AI で Elasticsearch への接続を作成して構成します。
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Connect AI にログインし、「Connections」をクリックして「 Add Connection」をクリックします
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「Add Connection」パネルから「Elasticsearch」を選択します
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Elasticsearch に接続するために必要な認証情報を入力しましょう。
Elasticsearch 接続プロパティの取得・設定方法
接続するには、Server およびPort 接続プロパティを設定します。 認証には、User とPassword プロパティ、PKI (public key infrastructure)、またはその両方を設定します。 PKI を使用するには、SSLClientCert、SSLClientCertType、SSLClientCertSubject、およびSSLClientCertPassword プロパティを設定します。
CData 製品は、認証とTLS/SSL 暗号化にX-Pack Security を使用しています。TLS/SSL で接続するには、Server 値に'https://' を接頭します。Note: PKI を 使用するためには、TLS/SSL およびクライアント認証はX-Pack 上で有効化されていなければなりません。
接続されると、X-Pack では、設定したリルムをベースにユーザー認証およびロールの許可が実施されます。
「Create & Test」をクリックします
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「Add Elasticsearch 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を追加する
パーソナルアクセストークン (PAT) は、Gumloop 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。
- 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。
- 「Settings」ページで、「Access Tokens」セクションに移動し、 「Create PAT」をクリックします。
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PAT に名前を付けて「Create」をクリックします。
- 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。必ずコピーして、今後の使用のために安全に保管してください。
これで、Gumloop からElasticsearch に接続する準備が整いました!
ステップ2:Gumloop でMCP Server に接続する
続いて、Connect AI の MCP Server エンドポイントと認証情報をGumloop の認証情報に追加します。
- Gumloop のアカウントを作成して(アカウント未作成の場合)、サインインしましょう。
- Gumloop Credentials のページにアクセスして、MCP Server を構成します。
- 「Add Credentials」をクリックし、「MCP Server」を検索して選択します
- 以下の詳細情報を入力します。
- URL: https://mcp.cloud.cdata.com/mcp
- Label: Elasticsearch-mcp-server などのわかりやすい名前
- Access Token / API Key: 空白のままにします
- Additional Header: Authorization: Basic YOUR EMAIL:YOUR PAT
- 認証情報を保存します
これで、Gumloop でワークフローを構築する際に MCP Server が利用できるようになりました。
ステップ3: ワークフローを構築してGumloop でElasticsearch のリアルタイムデータを探索する
- Gumloop Personal workspace にアクセスし、 「Create Flow」をクリックします。
- 「」アイコンを選択するか、「Ctrl」+「B」を押してノードまたはサブフローを追加します。
- 「Ask AI」を検索して選択します。
- 「Show More Options」をクリックし、「Connect MCP Server?」オプションを有効にします。
- 「MCP Servers」ドロップダウンから、保存したMCP 認証情報を選択します。
- プロンプトを追加し、要件に応じてAI モデルを選択します。
- 必要な詳細の構成が完了したら、「Run」をクリックしてパイプラインを実行します
ワークフローの実行が完了すると、CData Connect AI MCP Serverを通じて Elasticsearch を正常に取得できたことが確認できます。MCP Client ノードを使用することで、データに対する質問、レコードの取得、アクションの実行が可能になります。
CData Connect AI でビジネスシステムのデータ活用を今すぐスタート
いかがでしたか?Gumloop からElasticsearch へのデータ接続が10分もかからずに完了したのではないでしょうか。業務に使えそう、と感じてくださった方は、14日間の無償トライアルでAI ツールからビジネスシステムへのリアルタイムデータ接続をぜひお試しください。