CData Connect AI 経由で LibreChat とリアルタイム Elasticsearch データを連携

Yazhini G
Yazhini G
Technical Marketing Engineer
CData Connect AI の Remote MCP Server を活用して、LibreChat からチャットインターフェース内でElasticsearchのリアルタイムデータにセキュアにアクセス・クエリできるようにします。

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Elasticsearch 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Elasticsearch 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 Elasticsearch 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Elasticsearch 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。

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：LibreChat 用に Elasticsearch への接続を設定

LibreChat から Elasticsearch に接続するには、Connect AI の Remote MCP Server を経由します。LibreChat からElasticsearch のデータを操作するには、まず Connect AI で Elasticsearch のコネクションを作成・設定します。

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

    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。

  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 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。

  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。再表示されません

Elasticsearch のコネクションと PAT が設定できたので、LibreChat は Connect AI 経由でElasticsearch 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。

  1. 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
  2. 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
  3. 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
  4. 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

  5. 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
  6. 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。

  1. 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
  2. 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
  3. 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Elasticsearch 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 Elasticsearch 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Elasticsearch のデータを操作します。

  1. 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
    • Elasticsearch で利用可能なスキーマとテーブルを表示して
    • Elasticsearch 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
  2. LibreChat が Connect AI MCP Server を呼び出し、Elasticsearch 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Elasticsearch のデータを取得できるようになりました。

CData Connect AI を入手

クラウドアプリケーションから直接数百種類の SaaS、ビッグデータ、NoSQL ソースへのリアルタイムデータアクセスを取得するには、CData Connect AI をお試しください。 14 日間の無料トライアルをご活用ください。ご不明な点はいつでもワールドクラスのサポートチームがお手伝いします。

はじめる準備はできましたか？

CData Connect AI の詳細、または無料トライアルにお申し込みください：

無料トライアル

この記事の内容

関連記事