LangGraph と Facebook Ads のデータを CData Connect AI で統合

Dibyendu Datta
Lead Technology Evangelist

CData Connect AI を活用して、LangGraph エージェントが自動化ワークフロー内でFacebook Ads のデータにセキュアにアクセスし、操作できるようにします。

LangGraph は、推論モデル（LLM）、ツール統合、データ操作を組み合わせたインテリジェントなグラフベースの AI ワークフローを構築・可視化するためのフレームワークです。CData Connect AI と統合することで、エージェントは標準化されたツールセットを通じてエンタープライズデータにリアルタイムでセキュアにアクセス、クエリ、操作できるようになります。

CData Connect AI は、Facebook Ads などのデータソースを Model Context Protocol（MCP）を通じて公開できるマネージド MCP プラットフォームです。これにより、AI エージェントは複雑な ETL やカスタム統合なしに、350 以上のデータソースのメタデータ、カタログ、テーブル、SQL 対応のデータアクセスを操作できます。

この記事では、LangGraph で MCP エンドポイントを登録し、CData Connect AI を通じてデータソース接続を設定し、リアルタイムデータ（例：Facebook Ads オブジェクト）をオンデマンドでクエリ・可視化するワークフローを構築する方法を説明します。また、組み込みの MCP ツールセット（getCatalogs、getSchemas、getTables、queryData など）を使用して、自然言語エージェントがエンタープライズデータとセキュアかつインタラクティブに対話できるようにする方法を示します。

前提条件

CData Connect AI のアカウント
Python バージョン 3.10 以上（LangGraph パッケージのインストール用）
OpenAI API キーを生成して保存
Visual Studio Code をシステムにインストール
LangGraph から LangGraph API キーを取得して保存

ステップ1：LangGraph 用の Facebook Ads 接続を設定

LangGraph が Facebook Ads にアクセスする前に、CData Connect AI で Facebook Ads 接続を作成する必要があります。この接続はリモート MCP サーバーを通じて LangGraph に公開されます。

Connect AI にログインして「Sources」をクリック、次に「+ Add Connection」をクリック
利用可能なデータソースから「Facebook Ads」を選択
Facebook Ads に接続するために必要な認証プロパティを入力します。
Facebook Ads 接続プロパティの取得・設定方法

ほとんどのテーブルで、アプリケーション認証と同様にユーザー認証を必要とします。Facebook Ads はユーザー認証にOAuth 標準を使用しています。Facebook への認証には、組み込み認証を使用してブラウザ経由で完結することもできますし、Facebook にアプリを登録することで独自のOAuthClientId、OAuthClientSecret、CallbackURL を取得することもできます。

の設定方法については、ヘルプドキュメントの「OAuth」セクションを参照してください。

任意で以下の項目を設定して、フィルタリングや集計を行うもできます。必要に応じてご利用ください。
- Target：Facebook データのテーブルのいくつかはターゲットでフィルタリングできます。例えば、動画のコメントを取得するにはターゲットに動画のID を指定します。このプロパティは、クエリ結果を指定されたターゲットに合致するレコードにフィルタリングします。Target カラムを使ってクエリ毎にこの制限をかけることができます。
- AggregateFormat：CData 製品は、いくつかのカラムを文字列集合として返します。例えば、エンティティのいいねデータは集計されて返されます。デフォルトでは、CData 製品はJSON で集計カラムを返します。集計をXML で返すことも可能です。
- RetryLevel：このプロパティを使用して、特定の広告インサイトのクエリとエラーに対するクエリの自動再試行を制御します。
「Save & Test」をクリック
認証後、Facebook Ads 接続の「Permissions」タブを開き、必要に応じてユーザーベースの権限を設定します

パーソナルアクセストークン（PAT）を生成

LangGraph はアカウントのメールアドレスとパーソナルアクセストークン（PAT）を使用して Connect AI に認証します。きめ細かな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 で、右上の「歯車アイコン」を選択して「Settings」を開きます
「Access Tokens」で「Create PAT」を選択します
トークンにわかりやすい名前を付けて「Create」を選択します
トークンをコピーして安全に保管します。PAT は作成時にのみ表示されます

Facebook Ads 接続が設定され PAT が生成されたので、LangGraph は CData MCP サーバーを通じてFacebook Ads のデータに接続する準備が整いました。

ステップ2：開発環境をセットアップ

LangGraph と CData Connect AI を接続し、OpenAI LLM を推論に使用するためのプロジェクトディレクトリをセットアップし、必要な依存関係をインストールします。このセットアップにより、LangGraph は Connect AI が公開する Facebook Ads MCP サーバーツールを呼び出し、OpenAI が自然言語推論を処理できるようになります。

LangGraph プロジェクト用の新しいフォルダを作成します：
```
mkdir LangGraph cd LangGraph
```

必要な Python パッケージをインストールします：

pip install langgraph langchain-openai langchain-mcp-adapters python-dotenv "langgraph-cli[inmem]"

Python 3.10 以上と有効な OpenAI API キーが環境に設定されていることを確認します。

ステップ3：MCP 接続の環境変数を設定

LangGraph は環境変数を使用して CData Connect AI に接続し、API 認証情報と設定を定義します。これらの認証情報を .env ファイルに保存して、セキュアで再利用可能にします。LangGraph は実行時にこのファイルを自動的に読み込むため、スクリプトは機密情報をハードコードすることなく MCP サーバーに認証・通信できます。

プロジェクトディレクトリに .env という新しいファイルを作成します。

以下の環境変数を追加して、LangGraph、CData Connect AI、OpenAI の設定を定義します：

# LangSmith（オプション）
LANGSMITH_API_KEY=lsv2_pt_xxxx   #LangSmith API Key
LANGCHAIN_TRACING_V2=true
LANGCHAIN_PROJECT=LangGraph-Demo

# MCP 設定
MCP_BASE_URL=https://mcp.cloud.cdata.com/mcp   #MCP サーバー URL
MCP_AUTH=base64encoded(EMAIL:PAT)   #Base64 エンコードされた Connect AI Email:PAT
OPENAI_API_KEY=sk-proj-xxxx

ファイルを保存します。LangGraph はこれらの値を使用して CData Connect AI の Facebook Ads MCP サーバーに認証し、Facebook Ads のデータに接続し、推論用に OpenAI モデルを初期化します。

注意: Base64 エンコードされた認証文字列は、Base64 エンコードツールなどのオンライン Base64 エンコーダーを使用して生成できます。前提条件で取得した CData Connect AI のユーザー名と PAT をエンコードしてください。

ステップ4：LangGraph エージェントスクリプトを作成

このステップでは、LangGraph を CData Connect AI MCP サーバーに接続する Python スクリプトを作成します。スクリプトは getCatalogs、getSchemas、queryData などの利用可能な MCP ツールを取得し、LangGraph ワークフローを構築し、接続されたFacebook Ads のデータに対して自然言語プロンプトを実行します。

ワークフローは MCP を使用して Connect AI からリアルタイムのFacebook Ads のデータをセキュアに取得し、OpenAI GPT-4o を使用してそのデータを解釈・推論します。また、後で LangGraph Studio で可視化できるようにグラフを公開します。

ファイルを作成

LangGraph プロジェクトフォルダ内に test.py という新しい Python ファイルを作成します。

以下のコードを追加

test.py に以下のスクリプトを使用します：

import asyncio
import os
import operator
from typing_extensions import TypedDict, Annotated
from dotenv import load_dotenv

from langgraph.graph import StateGraph, START, END
from langchain.agents import create_agent
from langchain_mcp_adapters.client import MultiServerMCPClient
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.messages import BaseMessage, HumanMessage

# Load environment variables
load_dotenv()

# Define the agent state
class AgentState(TypedDict):
    messages: Annotated[list[BaseMessage], operator.add]

# Define the async agent logic
async def run_agent(user_prompt: str) -> str:
    MCP_BASE_URL = os.getenv("MCP_BASE_URL")
    MCP_AUTH = os.getenv("MCP_AUTH")
    OPENAI_API_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

    print("Connecting to the MCP server...")
    mcp_client = MultiServerMCPClient(
        connections={
            "default": {
                "transport": "streamable_http",
                "url": MCP_BASE_URL,
                "headers": {"Authorization": f"Basic {MCP_AUTH}"} if MCP_AUTH else {},
            }
        }
    )

    print("Loading available MCP tools...")
    all_mcp_tools = await mcp_client.get_tools()
    print(f"Loaded tools: {[tool.name for tool in all_mcp_tools]}")

    # Initialize the LLM
    llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o", temperature=0.2, api_key=OPENAI_API_KEY)

    print("Creating the LangGraph agent...")
    agent = create_agent(
        model=llm,
        tools=all_mcp_tools,
        system_prompt="You are a helpful assistant. Use tools when needed."
    )

    # Build the workflow graph
    builder = StateGraph(AgentState)
    builder.add_node("agent", agent)
    builder.add_edge(START, "agent")
    builder.add_edge("agent", END)
    graph_instance = builder.compile()

    print(f"Processing user query: {user_prompt}\n")
    initial_state = {"messages": [HumanMessage(content=user_prompt)]}
    result = await graph_instance.ainvoke(initial_state)
    print(f"Agent Response:\n{result['messages'][-1].content}")

# Expose the graph for visualization
builder = StateGraph(AgentState)
builder.add_node(
    "agent",
    create_agent(
        model=ChatOpenAI(model="gpt-4o", temperature=0.2, api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY")),
        tools=[],
        system_prompt="You are a helpful assistant."
    )
)
builder.add_edge(START, "agent")
builder.add_edge("agent", END)
graph = builder.compile()

if __name__ == "__main__":
    import argparse
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument("--serve", action="store_true", help="Run visualization server")
    args = parser.parse_args()

    if args.serve:
        print("To visualize the graph, run:")
        print("langgraph dev")
    else:
        asyncio.run(run_agent("List the first 2 catalogs available"))

ステップ5：LangGraph プロジェクトを設定

CLI がワークフローグラフと環境設定を認識できるように LangGraph プロジェクトを設定します。LangGraph Studio での使用またはローカル可視化実行中にグラフを登録する設定ファイルを作成します。

設定ファイルを作成

プロジェクトディレクトリに langgraph.json という新しいファイルを作成します。

以下の設定を追加

langgraph.json ファイルに以下の内容を使用します：

{
  "dependencies": ["."],
  "graphs": {
    "agent": "./test.py:graph"
  },
  "env": ".env"
}

ステップ6：LangGraph で Facebook Ads をプロンプト（Connect AI 経由）

LangGraph 開発サーバーを実行して、LangGraph Studio でワークフローを表示し対話します。これにより、エージェントがプロンプトを処理し、ツールを呼び出し、MCP サーバーを通じてFacebook Ads のデータを取得する様子を直接可視化できます。

LangGraph 開発サーバーを起動

プロジェクトディレクトリでターミナルを開き、以下を実行します：

langgraph dev

Studio インターフェースにアクセス

サーバーが起動すると、LangGraph はローカル API を起動し、Studio UI へのリンクを提供します：

https://smith.langchain.com/studio/?baseUrl=http://127.0.0.1:2024

通常、コマンド実行時にリンクは自動的に開きます。開かない場合は、ブラウザでこのリンクを開いて LangGraph Studio ダッシュボードをロードしてください。

エージェントと対話

Studio インターフェースで、以下のような自然言語プロンプトを入力します：

カタログで利用可能なすべての Facebook Ads テーブルを表示

LangGraph はエージェントの推論フローをリアルタイムで可視化し、プロンプトの解釈、適切な MCP ツールの呼び出し、Facebook Ads からのリアルタイムデータの取得の様子を表示します。

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