【MCP Server】LlamaIndex からGMO MakeShop のデータに連携しよう！

CData Connect AI Remote MCP Server を活用して、LlamaIndex ReAct エージェントから GMO MakeShop のデータ にセキュアにリアルタイムでアクセスし、操作する方法をご紹介します。

LlamaIndex は、LLM アプリケーションを構築するためのデータフレームワークです。エージェントや RAG パイプライン、外部データをもとに推論する構造化ワークフローなどを開発できます。LlamaIndex と CData Connect AI を組み込みの MCP Server を通じて統合すれば、カスタムコネクタを書くことなく、エージェントがライブの GMO MakeShop のデータ をネイティブツールとして検出・クエリできるようになります。

CData Connect AI は、GMO MakeShop をはじめとするさまざまなデータソースに接続できる、セキュアでローコードな環境を提供します。複雑な ETL を必要とせず、リアルタイムデータを使ったビジネスアプリケーション間のシームレスな自動化を実現します。

この記事では、CData Connect AI での GMO MakeShop 接続の設定、LlamaIndex への MCP サーバーの登録、そして GMO MakeShop のデータ をリアルタイムでクエリする ReAct エージェントの構築方法をご紹介します。

前提条件

ステップ 1：LlamaIndex 用の GMO MakeShop 接続を設定する

それでは早速、LlamaIndex から GMO MakeShop にアクセスできるようにしていきましょう。まず、CData Connect AI で GMO MakeShop 接続を作成します。この接続は、その後リモート MCP サーバーを通じて LlamaIndex に公開されます。

  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. 接続の追加
  2. 利用可能なデータソースから「GMO MakeShop」を選択します
    3. データソースの選択
  3. GMO MakeShop に接続するために必要な認証情報を入力しましょう。

    GMO MakeShop に接続するには、MembersAccessCode、OrdersAccessCode、ProductsAccessCode、およびShopId が必要です。

    GMO MakeShop へのアクセスの設定

    MembersAccessCode、OrdersAccessCode、ProductsAccessCode、およびShopId を取得するには、以下の手順に従ってください。

    • GMO MakeShop には各API のAccessCode が必要です。
    • GMO MakeShop Store Manager にログインし、メニューの「ショップ作成」をクリックします。
    • 左ナビゲーションメニューの「外部システム連携」から任意の連携対象設定ををクリックします（メニューに表示されない場合は別途GMO MakeShop にご確認ください）。
    • 商品データ連携設定の場合：認証コードの「発行」ボタンをクリックし、ProductsAccessCode を取得します。
    • 注文データ連携設定の場合：最初に「注文情報参照」と「注文情報変更」の設定を選択します。選択後、認証コードの「発行」ボタンをクリックし、OrdersAccessCode を取得します。
    • 会員データ連携設定の場合：最初に「会員情報の（参照・登録・変更・削除）」の設定を選択します。選択後、認証コードの「発行」ボタンをクリックし、MembersAccessCode を取得します。
    • 会員認証連携設定の場合：認証コードの「発行」ボタンをクリックし、ProductsAccessCode を取得します。

    GMO MakeShop アカウントの認証

    次の接続プロパティを設定して接続します。

    • ShopId：接続先のGMO MakeShop Store ID を設定。GMO MakeShop Store ID はログイン用の ID と同じです。
    • OrdersAccessCode：「注文データ連携設定」から取得した「認証コード」を設定。このプロパティは Orders テーブルにアクセスする場合に必要です。
    • ProductsAccessCode：「商品データ連携設定」から取得した「認証コード」を設定。このプロパティは Products テーブルにアクセスする場合に必要です。
    • MembersAccessCode：「会員データ連携設定」から取得した「認証コード」を設定。このプロパティは Members テーブルにアクセスする場合に必要です。
    • MemberAuthenticationCode：「会員認証連携設定」から取得した「認証コード」を設定。このプロパティは MemberAuthenticationConfirm を実行する場合に必要です。
    • Password：GMO MakeShop Store Manager のログインユーザーのパスワードを指定。このプロパティは ProductCategoryRegistrationOrModification,ProductMemberGroupPriceRegistrationOrModification,ProductOptionRegistrationOrModification,ProductRegistrationOrModification を実行する場合に必要です。
    接続の設定（Salesforce の例）
  4. 「Save & Test」をクリックします
  5. 認証が完了したら、GMO MakeShop 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
    6. 権限の更新

パーソナルアクセストークン（PAT）を生成する

LlamaIndex 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。アクセス制御の粒度を維持するために、統合ごとに個別の PAT を作成することをおすすめします。

  1. Connect AI で、右上の歯車アイコンを選択して「Settings」を開きます
  2. 「Access Tokens」で、「Create PAT」を選択します
  3. トークンのわかりやすい名前を付けて、「Create」を選択します
    4. 新しい PAT の作成
  4. トークンをコピーして安全に保管してください。PAT は作成時にのみ表示されます

これで GMO MakeShop 接続の設定と PAT の生成が完了しました。LlamaIndex から CData MCP サーバーを通じて GMO MakeShop のデータ に接続する準備が整いました。

ステップ 2：LlamaIndex で MCP サーバーに接続する

続いて、LlamaIndex を CData Connect AI のリモート MCP サーバーに接続し、推論に OpenAI を使用していきましょう。MCP サーバーのエンドポイントと認証情報を 

config.py
ファイルで設定します。これらを設定することで、LlamaIndex の MCP ツールスペックが MCP サーバーツールを呼び出せるようになり、OpenAI が自然言語での推論を処理してくれます。

  1. LlamaIndex MCP プロジェクト用のフォルダを作成します
  2. フォルダ内に 
    config.py
    と 
    llamaindex_agent.py
    の2つの Python ファイルを作成します
  3. config.py
    で、MCP サーバーの URL と、Base64 エンコードされた CData Connect AI のメールアドレスおよび PAT（前提条件で取得したもの）を定義します。 
    class Config:

      MCP_BASE_URL = "https://mcp.cloud.cdata.com/mcp"   # MCP Server の URL
      MCP_AUTH     = "base64encoded(EMAIL:PAT)"          # Base64 エンコードされた Connect AI の Email:PAT

    注：Base64 エンコードツールを使用して、MCP_AUTH の Base64 エンコード版を作成できます。

  4. llamaindex_agent.py
    で、MCP ツールスペックと ReAct エージェントを設定します： 
    """
LlamaIndex ReAct エージェントと CData Connect AI MCP サーバーを統合します。
このスクリプトは、MCP ツールを検出して LlamaIndex ツールとしてラップし、
OpenAI による推論で駆動されるエージェントループを実行します。
"""

import asyncio
from llama_index.tools.mcp import BasicMCPClient, McpToolSpec
from llama_index.core.agent.workflow import ReActAgent
from llama_index.llms.openai import OpenAI
from config import Config

async def main():

    # Connect AI を指す MCP クライアントを初期化
    mcp_client = BasicMCPClient(
        Config.MCP_BASE_URL,
        headers={"Authorization": f"Basic {Config.MCP_AUTH}"},
    )

    # MCP サーバーが公開するツール（getCatalogs、queryData など）を検出
    tool_spec = McpToolSpec(client=mcp_client)
    tools = await tool_spec.to_tool_list_async()
    print("検出された MCP ツール:", [t.metadata.name for t in tools])

    # ReAct ループを駆動する LLM を設定
    llm = OpenAI(
        model="gpt-4o",
        temperature=0.2,
        api_key="YOUR_OPENAI_API_KEY",  # https://platform.openai.com/
    )

    # MCP ツールを使用するエージェントを構築
    agent = ReActAgent(tools=tools, llm=llm)

    user_prompt = "[rootadoname]1 で利用可能なテーブルはいくつありますか?"  # 必要に応じて変更してください
    print(f"
ユーザープロンプト: {user_prompt}")

    response = await agent.run(user_prompt)

    print("エージェントの最終応答:", response)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

ステップ 3：LlamaIndex パッケージをインストールする

このワークフローでは LlamaIndex を CData Connect AI MCP サーバーおよび推論用の OpenAI と組み合わせて使用するため、必要な Python パッケージをインストールしていきましょう。

プロジェクトのターミナルで次のコマンドを実行してください。

pip install llama-index llama-index-tools-mcp llama-index-llms-openai

ステップ 4：LlamaIndex を使用して GMO MakeShop にプロンプトを送信する（MCP サーバー経由）

  1. インストールが完了したら、
    python llamaindex_agent.py
    を実行してスクリプトを実行します
  2. スクリプトは MCP サーバーに接続し、接続されたデータをクエリするために利用可能な CData Connect AI MCP ツールを検出します
  3. プロンプトを入力します（例：「GMO MakeShop で利用可能なテーブルはいくつありますか?」）
  4. エージェントは利用可能なツールをもとに推論し、GMO MakeShop に対して 
    queryData
    を呼び出して、その結果を返します

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？LlamaIndex から GMO MakeShop へのデータ接続が簡単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。

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