CData Connect AI を使用してRelevance AI でリアルタイムの HRBC のデータにアクセスするエージェントを構築

Yazhini G
Yazhini G
Technical Marketing Engineer
CData Connect AI のリモートMCP サーバーを活用し、Relevance AI がインテリジェントなエージェントワークフロー内でHRBC のデータにセキュアにアクセスしてアクションを実行できるようにします。

Relevance AI は、自然言語推論を活用した自律的なワークフローを組織が作成できるAI 自動化およびエージェント構築プラットフォームです。ユーザーは、API、データベース、サードパーティシステムと連携して日常のビジネスタスクやデータ操作を完了するエージェントを視覚的に設計できます。

Relevance AI を組み込みのMCP（Model Context Protocol）サーバーを介してCData Connect AI と統合することで、エージェントはリアルタイムでHRBC のデータをクエリ、要約、操作できるようになります。この接続により、Relevance AI のインテリジェントなワークフローエンジンとCData Connect AI のガバナンスされたエンタープライズ接続がブリッジされ、すべてのクエリが手動でデータをエクスポートすることなく、承認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 HRBC への接続を設定し、Relevance AI に Connect AI を登録し、リアルタイムのHRBC のデータと連携するエージェントを構築する手順を説明します。

ステップ1：Relevance AI 用に HRBC への接続を設定

Relevance AI から HRBC 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。Relevance AI からHRBC のデータを操作するには、まずCData Connect AI で HRBC 接続を作成し設定します。

  1. Connect AI にログインして「Sources」をクリックし、 Add Connection をクリックします
  2. Add Connection パネルからHRBC を選択します
  3. HRBC への接続に必要な認証プロパティを入力します。

    PORTERS（旧HRBC）に接続するには、PORTERS のAppID とAppSecret が必要です。AppID とAppSecret はPORTERS サポートチームに依頼して取得できます。これらのプロパティを取得したら、ProfileSettings 接続プロパティに設定してください。

    次に、プロファイルをダウンロードしてドライバーがアクセス可能な場所に配置します。こちらからプロファイルをダウンロードして、「C:/profiles/」 などに設置してください。

  4. Save & Test をクリックします
  5. Permissions タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新します

Personal Access Token の追加

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

  1. 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 を開きます
  2. 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
  3. PAT にわかりやすい名前を付けてCreate をクリックします
  4. トークンが表示されたらコピーして安全に保存してください。再度表示されることはありません

HRBC 接続の設定とPAT の生成が完了したら、Relevance AI は Connect AI を介してHRBC のデータに接続できるようになります。

ステップ2：Relevance AI で接続を設定

CData Connect AI のMCP エンドポイントと認証情報をRelevance AI に登録して、エージェントがConnect AI からリアルタイムデータを呼び出せるようにします。

  1. Relevance AI にサインインし、アカウントをお持ちでない場合は作成します
  2. サイドバーからAgents に移動し、New Agent をクリックします
  3. Build from scratch を選択し、エージェントに名前を付けます（例：CData MCP Server）
  4. エージェントエディター内でAdvanced を選択し、MCP Server タブに切り替えます
  5. + Add Remote MCP Tools をクリックします
  6. 表示されるダイアログで、以下のようにフィールドを入力します：
    • URL: https://mcp.cloud.cdata.com/mcp
    • Label: 任意のカスタムラベル（例： cdata_mcp_server）
    • Authentication: Custom headers を選択します
    • ヘッダーのkey:value ペアを追加します。メールアドレスとPAT をemail:PAT の形式で組み合わせ、その文字列をBase64 でエンコードし、先頭にBasic を付けます
      • Key: Authorization
      • Value: Basic base64(email:PAT)

Connect をクリックして接続を確立します。Relevance AI が資格情報を検証し、エージェントで使用するためにCData Connect AI MCP サーバーを登録します。

ステップ3：リアルタイムの HRBC のデータを使用してRelevance AI エージェントを構築・実行

  1. エージェントのRun タブに切り替えます
  2. タスクを入力します。例：「ServiceNow から最新の5件のインシデントをリストして」
  3. エージェントがMCP エンドポイント経由でConnect AI にクエリを実行し、HRBC のデータ からのリアルタイム結果を表示します

接続が完了すると、Relevance AI エージェントはCData Connect AI MCP サーバーを介して、リアルタイムのHRBC のデータに対してクエリの発行、レコードの取得、AI 駆動のタスクの実行が可能になります。

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