Azure AI FoundryからConnect AI経由でHubDB と会話

Anusha M B
Anusha M B
Technical Marketing Engineer
CData Connect AI のリモート MCP サーバーを活用して、Azure AI Foundry エージェントからHubDB のデータに対してセキュアに質問への回答やアクションを実行できるようにします。

Azure AI Foundry は、AI アプリケーションとエージェントの構築、デプロイ、管理のための Microsoft の包括的なプラットフォームです。タスクの自動化、質問への回答、さまざまなビジネスプロセスの支援が可能なインテリジェントエージェントを作成するための統合環境を提供します。CData Connect AI のリモート MCP と組み合わせることで、Azure AI Foundry を活用してリアルタイムのHubDB のデータと対話できます。この記事では、Connect AI のリモート MCP を使用して HubDB に接続し、Azure AI Foundry でHubDB のデータと対話するエージェントを作成するプロセスを説明します。

CData Connect AI は、HubDBを含む数百のデータソースをMCP経由でAIツールにつなげるクラウドサービスです。接続情報はConnect AI側で一元管理されるため、Azure AI FoundryにHubDBの認証情報を直接渡すことなくセキュアに連携できます。

この記事では、Azure AI Foundry でエージェントを構築し、データと会話形式で探索（またはVibe Query）する方法を説明します。接続の原則は、どの Azure AI Foundry エージェントにも適用できます。Connect AI を使用すると、リアルタイムのHubDB のデータに加えて、何百もの他のソースにアクセスできる AI エージェントを構築できます。

ステップ 1：Azure AI Foundry リソースを作成

HubDB のデータ に接続する前に、Azure ポータルで Azure AI Foundry リソースを作成する必要があります。

  1. Azure Portal にログイン。
  2. Create a resource をクリックし、Microsoft Foundry を検索。
  3. Create をクリックしてリソース作成ウィザードを開始。 Azure Portal で Microsoft Foundry リソースを作成
  4. Basics タブで：
    • Resource group を選択または作成
    • Foundry リソースの Name を入力
    • Project name を入力
    • Next をクリック
  5. 組織の要件に応じて、Storage、Network、Identity、Encryption、Tags タブを設定し、各セクションの後に Next をクリック。
  6. Review + submit タブで設定を確認し、Create をクリック。 Azure AI Foundry リソースを確認して作成
  7. リソースが作成されたら、Go to resource をクリック。
  8. Go to Foundry portal をクリックして Azure AI Foundry ポータルにアクセス。 Azure AI Foundry ポータルのホームページ

ステップ 2：Azure AI Foundry 用の HubDB 接続を設定

Azure AI Foundry から HubDB への接続は、CData Connect AI のリモート MCP によって実現されます。Azure AI Foundry からHubDB のデータを操作するには、まず CData Connect AI で HubDB 接続を作成・設定します。

  1. Connect AI にログインし、Connections をクリック、次に Add Connection をクリック 接続を追加
  2. Add Connection パネルから「HubDB」を選択 データソースを選択
  3. HubDB に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

    HubDBデータソースへの接続には、パブリックHubSpotアプリケーションを使用したOAuth認証とプライベートアプリケーショントークンを使用した認証の2つの方法があります。

    カスタムOAuthアプリを使用する

    すべてのOAuthフローでAuthSchemeを"OAuth"に設定する必要があります。特定の認証ニーズ（デスクトップアプリケーション、Webアプリケーション、ヘッドレスマシン）に必要な接続プロパティについては、ヘルプドキュメントを確認してください。

    アプリケーションを登録し、OAuthクライアント認証情報を取得するには、以下の手順を実行してください。

    1. HubSpotアプリ開発者アカウントにログインします。
      • アプリ開発者アカウントである必要があります。標準のHubSpotアカウントではパブリックアプリを作成できません。
    2. 開発者アカウントのホームページで、アプリタブをクリックします。
    3. アプリを作成をクリックします。
    4. アプリ情報タブで、ユーザーが接続する際に表示される値を入力し、必要に応じて変更します。これらの値には、パブリックアプリケーション名、アプリケーションロゴ、アプリケーションの説明が含まれます。
    5. 認証タブで、「リダイレクトURL」ボックスにコールバックURLを入力します。
      • デスクトップアプリケーションを作成する場合は、http://localhost:33333のようなローカルにアクセス可能なURLに設定します。
      • Webアプリケーションを作成する場合は、ユーザーがアプリケーションを承認した際にリダイレクトされる信頼できるURLに設定します。
    6. アプリを作成をクリックします。HubSpotがアプリケーションとそれに関連する認証情報を生成します。
    7. 認証タブで、クライアントIDとクライアントシークレットを確認します。これらは後でドライバーを設定する際に使用します。

    8. スコープの下で、アプリケーションの意図する機能に必要なスコープを選択します。

      テーブルにアクセスするには、最低限以下のスコープが必要です：

      • hubdb
      • oauth
      • crm.objects.owners.read
    9. 変更を保存をクリックします。
    10. 統合に必要な機能にアクセスできる本番ポータルにアプリケーションをインストールします。
      • 「インストールURL（OAuth）」の下で、完全なURLをコピーをクリックして、アプリケーションのインストールURLをコピーします。
      • コピーしたリンクをブラウザで開きます。アプリケーションをインストールする標準アカウントを選択します。
      • アプリを接続をクリックします。結果のタブは閉じて構いません。

    プライベートアプリを使用する

    HubSpotプライベートアプリケーショントークンを使用して接続するには、AuthSchemeプロパティを"PrivateApp"に設定します。

    以下の手順に従ってプライベートアプリケーショントークンを生成できます：

    1. HubDBアカウントで、メインナビゲーションバーの設定アイコン（歯車）をクリックします。
    2. 左サイドバーメニューで、統合 > プライベートアプリに移動します。
    3. プライベートアプリを作成をクリックします。
    4. 基本情報タブで、アプリケーションの詳細（名前、ロゴ、説明）を設定します。
    5. スコープタブで、プライベートアプリケーションがアクセスできるようにしたい各スコープに対して読み取りまたは書き込みを選択します。
    6. テーブルにアクセスするには、最低限hubdbとcrm.objects.owners.readが必要です。
    7. アプリケーションの設定が完了したら、右上のアプリを作成をクリックします。
    8. アプリケーションのアクセストークンに関する情報を確認し、作成を続行をクリックし、その後トークンを表示をクリックします。
    9. コピーをクリックして、プライベートアプリケーショントークンをコピーします。

    接続するには、PrivateAppTokenを取得したプライベートアプリケーショントークンに設定します。

    接続を設定（Salesforce の例） Save & Test をクリック
  4. Add HubDB Connection ページで Permissions タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新します。 権限を更新

Personal Access Token を追加

Personal Access Token（PAT）は、Azure AI Foundry から Connect AI への接続を認証するために使用されます。アクセスの粒度を維持するため、サービスごとに個別の 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 ページを開きます。
  2. Settings ページで Access Tokens セクションに移動し、 Create PAT をクリック。
  3. PAT に名前を付けて Create をクリック。 新しい PAT を作成
  4. Personal Access Token は作成時にのみ表示されるので、必ずコピーして安全な場所に保存してください。

接続の設定と PAT の生成が完了したら、Azure AI Foundry からHubDB のデータに接続する準備が整いました。

ステップ 3：Azure AI Foundry で AI エージェントを作成

以下の手順に従って、AI エージェントを作成し、CData Connect AI に接続します：

  1. Azure AI Foundry ポータルで、New Foundry をクリックして新しいプロジェクトを作成。

  2. Start building をクリックし、Create agent を選択。

  3. エージェントの Name を入力。

    Azure AI Foundry で新しいエージェントを作成

  4. Setup セクションで：

    • 希望の AI model を選択
    • エージェントの動作に関する Instructions を設定

    モデルと指示でエージェントセットアップを設定

ステップ 4：CData Connect AI MCP ツールを追加

次に、CData Connect AI MCP Server をエージェントのカスタムツールとして追加します：

  1. エージェントセットアップで、Tools セクションに移動し、Add をクリック。

  2. ツールオプションから Custom を選択。

  3. Model Context Protocol を選択し、Create をクリック。

    ツールタイプとして Model Context Protocol を選択

  4. MCP ツールの Name を入力（例：「CData Connect AI MCP Server」）。

  5. Remote MCP Server endpoint フィールドに次を入力：https://mcp.cloud.cdata.com/mcp/

  6. Authentication で Key-based を選択。

  7. 認証情報を設定：

    • Header name：Authorization
    • Value：Basic EMAIL:PAT（EMAIL を Connect AI のメールアドレスに、PAT を先ほど作成した Personal Access Token に置き換え）
    例：Basic [email protected]:Uu90pt5vEO...

  8. Connect をクリックして CData Connect AI への接続を確立。

    CData Connect AI MCP Server 接続を設定

オプション：エージェントにコンテキストを提供

MCP Server ツールの使用に関する具体的な指示を提供することで、エージェントの理解を向上させることができます。エージェントの Instructions セクションに、以下のようなガイダンスを追加できます： 

You are an expert at using the MCP Client tool connected to the CData Connect AI MCP Server. Always search thoroughly and use the most relevant MCP Client tool for each query. Below are the available tools and a description of each:

queryData: Execute SQL queries against connected data sources and retrieve results. When you use the queryData tool, ensure you use the following format for the table name: catalog.schema.tableName
getCatalogs: Retrieve a list of available connections from CData Connect AI. The connection names should be used as catalog names in other tools and in any queries to CData Connect AI. Use the `getSchemas` tool to get a list of available schemas for a specific catalog.
getSchemas: Retrieve a list of available database schemas from CData Connect AI for a specific catalog. Use the `getTables` tool to get a list of available tables for a specific catalog and schema.
getTables: Retrieve a list of available database tables from CData Connect AI for a specific catalog and schema. Use the `getColumns` tool to get a list of available columns for a specific table.
getColumns: Retrieve a list of available database columns from CData Connect AI for a specific catalog, schema, and table.
getProcedures: Retrieve a list of stored procedures from CData Connect AI for a specific catalog and schema
getProcedureParameters: Retrieve a list of stored procedure parameters from CData Connect AI for a specific catalog, schema, and procedure.
executeProcedure: Execute stored procedures with parameters against connected data sources

ステップ 5：HubDB のデータ とチャット

エージェントを設定し、CData Connect AI に接続したら、自然言語を使用してHubDB のデータと対話できます：

  1. Azure AI Foundry ポータルで、エージェントの Chat with data セクションに移動。

  2. HubDB のデータについて質問を開始。例：

    • 「過去 30 日間のすべての顧客を表示して」
    • 「最もパフォーマンスの高い製品は何ですか？」
    • 「Q4 の売上トレンドを分析して」
    • 「すべてのアクティブなプロジェクトと現在のステータスをリストして」

    Azure AI Foundry でリアルタイムデータとチャット

  3. エージェントは CData Connect AI MCP Server を使用してリアルタイムのHubDB のデータをクエリし、ライブデータに基づいた回答を提供します。

ステップ 6：エージェントを公開

エージェントの設定とテストに満足したら、Publish をクリックして、組織で使用できるようにエージェントを公開します。

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