LangChainからHubDBのデータに接続する方法｜MCP接続3ステップ

加藤龍彦
デジタルマーケティング

LangChainからHubDBのデータにMCP接続する方法を3ステップで解説。自然言語クエリでデータ探索できるAIワークフローを構築できます。

LangChain は、開発者やデータエンジニア、AI 実践者が LLM、ツール、API、データコネクタを組み合わせて AI 活用アプリケーションやワークフローを構築するためのフレームワークです。LangChain と CData Connect AI を組み込みの MCP Server を通じて統合することで、ワークフローからライブの HubDB にリアルタイムで簡単にアクセスして対話できるようになります。

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、LangChain エージェントに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、CData Connect AI での HubDB 接続の設定、LangChain への MCP サーバーの登録、そして HubDB をリアルタイムでクエリするワークフローの構築方法をご紹介します。

前提条件

CData Connect AI のアカウント
Python バージョン 3.10 以上（LangChain および LangGraph パッケージをインストールするため）
OpenAI API キーを生成して保存
システムに Visual Studio Code をインストール

ステップ 1：LangChain 用の HubDB 接続を設定する

それでは早速、LangChain から HubDB 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 HubDB 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 LangChain に公開されます。

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

利用可能なデータソースから「HubDB」を選択します

HubDB に接続するために必要な認証情報を入力しましょう。
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。
「Create & Test」をクリックします
認証が完了したら、HubDB 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）を生成する

LangChain 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。

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
トークンの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てください。PAT は作成時にのみ表示されます

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

注：Connect AI の「Integrations」セクションの「LangChain」から PAT を生成することもできます。「Connect」→「 Create PAT」をクリックするだけで生成できます。

ステップ 2：LangChain で MCP サーバーに接続する

続いて、LangChain をCData Connect AI のリモートMCP サーバーに接続していきましょう。推論に OpenAI（ChatGPT）を使用するには、MCP サーバー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、LangChain 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。

LangChain MCP 用のフォルダを作成します
フォルダ内にconfig.py と langchain.py の2つの Python ファイルを作成します。
config.py で、MCP サーバーの認証と URL を定義する Config クラスを作成します。Base64 エンコードされた CData Connect AI のユーザー名と PAT（前提条件で取得したもの）を指定する必要があります。
```
 
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。

langchain.py で、MCP サーバーと MCP クライアントを設定して、ツールとプロンプトを呼び出します：

 
""" 
LangChain 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、ツールの取得、フィルタリング、LLM を使用したエージェントベースの推論を実行します。
""" 

import asyncio 
from langchain_mcp_adapters.client import MultiServerMCPClient 
from langchain_openai import ChatOpenAI 
from langgraph.prebuilt import create_react_agent 
from config import Config 

async def main(): 
    # 1 つ以上のサーバー URL で MCP クライアントを初期化
    mcp_client = MultiServerMCPClient( 
        connections={ 
            "default": {  # お好きな名前でOKです
                "transport": "streamable_http", 
                "url": Config.MCP_BASE_URL, 
                "headers": {"Authorization": f"Basic {Config.MCP_AUTH}"}, 
            } 
        } 
    ) 

    # サーバーによって公開されているリモート MCP ツールを読み込む
    all_mcp_tools = await mcp_client.get_tools() 
    print("検出された MCP ツール:", [tool.name for tool in all_mcp_tools]) 

    # ReAct スタイルのエージェントを作成して実行
    llm = ChatOpenAI( 
        model="gpt-4o",  
        temperature=0.2, 
        api_key="YOUR_OPEN_API_KEY"  # ここに OpenAI API キーを使用します（https://platform.openai.com/ で確認できます）
    ) 

    agent = create_react_agent(llm, all_mcp_tools) 

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

    # エージェントに MCP ツールを使用するように求めるプロンプトを送信
    response = await agent.ainvoke( 
        {"messages": [{"role": "user", "content": (user_prompt),}]} 
    ) 

    # エージェントの最終応答を出力
    final_msg = response["messages"][-1].content 
    print("エージェントの最終応答:", final_msg) 

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

ステップ 3：LangChain と LangGraph パッケージをインストールする

それでは、LangChain を CData Connect AI MCP と組み合わせて使用し、推論に OpenAI を統合するために必要な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 langchain-mcp-adapters langchain-openai langgraph

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

インストールが完了したら、
```
python langchain.py
```
を実行してスクリプトを実行します
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
プロンプトを入力します（例：「HubDB で利用可能なテーブルはいくつありますか?」）
それに応じて、エージェントが結果を返します

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いかがでしたか？LangChain から HubDB 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。

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