【MCP Server】LlamaIndex からHubDB 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 HubDB 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 HubDB 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、HubDB 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 HubDB 接続の設定、LlamaIndex への MCP サーバーの登録、そして HubDB 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

CData Connect AI のアカウント
Python バージョン 3.10 以上（LlamaIndex 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：LlamaIndex 用の HubDB 接続を設定する

それでは早速、LlamaIndex 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 LlamaIndex 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。
「Save & 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

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。

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。LlamaIndex から CData MCP サーバーを通じて HubDB 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。

LlamaIndex MCP プロジェクト用のフォルダを作成します
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
```
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。

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 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 llamaindex_agent.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?」）
エージェントは利用可能なツールをもとに推論し、HubDB に対して
```
queryData
```
を呼び出して、その結果を返します

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いかがでしたか？LlamaIndex 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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