MastraとConnect AI MCPサーバーでHubDB を統合

Somya Sharma
Technical Marketing Engineer

CData Connect AI MCP Server を活用して、Mastra エージェントが HubDB のリアルタイムデータを安全にクエリ・読み取り・操作できるようにします。レプリケーションは不要です。

Mastra は、インテリジェントで構成可能な AI エージェントを構築する開発者やエンタープライズチーム向けに設計されています。そのモジュラーフレームワークと宣言的なアーキテクチャにより、エージェントのオーケストレーション、LLM との統合、データ駆動ワークフローの自動化が簡単になります。しかし、エージェントがローカルメモリや事前定義された API を超えたデータを操作する必要がある場合、多くの実装はカスタムミドルウェアやスケジュールされた同期に依存して、外部システムからローカルストアにデータをコピーします。このアプローチは複雑さを増し、メンテナンスの負担を増加させ、レイテンシを導入し、エージェントのリアルタイムの可能性を制限します。

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、Mastra 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 MCP 接続を設定し、Mastra Studio で MCP サーバーを登録し、リアルタイムの HubDB データをクエリするエージェントを構築するために必要な手順を説明します。

前提条件

始める前に、以下を準備してください：

CData Connect AI アカウント
Node.js 18 以上と npm がインストールされていること
動作する Mastra プロジェクト（npm create mastra@latest で作成）
HubDB へのアクセス

認証情報チェックリスト

接続に必要な以下の認証情報を準備してください：

USERNAME: CData のメールログイン
PAT: Connect AI で Settings にアクセスし Access Tokens をクリック（一度だけコピー可能）
MCP_BASE_URL: https://mcp.cloud.cdata.com/mcp

ステップ1：Mastra 用の HubDB 接続を設定

Mastra から HubDB への接続は、CData Connect AI のリモート MCP を通じて実現できます。Mastra 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。

Connect AI にログインして「Sources」をクリック、次に「 Add Connection」をクリック

接続を追加パネルから「HubDB」を選択

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。
「Save & Test」をクリック
HubDB 接続の追加ページで「Permissions」タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新します。

パーソナルアクセストークンの追加

パーソナルアクセストークン（PAT）は、Mastra から Connect AI への接続を認証するために使用されます。アクセスを細かく管理するため、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。

Connect AI アプリの右上にある歯車アイコン（）をクリックして設定ページを開きます。
設定ページで「Access Tokens」セクションに移動し、「 Create PAT」をクリックします。
PAT に名前を付けて「Create」をクリックします。
パーソナルアクセストークンは作成時にのみ表示されるため、必ずコピーして今後の使用に備えて安全に保管してください。

接続が設定され PAT が生成されたので、Mastra からHubDB のデータに接続する準備が整いました。

ステップ2：Mastra プロジェクトをセットアップ

ターミナルを開き、目的のフォルダに移動します
新しいプロジェクトを作成します：
```
npm create mastra@latest
```

VS Code でフォルダを開きます
必要な Mastra 依存関係をインストールします：
```
npm install @mastra/core @mastra/libsql @mastra/memory
```
次に MCP 統合パッケージを個別にインストールします：
```
npm install @mastra/mcp
```

ステップ3：環境変数を設定

プロジェクトルートに以下のキーを含む .env ファイルを作成します：


OPENAI_API_KEY=sk-...
[email protected]
CDATA_CONNECT_AI_PASSWORD=your_PAT

変更を保存した後、開発サーバーを再起動します：

npm run dev

ステップ4：CData Connect AI エージェントを追加

以下のコードで src/mastra/agents/connect-ai-agent.ts ファイルを作成します：


import { Agent } from "@mastra/core/agent";
import { Memory } from "@mastra/memory";
import { LibSQLStore } from "@mastra/libsql";
import { MCPClient } from "@mastra/mcp";

const mcpClient = new MCPClient({
  servers: {
    cdataConnectAI: {
      url: new URL("https://connect.cdata.com/mcp/"),
      requestInit: {
        headers: {
          Authorization: `Basic ${Buffer.from(
            `${process.env.CDATA_CONNECT_AI_USER}:${process.env.CDATA_CONNECT_AI_PASSWORD}`
          ).toString("base64")}`,
        },
      },
    },
  },
});

export const connectAIAgent = new Agent({
  name: "Connect AI Agent",
  instructions: "You are a data exploration and analysis assistant with access to CData Connect AI.",
  model: "openai/gpt-4o-mini",
  tools: await mcpClient.getTools(),
  memory: new Memory({
    storage: new LibSQLStore({ url: "file:../mastra.db" }),
  }),
});

ステップ5：index.ts を更新してエージェントを登録

src/mastra/index.ts の内容を以下に置き換えます：


import { Mastra } from "@mastra/core/mastra";
import { PinoLogger } from "@mastra/loggers";
import { LibSQLStore } from "@mastra/libsql";
import { connectAIAgent } from "./agents/connect-ai-agent.js";

export const mastra = new Mastra({
  agents: { connectAIAgent },
  storage: new LibSQLStore({ url: "file:../mastra.db" }),
  logger: new PinoLogger({ name: "Mastra", level: "info" }),
  observability: { default: { enabled: true } },
});

ステップ6：接続を実行して確認

Mastra サーバーを起動します：

npm run dev

ステップ7：Mastra Studio でライブクエリを実行

Mastra Studio でチャットインターフェースを開き、以下のサンプルプロンプトを入力します：

接続されたデータソースから利用可能なカタログを一覧表示してください。

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