Agno を使って CData Connect AI 経由で IBM Cloud Object Storage のデータと対話する

Agno は、ツールを使って推論・計画・アクションを実行する AI エージェントを構築するための、開発者向け Python フレームワークです。 Agno はクリーンでコード駆動型のアーキテクチャを重視しており、エージェントランタイムを開発者が完全に制御できます。

CData Connect AI は、数百種類のエンタープライズデータソースを AI システムと連携させるための、セキュアなクラウド間インターフェースを提供します。 Connect AI を使用すると、リアルタイムの IBM Cloud Object Storage のデータ をレプリケーションなしでリモート MCP エンドポイント経由で公開できます。

このガイドでは、Agno Python SDK を使用して本番環境対応の Agno エージェントを構築します。 エージェントは streamable HTTP を使用して MCP 経由で CData Connect AI に接続し、利用可能なツールを動的に検出して、 リアルタイムの IBM Cloud Object Storage のデータ にクエリを実行します。

前提条件

1. Python 3.9 以上
2. CData Connect AI アカウント – こちらからサインアップまたはログイン
3. 有効な認証情報を持つ IBM Cloud Object Storage アカウント
4. LLM API キー（例：OpenAI）

概要

プロセスの概要は以下のとおりです。

1. 接続：CData Connect AI で IBM Cloud Object Storage 接続を設定します。
2. 検出：MCP を使用して CData Connect AI が公開するツールを動的に取得します。
3. クエリ：MCP ツールを Agno 関数としてラップし、リアルタイムの IBM Cloud Object Storage のデータ にクエリを実行します。

Step 1: CData Connect AI で IBM Cloud Object Storage を設定

Agno からリアルタイムの IBM Cloud Object Storage のデータ にクエリを実行するには、まず CData Connect AI で IBM Cloud Object Storage 接続を作成します。 この接続は CData Remote MCP Server 経由で公開されます。

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

   Cloud Object Storage 接続プロパティの取得・設定方法

   Cloud Object Storage に接続する前に、Cloud Object Storage インスタンスを登録してCloud Object Storage API キーとCRN を取得していきます。

   Cloud Object Storage の新規インスタンスの登録

   IBM Cloud アカウントにCloud Object Storage がまだない場合は、以下の手順に従ってアカウントにCloud Object Storage のインスタンスを作成できます。

   1. IBM Cloud アカウントにログインします。
   2. Cloud Object Storage ページに移動して、インスタンス名を指定して「作成」をクリックします。Cloud Object Storage の新規インスタンスにリダイレクトされます。

   API キー

   API キーは以下の手順で取得できます。

   1. まずは、IBM Cloud アカウントにログインします。
   2. API キーページに移動します。
   3. 中央右隅のIBM Cloud APIキーの作成 をクリックして、新しいAPI キーを作成します。
   4. ポップアップウィンドウが表示されたら、API キーの名前を指定して作成をクリックします。ダッシュボードからはアクセスできなくなるため、API Key を控えておきましょう。

   Cloud Object Storage CRN

   デフォルトでは、CData 製品はCloud Object Storage CRN を自動で取得します。ただし、複数のアカウントがある場合は、CloudObjectStorageCRN を明示的に指定する必要があります。この値は、次の2つの方法で取得できます。

   • Services ビューをクエリする。これにより、IBM Cloud Object Storage インスタンスとそれぞれのCRN がリストされます。
   • IBM Cloud で直接CRN を見つける。これを行うには、IBM Cloud のダッシュボードに移動します。リソースリストで、ストレージからCloud Object Storage リソースを選択してCRN を取得します。

   IBM Cloud Object Storage への接続

   これで準備は完了です。以下の接続プロパティを設定してください。

   • InitiateOAuth：GETANDREFRESH に設定。InitiateOAuth を使うと、OAuth 認証を繰り返す必要がなく、さらに自動でアクセストークンを設定できます。
   • ApiKey：セットアップ中に控えたAPI キーを指定。
   • CloudObjectStorageCRN（オプション）：控えておいたCloud Object Storage のCRN に設定。Cloud Object Storage アカウントが複数ある場合のみ設定する必要があります。

   プロパティを設定したら、これで接続設定は完了です。

   Create & Test をクリックします。
4. Permissions タブを開き、ユーザーアクセスを設定します。

Personal Access Token の追加

Personal Access Token（PAT）は、Agno から CData Connect AI への MCP リクエストを認証するために使用されます。

1. Settings を開き、Access Tokens に移動します。
2. Create PAT をクリックします。
3. 生成されたトークンを安全に保存します。

Step 2: 依存関係のインストールと環境変数の設定

Agno と MCP アダプターの依存関係をインストールします。LangChain は MCP ツールの互換性のためだけに含まれています。

pip install agno agno-mcp langchain-mcp-adapters

環境変数を設定します。

export CDATA_MCP_URL="https://mcp.cloud.cdata.com/mcp"
export CDATA_MCP_AUTH="Base64EncodedCredentials"
export OPENAI_API_KEY="your-openai-key"

「Base64EncodedCredentials」は、Connect AI ユーザーのメールアドレスと Personal Access Token をコロン（「:」）で結合し、Base64 エンコードした値です：Base64([email protected]:MY_CONNECT_AI_PAT)

Step 3: MCP 経由で CData Connect AI に接続

streamable HTTP を使用して MCP クライアントを作成します。これにより、CData Connect AI へのセキュアな接続が確立されます。

import os
from langchain_mcp_adapters.client import MultiServerMCPClient

mcp_client = MultiServerMCPClient(
  connections={
    "default": {
      "transport": "streamable_http",
      "url": os.environ["CDATA_MCP_URL"],
      "headers": {
        "Authorization": f"Basic {os.environ['CDATA_MCP_AUTH']}"
      }
    }
  }
)

Step 4: MCP ツールの検出

CData Connect AI は操作を MCP ツールとして公開します。これらは実行時に動的に取得されます。

langchain_tools = await mcp_client.get_tools()
for tool in langchain_tools:
  print(tool.name)

Step 5: MCP ツールを Agno 関数に変換

各 MCP ツールを Agno 関数としてラップし、エージェントで使用できるようにします。

注意：Agno がすべての推論、計画、ツール選択を行います。LangChain は CData Connect AI が公開するツールを利用するための軽量な MCP 互換レイヤーとしてのみ使用されます。

from agno.tools import Function

def make_tool_caller(lc_tool):
  async def call_tool(**kwargs):
    return await lc_tool.ainvoke(kwargs)
  return call_tool

Step 6: Agno エージェントを作成してリアルタイムの IBM Cloud Object Storage のデータ にクエリ

Agno がすべての推論、計画、ツール呼び出しを行います。LangChain は MCP 互換性以外の役割を果たしません。

from agno.agent import Agent
from agno.models.openai import OpenAIChat

agent = Agent(
  model=OpenAIChat(
    id="gpt-4o",
    temperature=0.2,
    api_key=os.environ["OPENAI_API_KEY"]
  ),
  tools=agno_tools,
  markdown=True
)

await agent.aprint_response(
  "Show me the top 5 records from the available data source"
)

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

以下の結果は、Agno エージェントが CData Connect AI を通じて MCP ツールを呼び出し、リアルタイムの IBM Cloud Object Storage のデータ を返す様子を示しています。

これで、Agno エージェントを通じて自然言語でリアルタイムの IBM Cloud Object Storage のデータ にクエリを実行できるようになりました。

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