Mastra と IBM Cloud Object Storage のデータを CData Connect AI MCP サーバーで統合

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、IBM Cloud Object Storage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IBM Cloud Object Storage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 IBM Cloud Object Storage 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：

1. CData Connect AI アカウント
2. Node.js 18 以上と npm がインストールされていること
3. 動作する Mastra プロジェクト（npm create mastra@latest で作成）
4. IBM Cloud Object Storage 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：

1. USERNAME: CData のメールログイン
2. 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）
3. MCP_BASE_URL: https://mcp.cloud.cdata.com/mcp

ステップ1：Mastra 用の IBM Cloud Object Storage 接続を設定

Mastra から IBM Cloud Object Storage 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IBM Cloud Object Storage のデータを操作するには、まず CData Connect AI で IBM Cloud Object Storage 接続を作成・設定します。

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

2. 接続を追加パネルから「IBM Cloud Object Storage」を選択

3. IBM Cloud Object Storage に接続するために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。

   
4. 「Save & Test」をクリック
5. IBM Cloud Object Storage 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。

1. Connect AI アプリの右上にある歯車アイコン（）をクリックして設定ページを開きます。
2. 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。
3. PAT に名前を付けて「Create」をクリックします。
4. 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IBM Cloud Object Storage 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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