【MCP Server】OpenAI のPython SDK からSage Intacct のデータと連携しよう！

加藤龍彦
加藤龍彦
デジタルマーケティング
CData Connect AI のリモートMCP Server で OpenAI Python アプリからSage Intacct へのリアルタイムアクセスを実現。自然言語でデータ探索・分析できる AI アシスタントを構築できます。

OpenAI の Python SDK は、さまざまなデータソースとやり取りできるAI アプリケーションを構築するための強力な機能を提供しています。CData Connect AI のリモートMCP と組み合わせることで、自然言語クエリを通じてSage Intacct とリアルタイムでやり取りできるインテリジェントなチャットアプリケーションを構築できます。この記事では、Connect AI のリモートMCP を使用してSage Intacct に接続し、会話型AI を通じてSage Intacct とやり取りする OpenAI API 対応のPython アプリケーションを作成する方法をご紹介します。

CData Connect AI は、Sage Intacct のデータに接続するための専用クラウド間インターフェースを提供します。CData Connect AI Remote MCP Server により、Google ADK エージェントと Sage Intacctの間でセキュアな通信が可能になります。これにより、ネイティブ対応データベースへのデータレプリケーションを必要とせずに、エージェントから Sage Intacct のデータの読み取りや操作を実行できます。CData Connect AIは最適化されたデータ処理機能を備えており、フィルタや JOIN を含むサポート対象のすべての SQL 操作を効率的に Sage Intacctへ直接送信します。サーバーサイド処理を活用することで、要求されたSage Intacct のデータ を迅速に取得できます。

この記事では、自然言語を使用してデータを会話形式で探索（Vibe Query）できる OpenAI 対応 Python アプリケーションの設定方法をご紹介します。Connect AI を使用すれば、Sage Intacct に加えて、数百の他のデータソースにもアクセスできる AI アシスタントを構築できます。

Sage Intacct データ連携について

CData は、Sage Intacct のライブデータにアクセスし、統合するための最も簡単な方法を提供します。お客様は CData の接続機能を以下の目的で使用しています：

  • API の更新や変更を気にすることなく、Sage Intacct にアクセスできます。
  • 追加の構成手順なしで、Sage Intacct のカスタムオブジェクトやフィールドにアクセスできます。
  • Basic 認証による組み込み Web サービス認証情報を使用して、Sage Intacct にデータを書き戻すことができます。
  • SQL ストアドプロシージャを使用して、ベンダーの承認・却下、エンゲージメントの挿入、カスタムオブジェクトやフィールドの作成・削除などの機能的な操作を実行できます。

ユーザーは、Tableau、Power BI、Excel などの分析ツールと Sage Intacct を統合し、当社のツールを活用して Sage Intacct データをデータベースやデータウェアハウスにレプリケートしています。

他のお客様が CData の Sage Intacct ソリューションをどのように使用しているかについては、ブログをご覧ください：Drivers in Focus: Accounting Connectivity


はじめに


ステップ 1：OpenAI アプリケーション用の Sage Intacct 接続を設定する

OpenAI アプリケーションからSage Intacct への接続は、CData Connect AI のリモートMCP を通じて実現されます。OpenAI アシスタントからSage Intacct とやり取りするために、まず CData Connect AI で Sage Intacct 接続を作成・設定していきましょう。

  1. 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。
  2. 「Add Connection」パネルから「Sage Intacct」を選択します
  3. Sage Intacct に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

    Sage Intacct 接続プロパティの取得・設定方法

    独自のWeb サービスクレデンシャル、埋め込みクレデンシャル（Basic 認証）、またはOkta クレデンシャルのいずれかを使用して、Sage Intacct への接続を確立できます。

    Sage Intacct への認証

    Sage Intacct は2種類の認証をサポートします。Basic およびOkta です。選択した認証方法に関連するプロパティを設定して、接続を構成します。

    Basic 認証

    Basic 認証スキームでは、埋め込みクレデンシャルを使用してデータの読み書きが可能です。オプションとして、独自のWeb サービスクレデンシャルを指定することもできます。

    Basic 認証を使用して認証を行うには、以下のプロパティを設定します。

    • AuthScheme：Basic。
    • CompanyID：Sage Intacct にログインする際に会社を識別するために使用するID。
    • User：Sage Intacct へのログインに使用するログイン名。
    • Password：ログインクレデンシャル用のパスワード。
    • （オプション）SenderID およびSenderPassword：Web サービスのSender ID およびパスワード（独自のWeb サービスクレデンシャルを使用している場合のみ）。

    独自のWeb サービスクレデンシャルではなく、埋め込みクレデンシャルを使用する場合は、以下を実行する必要があります：

    • Web サービスダッシュボードで、会社 -> 会社情報 -> セキュリティタブに移動します。
    • Web サービス認証に"CData" を追加します。これは大文字・小文字が区別されます。これを行うには、会社 -> 会社情報（新しいUI では、設定 -> 会社）-> セキュリティ -> Web サービス認証 / 編集に移動します。
    Okta 認証についてはヘルプドキュメントを参照してください。
  4. 「Create & Test」をクリックします
  5. 「Add Sage Intacct Connection」ページの「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、OpenAI アプリケーションから Connect AI への接続を認証するために使用されます。アクセス制御の粒度を維持するために、サービスごとに個別のPAT を作成することをおすすめします。

  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. 設定ページの「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ますので、必ずコピーして安全な場所に保管してください。

これで接続の設定とPAT の生成が完了しました。OpenAI アプリケーションからSage Intacct に接続する準備が整いました。

ステップ 2：CData Connect AI 用にOpenAI Python アプリケーションを設定する

以下の手順に従って、CData Connect AI に接続するように OpenAI Python アプリケーションを設定していきましょう。事前構築済みのエージェントをこちらから使用できます。または、以下の手順に従って独自のエージェントを作成することもできます。

  1. Python 3.8 以上がインストールされていることを確認し、必要な依存関係をインストールします。 
    pip install openai python-dotenv httpx
  2. GitHub から OpenAI MCP クライアントをクローンまたはダウンロードします。 
    git clone https://github.com/CDataSoftware/openai-mcp-client.git
cd openai-mcp-client
  3. 環境変数を設定します。プロジェクトのルートに .env ファイルを作成し、以下の変数を設定します： 
    OPENAI_API_KEY=YOUR_OPENAI_API_KEY
MCP_SERVER_URL=https://mcp.cloud.cdata.com/mcp
MCP_USERNAME=YOUR_EMAIL
MCP_PASSWORD=YOUR_PAT
OPENAI_MODEL=gpt-4
    YOUR_OPENAI_API_KEY を OpenAI API キーに、YOUR_EMAIL を Connect AI のメールアドレスに、YOUR_PAT をステップ 1 で作成したパーソナルアクセストークンに置き換えてください。
  4. 独自のアプリケーションを作成する場合は、CData Connect AI MCP Server に接続するための中核となる実装は以下のとおりです。 
    import os
import asyncio
import base64
from dotenv import load_dotenv
from mcp_client import MCPServerStreamableHttp, MCPAgent

# 環境変数を読み込む
load_dotenv()

async def main():
    """[service] データとやり取りするためのメインチャットループ"""
    # 設定を取得
    api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY')
    mcp_url = os.getenv('MCP_SERVER_URL', 'https://mcp.cloud.cdata.com/mcp')
    username = os.getenv('MCP_USERNAME', '')
    password = os.getenv('MCP_PASSWORD', '')
    model = os.getenv('OPENAI_MODEL', 'gpt-4')

    # MCP サーバー用の認証ヘッダーを作成
    headers = {}
    if username and password:
        auth = base64.b64encode(f"{username}:{password}".encode()).decode()
        headers = {"Authorization": f"Basic {auth}"}

    # CData MCP Server に接続
    async with MCPServerStreamableHttp(
        name="CData MCP Server",
        params={
            "url": mcp_url,
            "headers": headers,
            "timeout": 30,
            "verify_ssl": True
        }
    ) as mcp_server:

        #[service] データにアクセスできる AI エージェントを作成
        agent = MCPAgent(
            name="data_assistant",
            model=model,
            mcp_servers=[mcp_server],
            instructions="""あなたは CData Connect AI を通じてSage Intacct データにアクセスできるデータクエリアシスタントです。

            ユーザーが[service] をリアルタイムで探索・クエリできるようサポートしてください。
            利用可能な MCP ツールを使用して以下を実行できます：
            - 利用可能なデータベースとスキーマの一覧表示
            - テーブル構造の探索
            - SQL クエリの実行
            - データに関する洞察の提供

            実行内容を常に説明し、結果を明確にフォーマットしてください。""",
            api_key=api_key
        )

        await agent.initialize()
        print(f"接続完了！{len(agent._tools_cache)} 個のツールが利用可能です。")
        print("
[service] と会話してみましょう（終了するには 'exit' と入力）:
")

        # 対話型チャットループ
        conversation = []
        while True:
            user_input = input("あなた: ")
            if user_input.lower() in ['exit', 'quit']:
                break

            conversation.append({"role": "user", "content": user_input})

            print("アシスタント: ", end="", flush=True)
            response = await agent.run(conversation)
            print(response["content"])

            conversation.append({"role": "assistant", "content": response["content"]})

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())
  5. OpenAI アプリケーションを実行します： 
    python client.py
  6. 自然言語クエリを使用してSage Intacct とやり取りを開始してください。これで、OpenAI アシスタントは CData Connect AI MCP Server を通じてSage Intacct にアクセスできるようになりました。

ステップ 3：ライブSage Intacct データへのアクセスを備えたインテリジェントアプリケーションを構築する

OpenAI Python アプリケーションを設定して CData Connect AI に接続できたので、自然言語を使用してSage Intacct とやり取りする高度な AI アシスタントを構築できます。MCP 統合により、OpenAI の高度な言語モデルを通じて、アプリケーションに強力なデータアクセス機能が提供されます。

アシスタントで使用可能な MCP ツール

OpenAI アシスタントは、以下の CData Connect AI MCP ツールにアクセスできます：

  • queryData：接続されたデータソースに対して SQL クエリを実行
  • execData：ストアドプロシージャを実行
  • getCatalogs：利用可能なデータベース接続を取得
  • getSchemas：特定のカタログのデータベーススキーマを一覧表示
  • getTables：スキーマ内のテーブルを一覧表示
  • getColumns：特定のテーブルの列情報を取得
  • getPrimaryKeys：プライマリキー情報を取得
  • getIndexes：テーブルのインデックス情報を取得
  • getProcedures：利用可能なストアドプロシージャを一覧表示

ユースケース例

ライブのSage Intacct アクセスを備えた OpenAI 対応アプリケーションでできることの例をいくつかご紹介します：

  • 会話型分析：自然言語を使用して複雑なビジネスの質問に答えるチャットインターフェースを構築
  • 自動化レポート：リアルタイムデータクエリに基づいて動的なレポートとサマリーを生成
  • データディスカバリーアシスタント：SQL の知識がなくてもデータ構造を探索・理解できるようユーザーをサポート
  • インテリジェントデータモニター：トレンドや異常を積極的に特定する AI アシスタントを作成
  • カスタムクエリビルダー：会話型のやり取りを通じて複雑なクエリを作成できるように

アシスタントとのやり取り

実行すると、自然言語を通じて OpenAI アシスタントとやり取りできます。クエリの例：

  • 「利用可能なすべてのデータベースを表示して」
  • 「sales データベースにはどんなテーブルがある？」
  • 「売上トップ 10 の顧客をリストアップして」
  • 「先月のすべての注文を検索して」
  • 「過去四半期の売上トレンドを分析して」
  • 「customer テーブルの構造は？」

OpenAI アシスタントは、これらの自然言語クエリを自動的に適切な SQL クエリに変換し、CData Connect AI MCP Server を通じてSage Intacct データに対して実行します。複雑な SQL を記述したり、基盤となるデータ構造を理解したりすることなく、インテリジェントな洞察を提供できます。

高度な機能

OpenAI MCP 統合は、以下の高度な機能をサポートしています：

  • コンテキスト認識：アシスタントは会話のコンテキストを維持し、フォローアップ質問に対応
  • マルチターン会話：反復的な対話を通じて複雑なクエリを構築
  • インテリジェントエラー処理：クエリで問題が発生した場合に役立つ提案を提供
  • データインサイト：GPT の分析機能を活用してパターンやトレンドを特定
  • 柔軟なフォーマット：さまざまな形式（テーブル、サマリー、JSON など）で結果をリクエスト

CData Connect AI でビジネスシステムのデータ活用を今すぐスタート

いかがでしたか？Mistral AI からSage Intacct 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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