FlowiseのAIエージェントからConnect AI経由でJD Edwards に接続

Flowise AI と CData Connect AI MCP Server を連携して、エージェントがレプリケーションなしで JD Edwards のリアルタイムデータを安全にクエリ・操作できるようにします。

Flowise AI は、AI ワークフローとカスタムエージェントを視覚的に構築できるオープンソースのノーコードツールです。ドラッグ＆ドロップインターフェースにより、大規模言語モデル（LLM）を API、データベース、外部システムと簡単に統合できます。

CData Connect AI は、数百種類のエンタープライズデータソースへのリアルタイム接続を可能にします。Model Context Protocol（MCP）サーバーを通じて、CData Connect AI は Flowise エージェントとリアルタイムの JD Edwards をセキュアかつ効率的に橋渡しします。データのレプリケーションは不要です。Flowise AI の直感的なエージェントビルダーと CData の MCP 統合を組み合わせることで、Flowise AI ワークフロー内でリアルタイムの JD Edwards のデータ を取得、分析、操作できるエージェントを作成できます。

このガイドでは、Flowise AI を CData Connect AI MCP に接続し、認証情報を設定して、エージェントがリアルタイムでJD Edwards のデータをクエリできるようにする方法を説明します。

ステップ 1：Flowise 用の JD Edwards 接続を設定

Flowise AI から JD Edwards への接続は、CData Connect AI のリモート MCP サーバーによって実現されます。Flowise AI からJD Edwards のデータを操作するには、まず CData Connect AI で JD Edwards 接続を作成・設定します。

  1. Connect AI にログインし、Sources をクリック、次に Add Connection をクリック
    2. Connect AI で接続を追加
  2. Add Connection パネルから JD Edwards を選択
    3. データソースを選択
  3. JD Edwards に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

    ドライバーは Application Interface Services（AIS）Server を経由して JD Edwards に接続します。以下の接続プロパティを設定します。

    • URL：AIS Server のベース HTTPS URL（例：https://jde-ais.example.com:8300）。
    • User：JD Edwards のユーザー名。
    • Password：JD Edwards のパスワード。
    • Environment（オプション）：使用する JD Edwards の環境（例：本番環境なら PD920、開発環境なら DV920）。指定しない場合は、AIS Server のデフォルト環境が使用されます。
    • Role（オプション）：セッションで使用する JD Edwards のロール。指定しない場合は、AIS Server のデフォルトロールが使用されます。
    • DeviceName（オプション）：接続元のデバイスまたはアプリケーションの識別子。AIS Server での監査やログ記録に使用されます。
    • Jasserver（オプション）：リクエストのルーティング先となる Java Application Server（JAS）インスタンス。クラスタ環境で便利です。

    公開するデータの選択

    JD Edwards ではテーブルとビジネスビューが System Code ごとに整理されており、ドライバーは各 System Code をそれぞれ個別のスキーマとして公開します。利用できるスキーマは、以下のプロパティで制御できます。

    • DataModel：System Code をスキーマとして公開する ERP モジュール（カンマ区切りで複数指定可）。接続先インスタンスのすべての System Code を公開する場合は All を指定します。デフォルトは FinancialManagement です。
    • SystemCodes：DataModel の System Code に加えて公開したい System Code のカンマ区切りリスト（例：42,43）。

    接続時、ドライバーは認証情報を AIS Server に送信してセッショントークンを取得し、キャッシュします。セッションの有効期限が切れる前に、新しいトークンが自動でリクエストされます。

    接続を設定（Salesforce の例）
  4. Save & Test をクリック
  5. Permissions タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新
    6. 権限を更新

接続が確立されると、JD Edwards データは CData Connect AI でアクセス可能になり、MCP 対応ツールで使用する準備が整います。

Personal Access Token を追加

Personal Access Token（PAT）は、Flowise AI から Connect AI への接続を認証するために使用されます。きめ細かいアクセス制御を維持するため、統合ごとに個別の 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 Settings を開く
  2. Settings ページで Access Tokens セクションに移動し、 Create PAT をクリック
  3. PAT にわかりやすい名前を付けて Create をクリック
    4. 新しい PAT を作成
  4. トークンが表示されたらコピーして安全な場所に保存してください。再度表示されることはありません

JD Edwards 接続の設定と PAT の生成が完了したら、Flowise AI から Connect AI 経由でJD Edwards のデータに接続できます。

ステップ 2：Flowise AI で Connect AI 認証情報を設定

Flowise AI ワークスペースにログインして統合をセットアップします。

OpenAI 認証情報を追加

  1. Credentials に移動し、Add Credential を選択
    2. Add credential をクリック
  2. ドロップダウンから OpenAI API を選択
  3. 名前（例：OpenAI_Key）を入力し、API キーを貼り付け
    4. Flowise で OpenAI 認証情報を追加

PAT 変数を追加

  1. Variables に移動し、Add Variable をクリック
    2. Variables に移動
  2. Variable Name（例：PAT）を設定し、タイプを Static に選択、Value に Base64 エンコードした username:PAT を設定
  3. Add をクリックして変数を保存
    4. Flowise で PAT を変数として追加

ステップ 3：Flowise AI でエージェントを構築

  1. Agent Flows に移動し、Add New を選択
    2. Agent Flow ページ
  2. 「+」アイコンをクリックして新しいノードを追加し、Agent を選択してワークフローにドラッグ
    3. Flowise でエージェントノードを追加
  3. Start ノードを Agent ノードに接続
    4. Flowise でエージェントノードを接続

エージェント設定を構成

Agent ノードをダブルクリックして詳細を入力：

  • Model：ChatOpenAI または希望のモデルを選択（例：gpt-4o-mini）
  • Connect Credential：先ほど作成した OpenAI API キー認証情報を選択
  • Streaming：有効
Agent Node の詳細を入力

カスタム MCP ツールを追加

  1. Tools の下で Add Tool をクリックし、Custom MCP を選択
  2. 以下のように JSON パラメータを入力：

{
  "url": "https://mcp.cloud.cdata.com/mcp",
  "headers": {
    "Authorization": "Basic {{$vars.PAT}}"
  }
}
Flowise でカスタム MCP ツールを設定

更新アイコンをクリックして利用可能な MCP アクションを読み込みます。アクションが一覧表示されたら、Flowise エージェントが CData Connect AI MCP に正常に接続されています。

ステップ 4：Flowise でリアルタイムのJD Edwards のデータをテスト・クエリ

  1. Flowise で Chat タブを開く
  2. 「Show top 10 records fromJD Edwards のデータtable」 のようなクエリを入力
  3. CData Connect AI MCP 接続を通じてリアルタイムでレスポンスが取得されることを確認
    4. Flowise でリアルタイムクエリをテスト

ワークフローの実行が完了すると、Flowise は CData Connect AI MCP サーバーを通じた Salesforce データの正常な取得を示します。MCP Client ノードにより、データに対して質問したり、レコードを取得したり、アクションを実行したりできます。

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