GenSparkとMCP Server経由でJD Edwards に接続
GenSpark は、リアルタイムデータを活用したインテリジェントな会話型 AI エクスペリエンスを構築したい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。柔軟なツールとエージェント機能により、LLM の連携、複雑なワークフローの自動化、ユーザーの意図に適応するインタラクティブなアプリケーションの構築が容易になります。しかし、AI とのやり取りでローカルコンテキストや事前定義された API を超えるデータが必要になると、多くの実装ではカスタムミドルウェア、手動連携、またはスケジュールされた ETL パイプラインに頼ってローカルストアに情報を同期することになります。これにより、不要な複雑さが生じ、メンテナンスの負担が増加し、レスポンス時間が遅くなり、GenSpark エージェントが提供できるリアルタイムインテリジェンスが制限されてしまいます。
CData Connect AI は、350 以上のエンタープライズアプリケーション、データベース、ERP、分析プラットフォームへのリアルタイムでセキュアな接続を提供することで、これらの障壁を解消します。CData Connect AI のリモート Model Context Protocol（MCP）Server を通じて、GenSpark エージェントはレプリケーションやカスタム連携コードなしで、リアルタイムのエンタープライズデータをクエリ、読み取り、操作できます。その結果、根拠のある正確なレスポンス、高速な推論、そして自動化されたクロスシステムの意思決定が実現します。しかも、より強力なガバナンスと少ない可動部品で実現できます。
このガイドでは、CData Connect AI MCP 接続の設定、GenSpark への MCP Server の登録、そして GenSpark エージェントがリアルタイムのエンタープライズデータとシームレスに連携できるようにする手順を説明します。
前提条件
開始する前に、以下を用意してください。
- CData Connect AI アカウント
- GenSpark へのアクセス
- JD Edwards へのアクセス
認証情報チェックリスト
接続に必要な認証情報を用意してください。
- USERNAME：CData ログインメールアドレス
- PAT：Connect AI で Settings に移動し、Access Tokens をクリック（コピーは一度のみ可能）
- MCP_BASE_URL：https://mcp.cloud.cdata.com/mcp
Step 1: GenSpark 向けに JD Edwards の接続を設定
GenSpark から JD Edwards への接続は、CData Connect AI Remote MCP によって実現されます。GenSpark 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。
- 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。
- Add Connection パネルから「JD Edwards」を選択します。
-
JD Edwards への接続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。
- Save & Test をクリックします。
-
Add JD Edwards 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。
Personal Access Token の追加
Personal Access Token（PAT）は、GenSpark 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に、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 Settings ページを開きます。
- Settings 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。
- Personal Access Token は作成時にのみ表示されるため、必ずコピーして安全に保管してください。
接続の設定と PAT の生成が完了したら、GenSpark から JD Edwards のデータ に接続する準備が整いました。
Step 2: GenSpark で MCP Server を設定
- GenSpark にログインします。
- チャットインターフェースの下にある Tools アイコンをクリックします。
- Add new MCP server を選択します。
サーバー設定を入力します。
注意：Basic 認証を使用します。Connect AI のメールアドレス（例：[email protected]）と先ほど生成した PAT（例：AbC123...xYz890）をコロン（:）で結合して Authorization ヘッダーに設定します。
フィールド 値 Name CData MCP Server（または任意の名前） Server Type SteamableHttp Server URL https://mcp.cloud.cdata.com/mcp Request Header {"Authorization": "Basic [email protected]:AbC123...xYz890"} - Add Server をクリックします。
追加が完了すると、GenSpark は Connect AI ワークスペースで公開されているすべての MCP ツールを自動的に読み込みます。
Step 3: GenSpark でデータをクエリ
GenSpark チャットインターフェースで以下のようなプロンプトを入力します。
List the tools present in CData Connect AI MCP Server.
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GenSpark と CData Connect AI を組み合わせることで、ETL パイプライン、データ同期ジョブ、カスタム連携ロジックなしで、エージェントがリアルタイムのエンタープライズデータに安全にアクセスし、リアルタイムの認識に基づいて動作するインテリジェントな AI 駆動ワークフローが実現します。この効率的なアプローチにより、より強力なガバナンス、運用コストの削減、AI ツールからのより高速で根拠のあるレスポンスが得られます。
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