LibreChatとConnect AI経由でJD Edwards のデータを連携

LibreChat は、複数の LLM プロバイダー、エージェント、アシスタントを単一のインターフェースにまとめたオープンソースのセルフホスト型 AI チャットプラットフォームです。Model Context Protocol（MCP） にも対応しており、外部ツールやデータソースをチャットに直接接続し、既存のシステムからリアルタイムデータを取得できます。

LibreChat を組み込みの MCP Server 経由で CData Connect AI と連携することで、LibreChat はリアルタイムJD Edwards のデータへの管理されたリアルタイムアクセスを取得できます。これにより、自然言語プロンプトを使用してJD Edwards のデータのカタログ一覧表示、スキーマ探索、レコードのクエリが可能になり、すべてのデータアクセスは認可されたソースに対してセキュアに実行されます。

この記事では、Connect AI での JD Edwards 接続設定、必要な Personal Access Token の生成、LibreChat のインストール、Connect AI MCP Server の登録、LLM プロバイダーの設定、そして LibreChat インターフェースからリアルタイムJD Edwards のデータをクエリして連携を確認する方法を説明します。

ステップ 1：LibreChat 用に JD Edwards への接続を設定

LibreChat から JD Edwards に接続するには、Connect AI の Remote MCP Server を経由します。LibreChat からJD Edwards のデータを操作するには、まず Connect AI で JD Edwards のコネクションを作成・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. Add Connection パネルから JD Edwards 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。

   
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

Personal Access Token の追加

Personal Access Token（PAT）は LibreChat から Connect AI への接続認証に使用します。アクセス制御の粒度を維持するために、連携ごとに個別の PAT を作成することをお勧めします。

1. Connect AI アプリ右上の歯車アイコン（）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. 表示されたトークンをコピーして安全に保管してください。再表示されません

JD Edwards のコネクションと PAT が設定できたので、LibreChat は Connect AI 経由でJD Edwards のデータに接続する準備が整いました。

ステップ 2：LibreChat をインストールして Connect AI MCP を設定

次に LibreChat をローカルにインストールし、Connect AI Remote MCP Server を設定することで、チャットインターフェースが Connect AI 経由でリアルタイムデータツールを検出・呼び出せるようにします。

1. 公式のインストールガイドに従って LibreChat をインストールします。npm セットアップを使用する場合は、MongoDB と MeiliSearch がローカルにインストールされ起動していることを確認してください
2. インストール完了後、LibreChat を起動してブラウザで http://localhost:3080/ を開いてチャットインターフェースにアクセスします
3. 左ナビゲーションバーで MCP Settings アイコンをクリックし、 Add MCP をクリック
4. Add MCP パネルで以下の値を設定します：
   • Name： CData MCP、または任意の名前
   • Description： サーバーの説明（任意）
   • MCP Server URL： https://mcp.cloud.cdata.com/mcp
   • Transport： Streamable HTTPS
   • Authentication： API Key
   • Header Format： Basic
   • API Key： email:PAT を Base64 エンコードした値

   注意：LibreChat は Connect AI との通信に Basic 認証を使用します。Connect AI のユーザーメールと前の手順で作成した PAT を email:PAT の形式で組み合わせ、その文字列を Base64 エンコードして API Key フィールドに貼り付けてください。例えば、[email protected]:ABC123...XYZ789 を Base64 エンコードすると dXNlckBkb21haW4uY29tOkFCQzEyMy4uLlhZWjc4OQ== のような値になります

   
5. I trust this application にチェックを入れて Add をクリックしてサーバーを保存
6. CData MCP サーバーが左ナビゲーションバーに表示されます。隣の接続アイコンをクリックして Connect AI への接続を確立します

MCP サーバーの有効化と LLM プロバイダーの設定

LibreChat はチャットを動かすために少なくとも 1 つの LLM プロバイダーが必要です。チャット入力で MCP サーバーを有効化し、モデルが Connect AI 経由で MCP ツールを呼び出せるよう、使用するプロバイダーの API キーを追加します。

1. チャットインターフェースで入力ボックス下部の MCP セレクターをクリックし、CData MCP にチェックが入っていることを確認してツールをチャットに公開します
2. チャット上部のモデルセレクターをクリックして、使用する LLM プロバイダー（OpenAI、Anthropic、Google など）とモデルを選択します
3. 選択したプロバイダーの横にある Set API Key をクリックし、プロバイダーの API キーを貼り付けて Submit をクリック

MCP サーバーと LLM プロバイダーの設定が完了したので、LibreChat は Connect AI 経由でリアルタイムJD Edwards のデータをクエリできる状態になりました。

ステップ 3：LibreChat からリアルタイム JD Edwards のデータ をクエリ

連携設定が完了したら、LibreChat のチャット入力を使用して、設定した LLM が処理する自然言語プロンプトでリアルタイムJD Edwards のデータを操作します。

1. CData MCP サーバーが有効でモデルが選択された状態で、チャット入力にプロンプトを入力します。例：
   • CData MCP のカタログを一覧表示して
   • JD Edwards で利用可能なスキーマとテーブルを表示して
   • JD Edwards のデータ のテーブルから上位 5 件のレコードをクエリして
2. LibreChat が Connect AI MCP Server を呼び出し、JD Edwards のデータのリアルタイム結果を返します

これで LibreChat インスタンスが Connect AI MCP Server と通信し、チャットインターフェースから直接 Remote MCP ツールを通じてリアルタイムJD Edwards のデータを取得できるようになりました。

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