Open WebUI と CData Connect AI を連携してリアルタイムの JD Edwards データと対話する

Open WebUI は、ホスト型の LLM API とローカルで提供されるモデルを、カスタマイズ可能な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。ツールサーバーフレームワークを通じて Model Context Protocol（MCP） をサポートしており、外部ツールやデータソースを設定することで、チャットがモデルの学習データの枠を超えてリアルタイムのシステムとやり取りできるようになります。

組み込みの MCP Server を介して Open WebUI を CData Connect AI と連携させると、Open WebUI はガバナンスの効いた状態でリアルタイムの JD Edwards のデータ にアクセスできるようになります。これにより、自然言語のプロンプトを使ってカタログの一覧表示、スキーマの探索、JD Edwards のデータ のレコードへ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データソースに対して安全に実行されます。

この記事では、Connect AI で JD Edwards への接続を設定し、必要な Personal Access Token を生成して、Open WebUI をインストールし、Connect AI MCP Server を登録、LLM プロバイダーを設定したうえで、Open WebUI のチャットインターフェースからリアルタイムの JD Edwards のデータ にクエリを実行して連携を確認するまでの手順を説明します。

Step 1: Open WebUI 向けに JD Edwards への接続を設定

Open WebUI から JD Edwards への接続は、Connect AI の Remote MCP Server を介して実現します。Open WebUI から JD Edwards のデータ と対話するには、まず Connect AI で JD Edwards 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 JD Edwards を選択します

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 をクリックします
5. 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 を追加する

Personal Access Token（PAT）は、Open WebUI から Connect AI への接続を認証するために使用します。きめ細かなアクセス制御を維持するために、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 Settings を開きます
2. 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
3. PAT にわかりやすい名前を付けて Create をクリックします

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 接続を設定し、PAT を生成すれば、Open WebUI から Connect AI を介して JD Edwards のデータ に接続できるようになります。

Step 2: Open WebUI をインストールして Connect AI MCP を設定

次に、Open WebUI をローカルにインストールし、Connect AI Remote MCP Server をツールサーバーとして設定していきましょう。これにより、チャットインターフェースが Connect AI を通じてリアルタイムデータ向けのツールを検出・呼び出せるようになります。

1. 公式の クイックスタートガイドに従って Open WebUI をインストールします
2. インストールが完了したら、Open WebUI を起動してブラウザーで開き、チャットインターフェースにアクセスします
3. 右上のプロフィールアイコンをクリックし、Admin Panel を選択します
4. Admin Panel の上部ナビゲーションバーで Settings をクリックします
5. 左メニューから Integrations を選択し、Manage Tool Servers の横にある アイコンをクリックして新しい接続を追加します
6. Add Connection パネルで、次の値を使ってサーバーを設定します。
   • Type: MCP Streamable HTTP
   • Name: CData MCP、または任意の名前
   • ID: cdata-mcp
   • URL: https://mcp.cloud.cdata.com/mcp
   • Auth: None
7. Advanced セクションを展開し、次の JSON を Headers フィールドに貼り付けます。

   {
       "Authorization": "Basic your_base64_encoded_email_PAT",
       "Content-Type": "application/json"
   }
   		

   注意：Open WebUI は Connect AI との通信に Basic authentication を使用します。Connect AI のユーザーメールアドレスと、先ほど作成した PAT を email:PAT の形式で結合し、その文字列を Base64 エンコードして、先頭に Basic を付けます。たとえば [email protected]:ABC123...XYZ789 の場合、Authorization ヘッダーの値は次のようになります：Basic dXNlckBkb21haW4uY29tOkFCQzEyMy4uLlhZWjc4OQ==

   
8. Save をクリックしてツールサーバーを登録します

MCP サーバーを有効化して LLM プロバイダーを設定する

Open WebUI でチャットを動かすには、少なくとも 1 つの LLM プロバイダーが必要です。チャット入力欄から MCP サーバーを有効化し、お好みのプロバイダーの API キーを設定しましょう。これにより、モデルがプロンプトを解釈し、Connect AI を介して MCP ツールを呼び出せるようになります。

1. チャットインターフェースに戻り、チャット入力欄の下部にある Integrations アイコンをクリックして Tools を選択し、CData MCP をオンに切り替え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、お好みの LLM プロバイダーとモデルを選択します。プロンプトが表示されたらプロバイダーの API キーを追加し、チャットでモデルを使用できるようにします

MCP サーバーと LLM プロバイダーの設定が完了すれば、Open WebUI から Connect AI を介してリアルタイムの JD Edwards のデータ にクエリを実行する準備が整います。

Step 3: Open WebUI からリアルタイムの JD Edwards のデータ にクエリ

連携が完了したら、Open WebUI のチャット入力欄を使い、設定した LLM が処理する自然言語のプロンプトでリアルタイムの JD Edwards のデータ と対話してみましょう。

1. CData MCP サーバーを有効化してモデルを選択した状態で、チャット入力欄にプロンプトを入力します。たとえば次のようなプロンプトです。
   • cdata mcp 内のすべてのカタログを一覧表示して
   • JD Edwards の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 件のレコードを取得して
2. Open WebUI が Connect AI MCP Server を呼び出し、JD Edwards のデータ からリアルタイムの結果を返します

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

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