CData Connect AI 経由で Boomi Agentstudio と JSON Servicesを統合
Boomi Agentstudio は、タスクの自動化、統合ワークフローの強化、ビジネスプロセス全体でのインテリジェントな意思決定をサポートする AI エージェントを設計、オーケストレーション、ガバナンスするためのエンタープライズプラットフォームです。CData Connect AI と接続することで、Boomi Agentstudio は標準化された MCP ツールインターフェースを通じて、JSON などのライブエンタープライズデータにセキュアにアクセス、クエリ、アクションを実行できます。
CData Connect AI は、エンタープライズデータシステムへのガバナンスが効いたリアルタイムアクセスを提供するマネージド Model Context Protocol（MCP）プラットフォームです。数百種類のデータソースにわたって、カタログ、スキーマ、テーブル、SQL クエリを含む構造化されたメタデータを公開します。Connect AI を使用すると、Boomi Agentstudio は ETL パイプライン、データレプリケーション、カスタム統合コードを必要とせずに、ライブの運用データをエージェントロジックとワークフロー自動化に直接取り込むことができます。
この記事では、Boomi Agentstudio を CData Connect AI MCP エンドポイントに接続し、JSON やその他のサポート対象データソースへのアクセスを設定し、エージェント駆動型ワークフロー内からリアルタイムクエリを発行する方法を説明します。
前提条件
- JSON のアカウント
- CData Connect AI のアカウント
- Boomi Agentstudio のアカウント
ステップ 1：Boomi Agentstudio 用に JSON への接続を設定
Boomi Agentstudio が JSON にアクセスするには、CData Connect AI で JSON への接続を作成します。この接続は Remote MCP Server を介して Boomi に公開されます。
- Connect AI にログインし、Sources をクリック、次に + Add Connection をクリック
- 利用可能なデータソースから JSON を選択
-
JSON に接続するために必要な認証プロパティを入力します。
データソースへの認証については、ヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。CData 製品は、JSON API を双方向データベーステーブルとして、JSON ファイルを読み取り専用ビュー（ローカル ファイル、一般的なクラウドサービスに保存されているファイル、FTP サーバー）としてモデル化します。HTTP Basic、Digest、NTLM、OAuth、FTP などの主要な認証スキームがサポートされています。詳細はヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。
URI を設定して認証値を入力したら、DataModel を設定してデータ表現とデータ構造をより厳密に一致させます。
DataModel プロパティは、データをどのようにテーブルに表現するかを制御するプロパティで、次の基本設定を切り替えます。
- Document（デフォルト）：JSON データのトップレベルのドキュメントビューをモデル化します。CData 製品 は、ネストされたオブジェクト配列を集約されたJSON オブジェクトとして返します。
- FlattenedDocuments：ネストされた配列オブジェクトと親オブジェクトを、単一テーブルに暗黙的に結合します。
- Relational：階層データから個々の関連テーブルを返します。テーブルには、親ドキュメントにリンクする主キーと外部キーが含まれています。
リレーショナル表現の設定についての詳細は、ヘルプドキュメントの「JSON データのモデリング」を参照してください。また、以下の例で使用されているサンプルデータも確認できます。データには人や所有する車、それらの車に行われたさまざまなメンテナンスサービスのエントリが含まれています。
Amazon S3 内のJSON への接続
URI をバケット内のJSON ドキュメントに設定します。さらに、次のプロパティを設定して認証します。
- AWSAccessKey：AWS アクセスキー（username）に設定。
- AWSSecretKey：AWS シークレットキーに設定。
Box 内のJSON への接続
URI をJSON ファイルへのパスに設定します。Box へ認証するには、OAuth 認証標準を使います。 認証方法については、Box への接続 を参照してください。
Dropbox 内のJSON への接続
URI をJSON ファイルへのパスに設定します。Dropbox へ認証するには、OAuth 認証標準を使います。 認証方法については、Dropbox への接続 を参照してください。ユーザーアカウントまたはサービスアカウントで認証できます。ユーザーアカウントフローでは、以下の接続文字列で示すように、ユーザー資格情報の接続プロパティを設定する必要はありません。 URI=dropbox://folder1/file.json; InitiateOAuth=GETANDREFRESH; OAuthClientId=oauthclientid1; OAuthClientSecret=oauthcliensecret1; CallbackUrl=http://localhost:12345;
SharePoint Online SOAP 内のJSON への接続
URI をJSON ファイルを含むドキュメントライブラリに設定します。認証するには、User、Password、およびStorageBaseURL を設定します。
SharePoint Online REST 内のJSON への接続
URI をJSON ファイルを含むドキュメントライブラリに設定します。StorageBaseURL は任意です。指定しない場合、ドライバーはルートドライブで動作します。 認証するには、OAuth 認証標準を使用します。
FTP 内のJSON への接続
URI をJSON ファイルへのパスが付いたサーバーのアドレスに設定します。認証するには、User およびPassword を設定します。
Google Drive 内のJSON への接続
デスクトップアプリケーションからのGoogle への認証には、InitiateOAuth をGETANDREFRESH に設定して、接続してください。詳細はドキュメントの「Google Drive への接続」を参照してください。
- 「Create & Test」をクリック
- 認証が完了したら、JSON 接続の Permissions タブを開き、必要に応じてユーザーベースのアクセス許可を設定します。
Personal Access Token（PAT）の生成
Boomi Agentstudio はアカウントのメールアドレスと Personal Access Token（PAT） を使用して Connect AI に認証します。アクセス制御の粒度を維持するために、統合ごとに個別の PAT を作成することをお勧めします。
- Connect AI で、右上の 歯車アイコン を選択して Settings を開きます。
- Access Tokens で Create PAT を選択します。
- トークンの説明的な名前を入力し、Create を選択します。
- トークンをコピーして安全に保存します。PAT は作成時にのみ表示されます。
JSON 接続と PAT が設定できたので、Boomi Agentstudio は CData Connect AI MCP サーバー経由でJSON servicesに接続する準備が整いました。
ステップ 2：CData Connect AI MCP エンドポイントを使用してソースを作成
まず、Boomi Agentstudio 内に新しい MCP データソースを作成します。これにより Boomi と CData Connect AI 間のセキュアな接続が確立され、エージェントが MCP ツールを呼び出してライブエンタープライズデータを操作できるようになります。
Connect AI MCP をソースとして接続するには、以下のプロセスに従います。
- Boomi にログインします。
- Services を開き、リストから Agentstudio を選択します。
- Sources タブに移動し、Create a new source をクリックします。
- Agent Designer ウィンドウで Sources タブを開き、ソースタイプとして Model Context Protocol (MCP) を選択します。
- Create MCP Source 画面で、以下の Configuration 詳細を入力します。
- Name: ソースの名前を入力
- Details: ソースの簡単な説明を追加
- Transport Type: Streamable HTTP
- URL: https://mcp.cloud.cdata.com/mcp
- Authentication: Basic Authentication
- Username: Connect AI アカウントのユーザー名を入力
- Password: Connect AI の PAT を入力
- Test Connection をクリックします。
- 接続が成功したら、Discover Tools をクリックします。Boomi は queryData、getCatalogs、getSchemas、getTables などの CData Connect AI によって公開されているすべての MCP ツールを Tools タブに一覧表示します。
- Discover and Select Tools セクションですべてのツールを選択し、Continue をクリックします。
- Review セクションで詳細を確認し、Save をクリックします。
Boomi は新しいソースを Sources タブに追加します。
Tools タブをクリックして、CData Connect AI のすべてのツールがリストに表示されていることを確認します。
ステップ 3：新しいエージェントを作成
JSON services とやりとりするための新しいエージェントを作成します。エージェントはプロンプトと Connect AI によって公開されたツール間のインターフェースとして機能し、クエリを処理してインテリジェントなレスポンスを返すことができます。
- Agents タブに移動し、Create New Agent をクリックします。
- Agent Designer ウィンドウで、Agents タブの下にある Blank Template を選択します。
- Profile セクションで以下の詳細を入力します。
- Basic Information: ゴール、エージェント名、エージェント画像を指定
- Agent Mode: プロンプトへの応答方法に基づいて Conversational または Structured モードを選択し、それに応じてモードを設定
- Save and Continue をクリックします。
- Tasks セクションで、エージェントが実行するアクションを定義します。
- + Add New Task をクリックします。
- Description タブでタスク名と説明を入力します。
- Instructions タブで + Add New Instruction をクリックし、このタスク内でエージェントがツールを使用する方法を説明します。
- Tools タブで + Add New Tool をクリックし、Connect AI によって公開されたツールを選択します。Update Selected Tool をクリックし、Requires Approval と Data Passthrough を有効にして、タスクを保存し、Save and Continue をクリックします。
注意: すべてのタスクで最大 25 個のツールを追加できます。
- + Add New Task をクリックします。
- Guardrails セクションで、エージェントがセキュアかつ倫理的に動作するためのルール、制限、フィルターを定義します。必要に応じてブロックメッセージ、拒否トピック、ワードフィルター、カスタム正規表現パターンを追加します。Save and Continue をクリックします。
- Review セクションですべての詳細を確認し、Deploy をクリックしてエージェントをデプロイします。
エージェントをデプロイしたら、チャットインターフェースでプロンプトに対する正確でコンテキストに沿ったレスポンスを生成するために使用できます。
ステップ 4：エージェントを使用してJSON servicesにプロンプトを送信
エージェントを作成してデプロイしたら、自然言語プロンプトを使用してJSON servicesとやりとりできます。
JSON services にプロンプトを送信するには、以下のステップに従います。
- Chat タブに移動し、ドロップダウンリストからエージェントを選択します。
- プロンプトを入力します（例: 「JSON で利用可能なテーブルはいくつありますか？」）。
- エージェントがプロンプトを処理して結果を返します。
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