CData Connect AI MCP Server を使って GenSpark と JSON Servicesを接続

Somya Sharma
Somya Sharma
Technical Marketing Engineer
CData Connect AI MCP Server を活用すれば、GenSpark エージェントが JSON へセキュアかつリアルタイムでアクセスできます。レプリケーションやカスタム連携は一切不要です。

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。

  1. CData Connect AI アカウント
  2. GenSpark へのアクセス
  3. JSON 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。

  1. USERNAME：CData ログインメールアドレス
  2. 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）
  3. MCP_BASE_URL：https://mcp.cloud.cdata.com/mcp

Step 1: GenSpark 向けに JSON の接続を設定

GenSpark から JSON への接続は、CData Connect AI Remote MCP によって実現されます。GenSpark から JSON services を操作するには、まず CData Connect AI で JSON 接続を作成・設定します。

  1. Connect AI にログインし、Sources をクリックしてから Add Connection をクリックします。
    2. Adding a Connection
  2. Add Connection パネルから「JSON」を選択します。
    3. Selecting a data source
  3. JSON への接続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。

    Configuring a connection (Salesforce is shown)
  4. Save & Test をクリックします。
  5. Add JSON 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。 Updating permissions

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。

  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 ページを開きます。
  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 に名前を付けて Create をクリックします。 Creating a new PAT
  4. 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 JSON services に接続する準備が整いました。

Step 2: GenSpark で MCP Server を設定

  1. GenSpark にログインします。
  2. 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。
    3. Add Tool
  3. Add new MCP server を選択します。
    4. Add new MCP Tool

  4. 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"}
  5. Add Server をクリックします。 Server Configuration

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.
Run Query in GenSpark

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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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