【MCP Server】OpenAI のPython SDK からJSON のデータと連携しよう！

加藤龍彦
デジタルマーケティング

CData Connect AI のリモートMCP Server で OpenAI Python アプリからJSON へのリアルタイムアクセスを実現。自然言語でデータ探索・分析できる AI アシスタントを構築できます。

OpenAI の Python SDK は、さまざまなデータソースとやり取りできるAI アプリケーションを構築するための強力な機能を提供しています。CData Connect AI のリモートMCP と組み合わせることで、自然言語クエリを通じてJSON とリアルタイムでやり取りできるインテリジェントなチャットアプリケーションを構築できます。この記事では、Connect AI のリモートMCP を使用してJSON に接続し、会話型AI を通じてJSON とやり取りする OpenAI API 対応のPython アプリケーションを作成する方法をご紹介します。

CData Connect AI は、JSONを含む数百のデータソースをMCP経由でAIツールにつなげるクラウドサービスです。接続情報はConnect AI側で一元管理されるため、OpenAI エージェントにJSONの認証情報を直接渡すことなくセキュアに連携できます。

この記事では、自然言語を使用してデータを会話形式で探索（Vibe Query）できる OpenAI 対応 Python アプリケーションの設定方法をご紹介します。Connect AI を使用すれば、JSON に加えて、数百の他のデータソースにもアクセスできる AI アシスタントを構築できます。

ステップ 1：OpenAI アプリケーション用の JSON 接続を設定する

OpenAI アプリケーションからJSON への接続は、CData Connect AI のリモートMCP を通じて実現されます。OpenAI アシスタントからJSON とやり取りするために、まず CData Connect AI で JSON 接続を作成・設定していきましょう。

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。

「Add Connection」パネルから「JSON」を選択します

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」をクリックします
「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。

パーソナルアクセストークンの追加

パーソナルアクセストークン（PAT）は、OpenAI アプリケーションから Connect AI への接続を認証するために使用されます。アクセス制御の粒度を維持するために、サービスごとに個別のPAT を作成することをおすすめします。

Connect AI アプリの右上にある歯車アイコン（）をクリックして、設定ページを開きます。
設定ページの「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。
パーソナルアクセストークンは作成時にのみ表示されますので、必ずコピーして安全な場所に保管してください。

これで接続の設定とPAT の生成が完了しました。OpenAI アプリケーションからJSON に接続する準備が整いました。

ステップ 2：CData Connect AI 用にOpenAI Python アプリケーションを設定する

以下の手順に従って、CData Connect AI に接続するように OpenAI Python アプリケーションを設定していきましょう。事前構築済みのエージェントをこちらから使用できます。または、以下の手順に従って独自のエージェントを作成することもできます。

Python 3.8 以上がインストールされていることを確認し、必要な依存関係をインストールします。
```
pip install openai python-dotenv httpx
```
GitHub から OpenAI MCP クライアントをクローンまたはダウンロードします。
```
git clone https://github.com/CDataSoftware/openai-mcp-client.git
cd openai-mcp-client
```
環境変数を設定します。プロジェクトのルートに .env ファイルを作成し、以下の変数を設定します：
```
OPENAI_API_KEY=YOUR_OPENAI_API_KEY
MCP_SERVER_URL=https://mcp.cloud.cdata.com/mcp
MCP_USERNAME=YOUR_EMAIL
MCP_PASSWORD=YOUR_PAT
OPENAI_MODEL=gpt-4
    
```
YOUR_OPENAI_API_KEY を OpenAI API キーに、YOUR_EMAIL を Connect AI のメールアドレスに、YOUR_PAT をステップ 1 で作成したパーソナルアクセストークンに置き換えてください。

独自のアプリケーションを作成する場合は、CData Connect AI MCP Server に接続するための中核となる実装は以下のとおりです。

import os
import asyncio
import base64
from dotenv import load_dotenv
from mcp_client import MCPServerStreamableHttp, MCPAgent

# 環境変数を読み込む
load_dotenv()

async def main():
    """[service] データとやり取りするためのメインチャットループ"""
    # 設定を取得
    api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY')
    mcp_url = os.getenv('MCP_SERVER_URL', 'https://mcp.cloud.cdata.com/mcp')
    username = os.getenv('MCP_USERNAME', '')
    password = os.getenv('MCP_PASSWORD', '')
    model = os.getenv('OPENAI_MODEL', 'gpt-4')

    # MCP サーバー用の認証ヘッダーを作成
    headers = {}
    if username and password:
        auth = base64.b64encode(f"{username}:{password}".encode()).decode()
        headers = {"Authorization": f"Basic {auth}"}

    # CData MCP Server に接続
    async with MCPServerStreamableHttp(
        name="CData MCP Server",
        params={
            "url": mcp_url,
            "headers": headers,
            "timeout": 30,
            "verify_ssl": True
        }
    ) as mcp_server:

        #[service] データにアクセスできる AI エージェントを作成
        agent = MCPAgent(
            name="data_assistant",
            model=model,
            mcp_servers=[mcp_server],
            instructions="""あなたは CData Connect AI を通じてJSON データにアクセスできるデータクエリアシスタントです。

            ユーザーが[service] をリアルタイムで探索・クエリできるようサポートしてください。
            利用可能な MCP ツールを使用して以下を実行できます：
            - 利用可能なデータベースとスキーマの一覧表示
            - テーブル構造の探索
            - SQL クエリの実行
            - データに関する洞察の提供

            実行内容を常に説明し、結果を明確にフォーマットしてください。""",
            api_key=api_key
        )

        await agent.initialize()
        print(f"接続完了！{len(agent._tools_cache)} 個のツールが利用可能です。")
        print("
[service] と会話してみましょう（終了するには 'exit' と入力）:
")

        # 対話型チャットループ
        conversation = []
        while True:
            user_input = input("あなた: ")
            if user_input.lower() in ['exit', 'quit']:
                break

            conversation.append({"role": "user", "content": user_input})

            print("アシスタント: ", end="", flush=True)
            response = await agent.run(conversation)
            print(response["content"])

            conversation.append({"role": "assistant", "content": response["content"]})

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

OpenAI アプリケーションを実行します：
```
python client.py
```
自然言語クエリを使用してJSON とやり取りを開始してください。これで、OpenAI アシスタントは CData Connect AI MCP Server を通じてJSON にアクセスできるようになりました。

ステップ 3：ライブJSON データへのアクセスを備えたインテリジェントアプリケーションを構築する

OpenAI Python アプリケーションを設定して CData Connect AI に接続できたので、自然言語を使用してJSON とやり取りする高度な AI アシスタントを構築できます。MCP 統合により、OpenAI の高度な言語モデルを通じて、アプリケーションに強力なデータアクセス機能が提供されます。

アシスタントで使用可能な MCP ツール

OpenAI アシスタントは、以下の CData Connect AI MCP ツールにアクセスできます：

queryData：接続されたデータソースに対して SQL クエリを実行
execData：ストアドプロシージャを実行
getCatalogs：利用可能なデータベース接続を取得
getSchemas：特定のカタログのデータベーススキーマを一覧表示
getTables：スキーマ内のテーブルを一覧表示
getColumns：特定のテーブルの列情報を取得
getPrimaryKeys：プライマリキー情報を取得
getIndexes：テーブルのインデックス情報を取得
getProcedures：利用可能なストアドプロシージャを一覧表示

ユースケース例

ライブのJSON アクセスを備えた OpenAI 対応アプリケーションでできることの例をいくつかご紹介します：

会話型分析：自然言語を使用して複雑なビジネスの質問に答えるチャットインターフェースを構築
自動化レポート：リアルタイムデータクエリに基づいて動的なレポートとサマリーを生成
データディスカバリーアシスタント：SQL の知識がなくてもデータ構造を探索・理解できるようユーザーをサポート
インテリジェントデータモニター：トレンドや異常を積極的に特定する AI アシスタントを作成
カスタムクエリビルダー：会話型のやり取りを通じて複雑なクエリを作成できるように

アシスタントとのやり取り

実行すると、自然言語を通じて OpenAI アシスタントとやり取りできます。クエリの例：

「利用可能なすべてのデータベースを表示して」
「sales データベースにはどんなテーブルがある？」
「売上トップ 10 の顧客をリストアップして」
「先月のすべての注文を検索して」
「過去四半期の売上トレンドを分析して」
「customer テーブルの構造は？」

OpenAI アシスタントは、これらの自然言語クエリを自動的に適切な SQL クエリに変換し、CData Connect AI MCP Server を通じてJSON データに対して実行します。複雑な SQL を記述したり、基盤となるデータ構造を理解したりすることなく、インテリジェントな洞察を提供できます。

高度な機能

OpenAI MCP 統合は、以下の高度な機能をサポートしています：

コンテキスト認識：アシスタントは会話のコンテキストを維持し、フォローアップ質問に対応
マルチターン会話：反復的な対話を通じて複雑なクエリを構築
インテリジェントエラー処理：クエリで問題が発生した場合に役立つ提案を提供
データインサイト：GPT の分析機能を活用してパターンやトレンドを特定
柔軟なフォーマット：さまざまな形式（テーブル、サマリー、JSON など）で結果をリクエスト

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いかがでしたか？OpenAI からJSON へのデータ接続が簡単に完了したのではないでしょうか。業務に使えそう、と感じてくださった方は、14 日間の無償トライアルで AI ツールからビジネスシステムへのリアルタイムデータ接続をぜひお試しください。

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