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

Yazhini G
Yazhini G
Technical Marketing Engineer
CData Connect AI Remote MCP Server を活用して、Open WebUI のチャットインターフェースから JSON services にリアルタイムかつ安全にアクセス・クエリできるようにします。

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 JSON services 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、JSON services 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 JSON 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 JSON services 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 JSON への接続を設定

Open WebUI から JSON への接続は、Connect AI の Remote MCP Server を介して実現します。Open WebUI から JSON services と対話するには、まず Connect AI で JSON 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. Connect AI で接続を追加
  2. Add Connection パネルから JSON を選択します
    3. データソースを選択
  3. 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。

    接続を設定（Salesforce の例）
  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
    6. 権限を更新

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. 新しい PAT を作成
  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

JSON 接続を設定し、PAT を生成すれば、Open WebUI から Connect AI を介して JSON services 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 プロフィールメニューから Admin Panel を開く
  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 Admin Panel の設定に移動
  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 新しいツールサーバー接続を追加
  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==

    Open WebUI で Connect AI MCP Server を設定
  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 チャット入力欄で CData MCP ツールサーバーを有効化
  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 JSON services 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 JSON services 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 JSON services 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
    • JSON の利用可能なスキーマとテーブルを表示して
    • JSON services 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、JSON services からリアルタイムの結果を返します Open WebUI からリアルタイムデータをクエリ

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 JSON services 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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