ElevenLabsでKafka にアクセスする音声エージェントを構築
ElevenLabs は、自然で人間らしいインタラクションが可能な会話型音声エージェントの構築をサポートする AI オーディオプラットフォームです。ElevenLabs の Conversational AI プラットフォームでは、タスクの処理、動的な応答、外部システムとのリアルタイム連携が可能な音声アシスタントを作成できます。
ElevenLabs と CData Connect AI を MCP（Model Context Protocol）で連携させることで、音声エージェントが会話中にKafka のデータをクエリ、分析、操作できるようになります。この連携により、ElevenLabs の会話型 AI フレームワークと CData Connect AI のセキュアなエンタープライズ接続が統合され、手動でのデータ移動なしに、承認されたデータソースへのアクセスを安全に実行できます。
この記事では、Connect AI で Kafka 接続を構成し、認証に必要な資格情報を生成してから、ElevenLabs に Connect AI MCP サーバーを登録し、音声エージェントが会話中にKafka のデータと正常にやり取りできることを確認するまでの手順を説明します。
ステップ1：ElevenLabs 用の Kafka 接続を構成
ElevenLabs から Kafka への接続は、CData Connect AI のリモート MCP サーバーを通じて実現します。音声エージェントからKafka のデータを操作するには、まず CData Connect AI で Kafka 接続を作成・設定します。
- 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
- Add Connection パネルから Kafka を選択します
-
Kafka に接続するために必要な認証プロパティを入力します。
Apache Kafka 接続プロパティの取得・設定方法
それでは、Apache Kafka に接続していきましょう。.NET ベースのエディションは、Confluent.Kafka およびlibrdkafka ライブラリに依存して機能します。 これらのアセンブリはインストーラーにバンドルされており、CData 製品と一緒に自動的にインストールされます。 別のインストール方法をご利用の場合は、NuGet から依存関係のあるConfluent.Kafka 2.6.0をインストールしてください。
Apache Kafka サーバーのアドレスを指定するには、BootstrapServers パラメータを使用します。
デフォルトでは、CData 製品はデータソースとPLAINTEXT で通信しており、そのため、データはすべて暗号化されずに送信されます。 通信を暗号化したい場合は、以下の設定を行ってください：
- UseSSL をtrue に設定し、CData 製品がSSL 暗号化を使用するように構成します
- SSLServerCert およびSSLServerCertType を設定して、サーバー証明書をロードします
Apache Kafka への認証
続いて、認証方法を設定しましょう。Apache Kafka データソースでは、以下の認証方法をサポートしています：
- Anonymous
- Plain
- SCRAM ログインモジュール
- SSL クライアント証明書
- Kerberos
Anonymous 認証
Apache Kafka の特定のオンプレミスデプロイメントでは、認証接続プロパティを設定することなくApache Kafka に接続できます。 このような接続はanonymous（匿名）と呼ばれます。
匿名認証を行うには、以下のプロパティを設定してください。
- AuthScheme：None
その他の認証方法については、ヘルプドキュメントをご確認ください。
- Save & Test をクリックします
- 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、ElevenLabs 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、連携ごとに個別の PAT を作成することをお勧めします。
- Connect AI アプリの右上にある歯車アイコン（）をクリックして Settings を開きます
- 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
- PAT にわかりやすい名前（例："ElevenLabs Voice Agent"）を付けて、Create をクリックします
- トークンが表示されたらコピーして安全に保管してください。このトークンは再表示されません
Kafka 接続の設定と PAT の生成が完了したら、ElevenLabs から Connect AI を通じてKafka のデータに接続できるようになります。
ステップ2：ElevenLabs に Connect AI MCP サーバーを追加
ElevenLabs は、SSE（Server-Sent Events）または HTTP ストリーミングトランスポートを使用する外部 MCP サーバーへの接続をサポートしています。CData Connect AI のリモート MCP サーバーはこの連携に対応しています。
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ElevenLabs プラットフォームにログインし、エージェントダッシュボードに移動します
- Integrations に移動し、+ Add Integration をクリックして MCP サーバー連携セクションにアクセスします
-
Custom MCP Server をクリックして新しい連携を追加します
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以下の設定を入力します：
- Name: CData Connect AI
- Description: 数百種類のソースからエンタープライズデータへのリアルタイムアクセス
- Server URL: https://mcp.cloud.cdata.com/sse
- Secret Token: 空欄のままにします（認証はヘッダーで処理されます）
- HTTP Headers: キー Authorization、値 Basic your_email:your_PAT でヘッダーを追加します
- your_email:your_PAT を、Connect AI のログインメールと先ほど作成したパーソナルアクセストークンに置き換えます。例：Basic [email protected]:ABC123...XYZ789
- Save をクリックして接続をテストし、Connect AI から利用可能なツールを取得します
- CData Connect AI MCP サーバーが音声エージェントに割り当て可能になりました
ステップ3：Connect AI を使用するように音声エージェントを設定
MCP サーバーを登録したら、ElevenLabs の音声エージェントに追加して、会話中のリアルタイムデータアクセスを有効にできます。
- ElevenLabs ダッシュボードで新しいエージェントを作成するか、既存のエージェントを編集します
- エージェントの設定で Tools セクションに移動します
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ステップ2で設定した CData Connect AI MCP サーバーを追加します
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要件に応じてツール承認モードを設定します：
- Always Ask: エージェントはデータクエリのたびに許可を求めます（機密データの場合に推奨）
- Fine-Grained: ツール/アクションごとに承認要件を設定します
- No Approval: エージェントは自律的にデータをクエリできます
- エージェントの設定を保存します
ステップ4：音声エージェントでリアルタイムデータを操作
ElevenLabs の音声エージェントが、CData Connect AI MCP サーバーを通じて会話中にKafka のデータへアクセスしてクエリできるようになりました。
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音声エージェントとの会話を開始します
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エージェントにデータ関連の質問をしてみましょう：
- "利用可能な接続を教えて"
- "Kafka のスキーマを見せて"
- "Kafka のデータ の最新レコードをクエリして"
- "最新のデータをまとめて"
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エージェントは Connect AI の MCP ツールを使用してリアルタイムデータを取得し、会話形式で応答します
ElevenLabs の音声エージェントが CData Connect AI のリモート MCP サーバーを通じてKafka のデータにアクセスしてクエリできるように設定が完了しました。これで、ユーザーに向けたリアルタイムでデータドリブンな音声インタラクションが可能になります。
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