GumloopでKafka と連携するフローを作る

加藤龍彦
加藤龍彦
デジタルマーケティング
CData Connect AI のリモートMCP サーバー を活用し、Gumloop から自動化ワークフロー内でKafka にセキュアにアクセスしてアクションを実行します。

Gumloop は、トリガー、AI ノード、API、データコネクタを組み合わせてAI を活用したワークフローを作成できるビジュアル自動化プラットフォームです。Gumloop と CData Connect AI を組み込みの「MCP (Model Context Protocol) Server」を通じて統合することで、ワークフローからライブの にシームレスにアクセスして対話できるようになります。

このプラットフォームはローコード環境を提供しているため、大規模な開発作業なしで複雑なプロセスを簡単にオーケストレーションできます。柔軟性が高く、複数のビジネスアプリケーション間での統合が可能で、ライブデータを使ったエンドツーエンドの自動化を実現します。

CData Connect AI は、Kafka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、GumloopにKafka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、Connect AI での Kafka 接続の構成、Gumloop への MCP Serverの登録、そして Kafka をクエリするワークフローの構築に必要な手順をご紹介します。

ステップ 1: Gumloop 用のKafka 接続を構成する

それでは早速、Gumloop からKafka への接続を設定していきましょう。Gumloop から Kafka と対話するには、まず CData Connect AI で Kafka への接続を作成して構成します。

  1. Connect AI にログインし、「Connections」をクリックして「 Add Connection」をクリックします 接続の追加
  2. 「Add Connection」パネルから「Kafka」を選択します データソースの選択
  3. Kafka に接続するために必要な認証情報を入力しましょう。

    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：

    1. 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
    2. 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。

    接続の構成 (Salesforce の例) 「Create & Test」をクリックします
  4. 「Add Kafka 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。 権限の更新

パーソナルアクセストークンを追加する

パーソナルアクセストークン (PAT) は、Gumloop からConnect AI への接続を認証するために使用します。アクセス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。

  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、設定ページを開きます。
  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。 新しい PAT の作成
  4. 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。必ずコピーして、今後の使用のために安全に保管してください。

これで、Gumloop からKafka に接続する準備が整いました！

ステップ2：Gumloop でMCP Server に接続する

続いて、Connect AI の MCP Server エンドポイントと認証情報をGumloop の認証情報に追加します。

  1. Gumloop のアカウントを作成して（アカウント未作成の場合）、サインインしましょう。
  2. Gumloop Credentials のページにアクセスして、MCP Server を構成します。
  3. 「Add Credentials」をクリックし、「MCP Server」を検索して選択します
    4. MCP Serverの構成 MCP Serverアプリ
  4. 以下の詳細情報を入力します。
    • URL: https://mcp.cloud.cdata.com/mcp
    • Label: Kafka-mcp-server などのわかりやすい名前
    • Access Token / API Key: 空白のままにします
    • Additional Header: Authorization: Basic YOUR EMAIL:YOUR PAT
      • CData MCP Serverへの接続構成
    • 認証情報を保存します
      • 保存された MCP 認証情報

これで、Gumloop でワークフローを構築する際に MCP Server が利用できるようになりました。

ステップ3: ワークフローを構築してGumloop でKafka のリアルタイムデータを探索する

  1. Gumloop Personal workspace にアクセスし、 「Create Flow」をクリックします。
    2. Gumloop ワークフローの作成
  2. 「」アイコンを選択するか、「Ctrl」+「B」を押してノードまたはサブフローを追加します。
    3. ノードの追加
  3. 「Ask AI」を検索して選択します。
    4. Ask AI の選択
  4. 「Show More Options」をクリックし、「Connect MCP Server?」オプションを有効にします。
    5. 「Connect MCP Server?」の有効化
  5. 「MCP Servers」ドロップダウンから、保存したMCP 認証情報を選択します。
  6. プロンプトを追加し、要件に応じてAI モデルを選択します。
    7. プロンプトの追加
  7. 必要な詳細の構成が完了したら、「Run」をクリックしてパイプラインを実行します
    8. 例 1: Gumloop ワークフローの実行 例 2: Gumloop ワークフローの実行

ワークフローの実行が完了すると、CData Connect AI MCP Serverを通じて Kafka を正常に取得できたことが確認できます。MCP Client ノードを使用することで、データに対する質問、レコードの取得、アクションの実行が可能になります。

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