Open WebUI と CData Connect AI を連携してリアルタイムの Kafka 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 Kafka のデータ 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 Kafka のデータ 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、Kafka のデータ 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 Kafka 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 Kafka のデータ 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 Kafka への接続を設定

Open WebUI から Kafka への接続は、Connect AI の Remote MCP Server を介して実現します。Open WebUI から Kafka のデータ と対話するには、まず Connect AI で Kafka 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 Kafka を選択します
    3. データソースを選択
  3. 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：

    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

Kafka 接続を設定し、PAT を生成すれば、Open WebUI から Connect AI を介して Kafka のデータ 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 Kafka のデータ 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 Kafka のデータ 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 Kafka のデータ 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
    • Kafka の利用可能なスキーマとテーブルを表示して
    • Kafka のデータ 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、Kafka のデータ 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 Kafka のデータ 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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