【MCP Server】Gumloop をKintone のデータ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Kintone 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、Kintone のデータに接続するための専用クラウド間インターフェースを提供します。CData Connect AI Remote MCP Server により、Google ADK エージェントと Kintoneの間でセキュアな通信が可能になります。これにより、ネイティブ対応データベースへのデータレプリケーションを必要とせずに、エージェントから Kintone のデータの読み取りや操作を実行できます。CData Connect AIは最適化されたデータ処理機能を備えており、フィルタや JOIN を含むサポート対象のすべての SQL 操作を効率的に Kintoneへ直接送信します。サーバーサイド処理を活用することで、要求されたKintone のデータ を迅速に取得できます。

この記事では、Connect AI での Kintone 接続の構成、Gumloop への MCP Serverの登録、そして Kintone 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Kintone 接続を構成する

それでは早速、Gumloop からKintone への接続を設定していきましょう。Gumloop から Kintone と対話するには、まず CData Connect AI で Kintone 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
  2. 「Add Connection」パネルから「Kintone」を選択します
  3. Kintone に接続するために必要な認証情報を入力しましょう。

    Kintone 接続プロパティの設定方法

    それでは、Kintone に接続していきましょう。接続するには、以下の接続プロパティを設定します。

    • URL：Kintone のアクセスURL（例：https://yoursitename.cybozu.com または https://yoursitename.kintone.com）
    • User：アカウントのユーザー名
    • Password：アカウントのパスワード
    • AuthScheme：「Password」を指定

    パスワード認証の代わりにAPI トークン認証をご利用になる場合は、ヘルプドキュメントの「接続の設定」セクションをご確認ください。

    Basic 認証の設定

    続いて、ご利用のKintone ドメインでBasic 認証を有効にしている場合は、接続プロパティの「詳細」設定で以下の項目を追加設定してください。

    • BasicAuthUser：Basic 認証のユーザー名
    • BasicAuthPassword：Basic 認証のパスワード

    クライアント証明書認証の設定

    Basic 認証の代わりにクライアント証明書による認証をご利用になる場合は、以下の項目を設定してください。

    • SSLClientCert：クライアント証明書のパス
    • SSLClientCertType：証明書の種類
    • SSLClientCertSubject：証明書のサブジェクト
    • SSLClientCertPassword：証明書のパスワード
    「Create & Test」をクリックします
  4. 「Add Kintone 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。
  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Kintone 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. 以下の詳細情報を入力します。
    • URL: https://mcp.cloud.cdata.com/mcp
    • Label: Kintone-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
    • 認証情報を保存します

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Kintone 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. 「」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. 「Ask AI」を検索して選択します。
  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. 「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. 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

ワークフローの実行が完了すると、CData Connect AI MCP Serverを通じて Kintone 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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