Meta MuseからKintone のデータに連携する方法（Connect AI）

Muse は、Muse Spark モデルをベースに開発された Meta のパーソナル AI エージェントで、iOS、Android、Web で利用できます。リモートModel Context Protocol（MCP）サーバーに接続できるため、データソースを Muse に指定すればエージェント側でリアルタイムデータのツールを検出して呼び出せるようになります。

Muse を Remote MCP Server 経由で CData Connect AI と連携すると、Muse はガバナンスの効いたリアルタイムのKintone のデータへアクセスできるようになります。自然言語のプロンプトでデータの探索、レコードの取得、オブジェクトの操作が行えます。なお、すべてのリクエストは認可されたデータソースに対して実行されます。

この記事では、Connect AI での Kintone 接続設定、Personal Access Token の生成、Muse での Connect AI Remote MCP Server へのカスタムコネクタの作成、そして Muse からリアルタイムKintone データを操作する手順をご紹介します。

ステップ 1：Meta Muse 用に Kintone への接続を設定

Muse から Kintone への接続は、Connect AI の Remote MCP Server を通じて実現されます。Muse からKintone のデータを操作するために、まず Connect AI で Kintone のコネクションを作成・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、次に Add Connection をクリック

2. Add Connection パネルから Kintone を選択

3. Kintone に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

   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
   
4. 「Save & Test」をクリック
5. Permissions タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新

Personal Access Token の追加

Personal Access Token（PAT）は、Muse から Connect AI への接続を認証するために使用します。アクセス制御の粒度を維持するために、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 アプリ右上の歯車アイコン（）をクリックして Settings を開く
2. Settings ページで Access Tokens セクションに移動し、 Create PAT をクリック
3. PAT にわかりやすい名前を付けて Create をクリック

4. 表示されたトークンをコピーして安全に保管してください。一度しか表示されません

Kintone のコネクションと PAT の設定が完了しました。これで Muse は Connect AI 経由でKintone のデータに接続する準備が整いました。

ステップ 2：Meta Muse で Connect AI MCP Server へのカスタムコネクタを作成

Muse には「MCP サーバーを追加する」ための設定フォームがありません。その代わり、Connect AI Remote MCP Server を指すカスタムコネクタを作ってほしい、と Muse に自然言語で依頼します。Connect AI Remote MCP Server は Streamable HTTP に対応した、ホスト型のパブリック HTTPS エンドポイントです。Muse は公式の MCP SDK を使ってセキュアな VM 上にコネクタを構築し、利用可能な Connect AI のデータツールを検出して呼び出します。

1. iOS、Android、Web のいずれかで Muse を開き、新しいチャットを開始します
2. Connect AI Remote MCP Server へのカスタムコネクタを作成するよう Muse に依頼します。その際、サーバーの URL と、エンドポイントが Streamable HTTP で動作するホスト型 MCP サーバーであることを伝えます。例：
   CData Connect AI へのカスタムコネクタを作成してください。https://mcp.cloud.cdata.com/mcp で公開されている Streamable HTTP 対応のホスト型 MCP サーバーで、Authorization ヘッダーが必要です。
3. Muse が資格情報の入力を求めてきたら、チャットとは別のセキュアな入力フローが開き、入力した値は Secure Credentials Store に保存されます。Authorization ヘッダーの値を Basic your_base64_encoded_email_PAT の形式で入力します

   注意：Authorization の値は、email:PAT を Base64 エンコードし、先頭に Basic を付けたものです。この値は必ず Muse のセキュアな資格情報入力画面で入力し、チャット欄には絶対に入力しないでください。

4. Muse が Connect AI MCP Server に接続し、利用可能なデータツールの一覧を表示します。カスタムコネクタの確認内容をチェックして Continue をクリックします。Muse から連携をスキルとして保存するか尋ねられたら yes を選択しておくと、以降のすべてのチャットでコネクタを利用できます

カスタムコネクタを保存すると、どのチャットからでも Connect AI のツールを使えるようになります。

ステップ 3：Meta Muse からリアルタイム Kintone のデータ を操作

連携設定が完了したら、Muse から自然言語のプロンプトでリアルタイムKintone のデータを操作してみましょう。

1. Muse のチャットで、Connect AI コネクタを使うプロンプトを入力します。例：
   • CData Connect AI コネクタを使って、利用可能なコネクションを一覧表示して
   • Kintone で利用可能なオブジェクトとフィールドを表示して
   • Kintone から上位 5 件のレコードを取得して
2. Sentinel のダイアログが表示されたら、ツールの呼び出しを承認します
3. Muse が Connect AI MCP Server を呼び出し、Kintone のデータのリアルタイム結果を返します

これで Muse が Connect AI MCP Server と通信し、チャットから直接 Remote MCP ツールを通じてリアルタイムKintone のデータを取得できるようになりました。

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