Meta MuseからLakebase 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Lakebase 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 Lakebase 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Lakebase 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 Lakebase への接続を設定
Muse から Lakebase への接続は、Connect AI の Remote MCP Server を通じて実現されます。Muse からLakebase のデータを操作するために、まず Connect AI で Lakebase のコネクションを作成・設定していきましょう。
- Connect AI にログインし、Sources をクリック、次に Add Connection をクリック
- Add Connection パネルから Lakebase を選択
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Lakebase に接続するために必要な認証プロパティを入力します。
Databricks Lakebase に接続するには、以下のプロパティを設定します。
- DatabricksInstance: Databricks インスタンスまたはサーバーホスト名を指定します。形式は instance-abcdef12-3456-7890-abcd-abcdef123456.database.cloud.databricks.com です。
- Server: Lakebase データベースをホストするサーバーのホスト名または IP アドレスを指定します。
- Port（オプション）: Lakebase データベースをホストするサーバーのポート番号を指定します。デフォルトは 5432 です。
- Database（オプション）: Lakebase サーバーへの認証後に接続するデータベースを指定します。デフォルトでは認証ユーザーのデフォルトデータベースに接続します。
OAuth クライアント認証
OAuth クライアント資格情報を使用して認証するには、サービスプリンシパルで OAuth クライアントを構成します。手順の概要は以下のとおりです。
- 新しいサービスプリンシパルを作成・構成する
- サービスプリンシパルに権限を割り当てる
- サービスプリンシパル用の OAuth シークレットを作成する
詳細については、ヘルプドキュメントの「Setting Up OAuthClient Authentication」セクションをご参照ください。
OAuth PKCE 認証
PKCE（Proof Key for Code Exchange）を使用した OAuth code タイプで認証するには、以下のプロパティを設定します。
- AuthScheme: OAuthPKCE を指定します。
- User: 認証ユーザーのユーザー ID を指定します。
詳細については、ヘルプドキュメントをご参照ください。
- 「Save & Test」をクリック
- 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。
- 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
- Settings ページで Access Tokens セクションに移動し、 Create PAT をクリック
- PAT にわかりやすい名前を付けて Create をクリック
- 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
Lakebase 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Lakebase 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。
- 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
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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。
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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。
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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 Lakebase 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Lakebase のデータを操作してみましょう。
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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
- Lakebase で利用可能なオブジェクトとフィールドを表示して
- Lakebase から上位 5 件のレコードを取得して
- 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
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Muse が Connect AI MCP Server を呼び出し、Lakebase 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Lakebase のデータを取得できるようになりました。
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