【MCP Server】LlamaIndex からLinear のデータに連携しよう！

CData Connect AI Remote MCP Server を活用して、LlamaIndex ReAct エージェントから Linear のデータ にセキュアにリアルタイムでアクセスし、操作する方法をご紹介します。

LlamaIndex は、LLM アプリケーションを構築するためのデータフレームワークです。エージェントや RAG パイプライン、外部データをもとに推論する構造化ワークフローなどを開発できます。LlamaIndex と CData Connect AI を組み込みの MCP Server を通じて統合すれば、カスタムコネクタを書くことなく、エージェントがライブの Linear のデータ をネイティブツールとして検出・クエリできるようになります。

CData Connect AI は、Linear をはじめとするさまざまなデータソースに接続できる、セキュアでローコードな環境を提供します。複雑な ETL を必要とせず、リアルタイムデータを使ったビジネスアプリケーション間のシームレスな自動化を実現します。

この記事では、CData Connect AI での Linear 接続の設定、LlamaIndex への MCP サーバーの登録、そして Linear のデータ をリアルタイムでクエリする ReAct エージェントの構築方法をご紹介します。

前提条件

ステップ 1：LlamaIndex 用の Linear 接続を設定する

それでは早速、LlamaIndex から Linear にアクセスできるようにしていきましょう。まず、CData Connect AI で Linear 接続を作成します。この接続は、その後リモート MCP サーバーを通じて LlamaIndex に公開されます。

  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. 接続の追加
  2. 利用可能なデータソースから「Linear」を選択します
    3. データソースの選択
  3. Linear に接続するために必要な認証情報を入力しましょう。

    Linear への認証には、個人用 API キーまたは OAuth 2.0 を使用できます。ご自身の Linear アカウントで接続する場合は、API キーを使うのが最も手軽です。

    API キーによる認証

    以下の接続プロパティを設定します。

    • AuthScheme：APIKey に設定します。
    • APIKey：Linear の個人用 API キー。

    個人用 API キーを作成するには、Linear にログインして Settings > Security & access > Personal API keys を開き、New API key を選択して作成します。キーは一度しか表示されないため、すぐにコピーしておきましょう。

    OAuth による認証

    OAuth を使用するには、Linear にカスタム OAuth アプリケーションを登録する必要があります（Settings > API > OAuth applications）。登録すると OAuthClientId と OAuthClientSecret が発行されます。対応しているフローは以下の 2 つです。

    • Authorization code：AuthScheme を OAuth、InitiateOAuth を GETANDREFRESH に設定し、OAuthClientId、OAuthClientSecret、およびアプリケーションで定義した CallbackURL（例：http://localhost:33333）を指定します。ドライバーがブラウザで Linear を開くので、アクセスを許可してください。
    • Client credentials：AuthScheme を OAuthClient に設定し、OAuthClientId と OAuthClientSecret を指定します。アプリケーション自体を認証するためブラウザ操作は不要で、マシン間（M2M）連携に適しています。

    デフォルトでは、ドライバーは read,write スコープをリクエストします。アクセストークンは有効期限が切れると自動で更新されます。

    接続の設定（Salesforce の例）
  4. 「Save & Test」をクリックします
  5. 認証が完了したら、Linear 接続の「Permissions」タブを開き、必要に応じてユーザーベースの権限を設定します
    6. 権限の更新

パーソナルアクセストークン（PAT）を生成する

LlamaIndex は、アカウントのメールアドレスとパーソナルアクセストークン（PAT）を使用して Connect AI に認証します。アクセス制御の粒度を維持するために、統合ごとに個別の PAT を作成することをおすすめします。

  1. Connect AI で、右上の歯車アイコンを選択して「Settings」を開きます
  2. 「Access Tokens」で、「Create PAT」を選択します
  3. トークンのわかりやすい名前を付けて、「Create」を選択します
    4. 新しい PAT の作成
  4. トークンをコピーして安全に保管してください。PAT は作成時にのみ表示されます

これで Linear 接続の設定と PAT の生成が完了しました。LlamaIndex から CData MCP サーバーを通じて Linear のデータ に接続する準備が整いました。

ステップ 2：LlamaIndex で MCP サーバーに接続する

続いて、LlamaIndex を CData Connect AI のリモート MCP サーバーに接続し、推論に OpenAI を使用していきましょう。MCP サーバーのエンドポイントと認証情報を 

config.py
ファイルで設定します。これらを設定することで、LlamaIndex の MCP ツールスペックが MCP サーバーツールを呼び出せるようになり、OpenAI が自然言語での推論を処理してくれます。

  1. LlamaIndex MCP プロジェクト用のフォルダを作成します
  2. フォルダ内に 
    config.py
    と 
    llamaindex_agent.py
    の2つの Python ファイルを作成します
  3. config.py
    で、MCP サーバーの URL と、Base64 エンコードされた CData Connect AI のメールアドレスおよび PAT（前提条件で取得したもの）を定義します。 
    
class Config:

      MCP_BASE_URL = "https://mcp.cloud.cdata.com/mcp"   # MCP Server の URL
      MCP_AUTH     = "base64encoded(EMAIL:PAT)"          # Base64 エンコードされた Connect AI の Email:PAT

    注：Base64 エンコードツールを使用して、MCP_AUTH の Base64 エンコード版を作成できます。

  4. llamaindex_agent.py
    で、MCP ツールスペックと ReAct エージェントを設定します： 
    
"""
LlamaIndex ReAct エージェントと CData Connect AI MCP サーバーを統合します。
このスクリプトは、MCP ツールを検出して LlamaIndex ツールとしてラップし、
OpenAI による推論で駆動されるエージェントループを実行します。
"""

import asyncio
from llama_index.tools.mcp import BasicMCPClient, McpToolSpec
from llama_index.core.agent.workflow import ReActAgent
from llama_index.llms.openai import OpenAI
from config import Config

async def main():

    # Connect AI を指す MCP クライアントを初期化
    mcp_client = BasicMCPClient(
        Config.MCP_BASE_URL,
        headers={"Authorization": f"Basic {Config.MCP_AUTH}"},
    )

    # MCP サーバーが公開するツール（getCatalogs、queryData など）を検出
    tool_spec = McpToolSpec(client=mcp_client)
    tools = await tool_spec.to_tool_list_async()
    print("検出された MCP ツール:", [t.metadata.name for t in tools])

    # ReAct ループを駆動する LLM を設定
    llm = OpenAI(
        model="gpt-4o",
        temperature=0.2,
        api_key="YOUR_OPENAI_API_KEY",  # https://platform.openai.com/
    )

    # MCP ツールを使用するエージェントを構築
    agent = ReActAgent(tools=tools, llm=llm)

    user_prompt = "[rootadoname]1 で利用可能なテーブルはいくつありますか?"  # 必要に応じて変更してください
    print(f"
ユーザープロンプト: {user_prompt}")

    response = await agent.run(user_prompt)

    print("エージェントの最終応答:", response)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

ステップ 3：LlamaIndex パッケージをインストールする

このワークフローでは LlamaIndex を CData Connect AI MCP サーバーおよび推論用の OpenAI と組み合わせて使用するため、必要な Python パッケージをインストールしていきましょう。

プロジェクトのターミナルで次のコマンドを実行してください。


pip install llama-index llama-index-tools-mcp llama-index-llms-openai

ステップ 4：LlamaIndex を使用して Linear にプロンプトを送信する（MCP サーバー経由）

  1. インストールが完了したら、
    python llamaindex_agent.py
    を実行してスクリプトを実行します
  2. スクリプトは MCP サーバーに接続し、接続されたデータをクエリするために利用可能な CData Connect AI MCP ツールを検出します
  3. プロンプトを入力します（例：「Linear で利用可能なテーブルはいくつありますか?」）
  4. エージェントは利用可能なツールをもとに推論し、Linear に対して 
    queryData
    を呼び出して、その結果を返します

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