Monday.com のデータでDashのWebアプリを作る方法｜CData Connect AI + Python

Jerod Johnson
Jerod Johnson
Director, Technology Evangelism
CData Connect AI Python SDKとpandasを使い、リアルタイムのMonday.com のデータをDashのWebアプリで可視化する方法を解説。コーディングなしの接続設定からグラフ表示まで実現します。

CData Connect AI の Python SDK（DB-API 2.0準拠）を使うと、pandas と Dash でリアルタイムのMonday.com のデータを可視化する Web アプリを、個別ドライバー不要で構築できます。接続・モジュールインストール・アプリ構築の3ステップで、約10分で完成します。

Python は豊富なモジュールのエコシステムを備えているため、素早く作業に取りかかり、システムをより効果的に連携できます。CData Connect AI Python SDK、pandas モジュール、そして Dash フレームワークを使えば、Monday.com のデータを扱う Monday.com 連携の Web アプリケーションを構築できます。この記事では、Connect AI に接続し、pandas と Dash を使ってMonday.com のデータを可視化するシンプルな Web アプリを構築する方法をご紹介します。

Connect AI Python SDK（cdata-connect-ai）は DB-API 2.0（PEP 249）に準拠したクライアントなので、pandas は SDK の接続オブジェクトから直接クエリ結果を読み取れます。ソースごとにドライバーをインストールする必要はありません。パーソナルアクセストークンで接続して、アプリを構築しましょう。

Python + pandas + Dash でできること

Monday.com データの可視化ダッシュボード作成

SQL クエリで取得した Monday.com のレコードを pandas の DataFrame に読み込み、Dash のグラフコンポーネントに渡すだけで、業種別の傾向などを視覚的に確認できるダッシュボードを構築できます。

リアルタイムデータの自動更新レポート

Connect AI 経由の接続はパーソナルアクセストークンで認証されるため、スケジュール実行するスクリプトに組み込めば、Monday.com の最新データを反映したレポートを定期的に生成できます。

複数データソースとの統合分析

DB-API 2.0 準拠のクライアントなので、同じコードパターンで Monday.com 以外のデータソースにも接続でき、pandas 上で結合・集計してから Dash で一元的に可視化できます。

Connect AI で Monday.com に接続する方法は？

CData Connect AI では、直感的なクリック操作ベースのインターフェースでデータソースに接続できます。

  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. 「Add Connection」パネルから「Monday.com」を選択します
    3. データソースの選択
  3. Monday.com に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

    Monday 接続プロパティの取得・設定方法

    Monday AuditLog API

    Monday AuditLog API は、API トークンによる認証のみをサポートしています。

    監査ログAPI トークンを生成するには：

    1. monday.com アカウントにログインします。
    2. 画面右上のアバター（画像アイコン）をクリックします。
    3. 表示されたメニューからAdministration を選択します。
    4. 左側のナビゲーションでSecurity をクリックします。
    5. Audit タブをクリックします。
    6. Monitor by API -> Copy をクリックして、AuditLog API トークンをコピーします。

    API トークンを取得した後、以下の接続プロパティを設定します。

    • Schema："AuditLog" に設定。
    • AuthScheme：Token
    • APIToken：取得した監査ログAPI トークン
    • URL：Monday アカウントURL。ログイン後、自身のMonday ホームページのURL をコピーできます。例：https://your-account-name.monday.com/。

    Monday GraphQL API

    Monday GraphQL API は、API トークンまたはOAuth 標準による認証をサポートしています。

    API トークン

    API トークンで接続するには、AuthScheme をToken に設定し、次の手順でAPIToken を取得します。

    1. monday.com アカウントにログインします。
    2. 画面右上のアバター（画像アイコン）をクリックします。
    3. 表示されたメニューからAdministration を選択します（管理者権限が必要です）。
    4. 左側のナビゲーションでConnections をクリックし、表示されたページでAPI タブをクリックします。
    5. Personal API Token で、Create token をクリックしてパーソナルAPI トークンを作成します。APIToken 接続プロパティをこの値に設定します。
      • すでにトークンを作成している場合は、Personal API Token でCopy ボタンをクリックしてAPI トークンをコピーします。APIToken 接続プロパティをこの値に設定します。

    OAuth で認証する場合は、ヘルプドキュメントの「OAuth 認証の使用」セクションを参照してください。

    接続の設定（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。 権限の更新

パーソナルアクセストークン（PAT）を生成する

Python SDK 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）を使って Connect AI に認証します。アクセスの粒度を保つために、アプリケーションごとに個別の 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. 設定ページの 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。 新しい PAT の作成
  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。必ずコピーして安全な場所に保管してください。

必要なモジュールをインストールする

pip ユーティリティを使って、SDK（pandas エクストラ付き）、Dash、Plotly をインストールします。

pip install "cdata-connect-ai[full]"
pip install dash
pip install plotly

Python で Monday.com のデータの Web アプリを構築する

必要なモジュールをインストールしたら、Web アプリを構築する準備は完了です。以下にコードスニペットを紹介しますが、完全なソースコードは記事の末尾に掲載しています。

まずモジュールをインポートし、アカウントのメールアドレスと PAT で Connect AI に接続して、Monday.com のデータを DataFrame に読み込みます。識別子は <Connection>.<Schema>.<Table> という3つの部分で構成されており、接続名はデフォルトでソース名（例：Monday1）になります。

import dash
from dash import dcc, html
import pandas as pd
import plotly.graph_objs as go
import cdata_connect_ai

conn = cdata_connect_ai.connect(
    username="[email protected]",
    password="<your_pat>",
)

df = pd.read_sql(
    "SELECT Id, DueDate "
    "FROM [Monday1].[Monday].[Invoices] "
    "WHERE Status = 'SENT'",
    conn,
)

conn.close()

アプリとレイアウトを設定する

クエリ結果を DataFrame に格納したら、Monday.com のデータから棒グラフを作成し、アプリのレイアウトを設定します。

app = dash.Dash(__name__)
app.title = 'CData Connect AI + Dash'

trace = go.Bar(x=df['Id'], y=df['DueDate'], name='Id')

app.layout = html.Div(
    children=[
        html.H1("CData Connect AI + Dash", style={'textAlign': 'center'}),
        dcc.Graph(
            id='example-graph',
            figure={
                'data': [trace],
                'layout': go.Layout(title='Monday.com Invoices Data', barmode='stack'),
            },
        ),
    ],
    className="container",
)

アプリを実行できるようにする

接続、アプリ、レイアウトの設定が完了したら、アプリを実行する準備は整いました。

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

それでは、Python で Web アプリを実行し、ブラウザでMonday.com のデータを確認してみましょう。

python monday-dash.py
ブラウザで動作する Dash の Web アプリ（Salesforce の例）

関連情報と無料トライアル

これで、CData Connect AI Python SDK を使って、リアルタイムのMonday.com のデータでインタラクティブな Dash の Web アプリを構築できるようになりました。Monday.com（および数百種類のその他のデータソース）への接続について詳しくは、Connect AI のページをご覧ください。

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完全なソースコード

import dash
from dash import dcc, html
import pandas as pd
import plotly.graph_objs as go
import cdata_connect_ai

conn = cdata_connect_ai.connect(
    username="[email protected]",
    password="<your_pat>",
)

df = pd.read_sql(
    "SELECT Id, DueDate "
    "FROM [Monday1].[Monday].[Invoices] "
    "WHERE Status = 'SENT'",
    conn,
)

conn.close()

app = dash.Dash(__name__)
app.title = 'CData Connect AI + Dash'

trace = go.Bar(x=df['Id'], y=df['DueDate'], name='Id')

app.layout = html.Div(
    children=[
        html.H1("CData Connect AI + Dash", style={'textAlign': 'center'}),
        dcc.Graph(
            id='example-graph',
            figure={
                'data': [trace],
                'layout': go.Layout(title='Monday.com Invoices Data', barmode='stack'),
            },
        ),
    ],
    className="container",
)

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

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