CData Connect AI 経由で Goose とリアルタイム MongoDB データを連携

Goose は、お使いのマシン上でローカルに動作するオープンソースの AI エージェントで、幅広い LLM プロバイダーに対応しています。拡張機能（Extensions）のフレームワークを通じて Model Context Protocol（MCP）をサポートしているため、外部ツールやデータソースを追加して、モデルの学習データを超えたリアルタイムのシステムにエージェントからアクセスできます。

Goose を組み込みの MCP Server 経由で CData Connect AI と連携すると、Goose はガバナンスの効いたリアルタイムのMongoDB のデータへのアクセスが可能になります。自然言語のプロンプトでMongoDB のデータのカタログ一覧表示、スキーマ探索、レコードのクエリが行え、すべてのデータアクセスは認可されたソースに対してセキュアに実行されます。

この記事では、Connect AI での MongoDB 接続設定、必要な Personal Access Token の生成、Goose のインストールとセットアップ、Connect AI MCP Server をカスタム拡張機能として追加する手順、そして Goose のチャットからリアルタイムMongoDB のデータをクエリして連携を確認する方法をご紹介します。

ステップ 1：Goose 用に MongoDB への接続を設定

Goose から MongoDB への接続は、Connect AI の Remote MCP Server を通じて実現されます。Goose からMongoDB のデータを操作するために、まず Connect AI で MongoDB 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 MongoDB を選択

3. MongoDB に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

   MongoDB への接続には、Server、Database、User、Password プロパティを設定します。MongoDB コレクションにテーブルとしてアクセスするには、自動スキーマ検出を利用できます。もちろんスキーマ定義の.rsd ファイルを編集してスキーマ定義を自分で作成することもできます。スキーマに縛られないフリーフォーマットクエリを投げることもできます。

   
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、Goose 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

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

ステップ 2：Goose をインストールしてセットアップ

次に Goose をインストールし、LLM プロバイダーを選択して、Connect AI Remote MCP Server をカスタム拡張機能として追加します。これで、エージェントが Connect AI 経由でリアルタイムデータのツールを検出・呼び出せるようになります。

1. 公式のインストールガイドに従って Goose をダウンロード・インストールし、アプリケーションを起動します
2. Welcome to goose 画面で AI プロバイダーを選択します。ローカルモデルを使う場合は Use Free/Local Providers、OpenAI、Anthropic、Google などのプロバイダーを設定する場合は Connect to a Provider を選択し、必要な API キーを入力します
3. 左ナビゲーションで Extensions をクリックし、+ Add custom extension をクリック
4. 拡張機能のダイアログで、以下の値を設定します：
   • Extension Name： CData MCP、または任意の名前
   • Type： Streamable HTTP
   • Endpoint： https://mcp.cloud.cdata.com/mcp
5. Request Headers で以下の 2 つのヘッダーを追加し、それぞれ入力後に + Add をクリックします：
   • Authorization： Basic your_base64_encoded_email_PAT
   • Content-Type： application/json

   注意：Goose は Connect AI との通信に Basic 認証を使用します。Connect AI のユーザーメールアドレスと前の手順で作成した PAT を email:PAT の形式で組み合わせ、その文字列を Base64 エンコードして先頭に Basic を付けてください。例えば [email protected]:ABC123...XYZ789 の場合、Authorization ヘッダーの値は Basic dXNlckBkb21haW4uY29tOkFCQzEyMy4uLlhZWjc4OQ== のような値になります

   
6. Save をクリックして設定を保存
7. チャットに戻り、チャット入力欄の下にある拡張機能アイコンをクリックして、設定した MCP が有効になっていることを確認します

MCP サーバーの追加と LLM プロバイダーの設定が完了したので、Goose は Connect AI 経由でリアルタイムMongoDB のデータをクエリできる状態になりました。

ステップ 3：Goose からリアルタイム MongoDB のデータ をクエリ

連携設定が完了したら、Goose のチャットから、設定した LLM が処理する自然言語プロンプトでリアルタイムMongoDB のデータを操作してみましょう。

1. CData MCP 拡張機能を有効にした状態で、チャットにプロンプトを入力します。例：
   • CData MCP のカタログを一覧表示して
   • MongoDB で利用可能なスキーマとテーブルを表示して
   • MongoDB のデータ のテーブルから上位 5 件のレコードをクエリして
2. Goose が Connect AI MCP Server を呼び出し、MongoDB のデータのリアルタイム結果を返します

これで Goose エージェントが 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MongoDB のデータを取得できるようになりました。

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いかがでしたか？Goose から MongoDB へのデータ連携が思ったより手軽にできたのではないでしょうか。業務に使えそう、と感じてくださった方は、CData Connect AI をぜひお試しください。 14 日間の無償トライアルで、クラウドアプリケーションから数百種類の SaaS、ビッグデータ、NoSQL ソースへのリアルタイムアクセスを体験いただけます。ご不明点がございましたら、サポートチームまでお気軽にお問い合わせください。