【MCP Server】Gumloop をMongoDB のデータと連携するフローを作る

加藤龍彦
加藤龍彦
デジタルマーケティング
CData Connect AI のリモートMCP サーバー を活用し、Gumloop から自動化ワークフロー内でMongoDB にセキュアにアクセスしてアクションを実行します。

Gumloop は、トリガー、AI ノード、API、データコネクタを組み合わせてAI を活用したワークフローを作成できるビジュアル自動化プラットフォームです。Gumloop と CData Connect AI を組み込みの「MCP (Model Context Protocol) Server」を通じて統合することで、ワークフローからライブの にシームレスにアクセスして対話できるようになります。

このプラットフォームはローコード環境を提供しているため、大規模な開発作業なしで複雑なプロセスを簡単にオーケストレーションできます。柔軟性が高く、複数のビジネスアプリケーション間での統合が可能で、ライブデータを使ったエンドツーエンドの自動化を実現します。

CData Connect AI は、MongoDB のデータに接続するための専用クラウド間インターフェースを提供します。CData Connect AI Remote MCP Server により、Google ADK エージェントと MongoDBの間でセキュアな通信が可能になります。これにより、ネイティブ対応データベースへのデータレプリケーションを必要とせずに、エージェントから MongoDB のデータの読み取りや操作を実行できます。CData Connect AIは最適化されたデータ処理機能を備えており、フィルタや JOIN を含むサポート対象のすべての SQL 操作を効率的に MongoDBへ直接送信します。サーバーサイド処理を活用することで、要求されたMongoDB のデータ を迅速に取得できます。

この記事では、Connect AI での MongoDB 接続の構成、Gumloop への MCP Serverの登録、そして MongoDB をクエリするワークフローの構築に必要な手順をご紹介します。

MongoDB データ連携について

CData を使用すれば、MongoDB のライブデータへのアクセスと統合がこれまでになく簡単になります。お客様は CData の接続機能を以下の目的で利用しています：

  • MongoDB 2.6 以降のデータにアクセスでき、さまざまな MongoDB バージョンで幅広く使用できます。
  • 柔軟な NoSQL により、非構造化データを簡単に管理できます（詳細はこちら：NoSQL 統合のための最先端ドライバー）。
  • 他の NoSQL ドライバーに対する機能的な優位性を活用し、MongoDB データを扱う際の機能的なメリットを実現できます（詳細はこちら：NoSQL 向けドライバーの機能比較）。

MongoDB の柔軟性により、トランザクション、オペレーション、または分析データベースとして使用できます。つまり、CData のお客様は、ビジネスデータを MongoDB に統合したり、MongoDB データをデータウェアハウスに統合したり（またはその両方）するために当社のソリューションを使用しています。また、Power BI や Tableau などのお気に入りのツールから MongoDB を直接分析・レポートするために、当社のライブ接続オプションを活用しているお客様もいます。

MongoDB のユースケースと CData が MongoDB 体験をどのように向上させるかについての詳細は、ブログ記事をご覧ください：The Top 10 Real-World MongoDB Use Cases You Should Know in 2024


はじめに


ステップ 1: Gumloop 用のMongoDB 接続を構成する

それでは早速、Gumloop からMongoDB への接続を設定していきましょう。Gumloop から MongoDB と対話するには、まず CData Connect AI で MongoDB への接続を作成して構成します。

  1. Connect AI にログインし、「Connections」をクリックして「 Add Connection」をクリックします
  2. 「Add Connection」パネルから「MongoDB」を選択します
  3. MongoDB に接続するために必要な認証情報を入力しましょう。

    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使用することができます。もちろんスキーマ定義の.rsd ファイルを編集して自分でスキーマ定義を書くことも可能です。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。

    「Create & Test」をクリックします
  4. 「Add MongoDB Connection」ページの「Permissions」タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新します。

パーソナルアクセストークンを追加する

パーソナルアクセストークン (PAT) は、Gumloop からConnect AI への接続を認証するために使用します。アクセスの粒度を維持するために、サービスごとに個別の 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. 「Settings」ページで、「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。
  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、今後の使用のために安全に保管してください。

これで、Gumloop からMongoDB に接続する準備が整いました！

ステップ2：Gumloop でMCP Server に接続する

続いて、Connect AI の MCP Server エンドポイントと認証情報をGumloop の認証情報に追加します。

  1. Gumloop のアカウントを作成して（アカウント未作成の場合）、サインインしましょう。
  2. Gumloop Credentials のページにアクセスして、MCP Server を構成します。
  3. 「Add Credentials」をクリックし、「MCP Server」を検索して選択します
  4. 以下の詳細情報を入力します。
    • URL: https://mcp.cloud.cdata.com/mcp
    • Label: MongoDB-mcp-server などのわかりやすい名前
    • Access Token / API Key: 空白のままにします
    • Additional Header: Authorization: Basic YOUR EMAIL:YOUR PAT
    • 認証情報を保存します

これで、Gumloop でワークフローを構築する際に MCP Server が利用できるようになりました。

ステップ3: ワークフローを構築してGumloop でMongoDB のリアルタイムデータを探索する

  1. Gumloop Personal workspace にアクセスし、 「Create Flow」をクリックします。
  2. 「」アイコンを選択するか、「Ctrl」+「B」を押してノードまたはサブフローを追加します。
  3. 「Ask AI」を検索して選択します。
  4. 「Show More Options」をクリックし、「Connect MCP Server?」オプションを有効にします。
  5. 「MCP Servers」ドロップダウンから、保存したMCP 認証情報を選択します。
  6. プロンプトを追加し、要件に応じてAI モデルを選択します。
  7. 必要な詳細の構成が完了したら、「Run」をクリックしてパイプラインを実行します

ワークフローの実行が完了すると、CData Connect AI MCP Serverを通じて MongoDB を正常に取得できたことが確認できます。MCP Client ノードを使用することで、データに対する質問、レコードの取得、アクションの実行が可能になります。

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いかがでしたか？Gumloop からMongoDB へのデータ接続が10分もかからずに完了し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、14日間の無償トライアルでAI ツールからビジネスシステムへのリアルタイムデータ接続をぜひお試しください。

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