CData Connect AI を使用してRelevance AI でリアルタイムの MongoDB のデータにアクセスするエージェントを構築

Yazhini G
Yazhini G
Technical Marketing Engineer
CData Connect AI のリモートMCP サーバーを活用し、Relevance AI がインテリジェントなエージェントワークフロー内でMongoDB のデータにセキュアにアクセスしてアクションを実行できるようにします。

Relevance AI は、自然言語推論を活用した自律的なワークフローを組織が作成できるAI 自動化およびエージェント構築プラットフォームです。ユーザーは、API、データベース、サードパーティシステムと連携して日常のビジネスタスクやデータ操作を完了するエージェントを視覚的に設計できます。

Relevance AI を組み込みのMCP（Model Context Protocol）サーバーを介してCData Connect AI と統合することで、エージェントはリアルタイムでMongoDB のデータをクエリ、要約、操作できるようになります。この接続により、Relevance AI のインテリジェントなワークフローエンジンとCData Connect AI のガバナンスされたエンタープライズ接続がブリッジされ、すべてのクエリが手動でデータをエクスポートすることなく、承認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 MongoDB への接続を設定し、Relevance AI にCData MCP サーバーを登録し、リアルタイムのMongoDB のデータと連携するエージェントを構築する手順を説明します。

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：Relevance AI 用に MongoDB への接続を設定

Relevance AI から MongoDB への接続は、CData Connect AI のリモートMCP サーバーによって実現されます。Relevance AI からMongoDB のデータを操作するには、まずCData Connect AI で MongoDB 接続を作成し設定します。

  1. Connect AI にログインして「Sources」をクリックし、 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 への接続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。

  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

Personal Access Token の追加

Personal Access Token（PAT）は、Relevance AI からConnect AI への接続を認証するために使用されます。きめ細かなアクセス制御を維持するために、統合ごとに個別のPAT を作成することをお勧めします。

  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Settings 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 にわかりやすい名前を付けてCreate をクリックします
  4. トークンが表示されたらコピーして安全に保存してください。再度表示されることはありません

MongoDB 接続の設定とPAT の生成が完了したら、Relevance AI はCData MCP サーバーを介してMongoDB のデータに接続できるようになります。

ステップ2：Relevance AI で接続を設定

CData Connect AI のMCP エンドポイントと認証情報をRelevance AI に登録して、エージェントがConnect AI からリアルタイムデータを呼び出せるようにします。

  1. Relevance AI にサインインし、アカウントをお持ちでない場合は作成します
  2. サイドバーからAgents に移動し、New Agent をクリックします
  3. Build from scratch を選択し、エージェントに名前を付けます（例：CData MCP Server）
  4. エージェントエディター内でAdvanced を選択し、MCP Server タブに切り替えます
  5. + Add Remote MCP Tools をクリックします
  6. 表示されるダイアログで、以下のようにフィールドを入力します：
    • URL: https://mcp.cloud.cdata.com/mcp
    • Label: 任意のカスタムラベル（例： cdata_mcp_server）
    • Authentication: Custom headers を選択します
    • ヘッダーのkey:value ペアを追加します。メールアドレスとPAT をemail:PAT の形式で組み合わせ、その文字列をBase64 でエンコードし、先頭にBasic を付けます
      • Key: Authorization
      • Value: Basic base64(email:PAT)

Connect をクリックして接続を確立します。Relevance AI が資格情報を検証し、エージェントで使用するためにCData Connect AI MCP サーバーを登録します。

ステップ3：リアルタイムの MongoDB のデータを使用してRelevance AI エージェントを構築・実行

  1. エージェントのRun タブに切り替えます
  2. タスクを入力します。例：「ServiceNow から最新の5件のインシデントをリストして」
  3. エージェントがMCP エンドポイント経由でConnect AI にクエリを実行し、MongoDB のデータ からのリアルタイム結果を表示します

接続が完了すると、Relevance AI エージェントはCData Connect AI MCP サーバーを介して、リアルタイムのMongoDB のデータに対してクエリの発行、レコードの取得、AI 駆動のタスクの実行が可能になります。

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