【MCP Server】Gumloop をNeo4J 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Neo4J 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、Neo4Jを含む数百のデータソースをMCP経由でAIツールにつなげるクラウドサービスです。接続情報はConnect AI側で一元管理されるため、GumloopにNeo4Jの認証情報を直接渡すことなくセキュアに連携できます。

この記事では、Connect AI での Neo4J 接続の構成、Gumloop への MCP Serverの登録、そして Neo4J 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。

ステップ 1: Gumloop 用のNeo4J 接続を構成する

それでは早速、Gumloop からNeo4J への接続を設定していきましょう。Gumloop から Neo4J と対話するには、まず CData Connect AI で Neo4J 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 接続の追加
  2. 「Add Connection」パネルから「Neo4J」を選択します データソースの選択
  3. Neo4J に接続するために必要な認証情報を入力しましょう。

    Neo4j に接続するには、次の接続プロパティを設定します。

    • Server：Neo4j インスタンスをホスティングしているサーバー。
    • Port：Neo4j サービスが稼働しているポート。プロバイダーは、デフォルトでHTTP (7474) ポートに接続します。
    • User：Neo4j インスタンスを使用しているユーザーのユーザー名。
    • Password：Neo4j インスタンスを使用しているユーザーのパスワード。
    • Database：Neo4j インスタンスで対象とするデータベース。デフォルトは"neo4j" です。
    接続の構成 (Salesforce の例) 「Create & Test」をクリックします
  4. 「Add Neo4J 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。 権限の更新

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。 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、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Neo4J 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. MCP Serverの構成 MCP Serverアプリ
  4. 以下の詳細情報を入力します。
    • URL: https://mcp.cloud.cdata.com/mcp
    • Label: Neo4J-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
      • CData MCP Serverへの接続構成
    • 認証情報を保存します
      • 保存された MCP 認証情報

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Neo4J 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. Gumloop ワークフローの作成
  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. ノードの追加
  3. 「Ask AI」を検索して選択します。
    4. Ask AI の選択
  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. 「Connect MCP Server?」の有効化
  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. プロンプトの追加
  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
    8. 例 1: Gumloop ワークフローの実行 例 2: Gumloop ワークフローの実行

ワークフローの実行が完了すると、CData Connect AI MCP Serverを通じて Neo4J 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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