CData Connect AI を使って Flowise AI エージェントからリアルタイムの NetSuite のデータ に接続する方法
Flowise AI は、AI ワークフローとカスタムエージェントを視覚的に構築できるオープンソースのノーコードツールです。ドラッグ&ドロップインターフェースにより、大規模言語モデル(LLM)を API、データベース、外部システムと簡単に統合できます。
CData Connect AI は、350 以上のエンタープライズデータソースへのリアルタイム接続を可能にします。Model Context Protocol(MCP)サーバーを通じて、CData Connect AI は Flowise エージェントとリアルタイムの NetSuite をセキュアかつ効率的に橋渡しします。データのレプリケーションは不要です。Flowise AI の直感的なエージェントビルダーと CData の MCP 統合を組み合わせることで、Flowise AI ワークフロー内でリアルタイムの NetSuite のデータ を取得、分析、操作できるエージェントを作成できます。
このガイドでは、Flowise AI を CData Connect AI MCP に接続し、認証情報を設定して、エージェントがリアルタイムでNetSuite のデータをクエリできるようにする方法を説明します。
NetSuite データ連携について
CData は、Oracle NetSuite のライブデータにアクセスし、統合するための最も簡単な方法を提供します。お客様は CData の接続機能を以下の目的で使用しています:
- Standard、CRM、OneWorld を含む、すべてのエディションの NetSuite にアクセスできます。
- SuiteTalk API(SOAP ベース)のすべてのバージョンと、SQL のように機能し、より簡単なデータクエリと操作を可能にする SuiteQL に接続できます。
- Saved Searches のサポートにより、事前定義されたレポートとカスタムレポートにアクセスできます。
- トークンベースおよび OAuth 2.0 で安全に認証でき、あらゆるユースケースで互換性とセキュリティを確保します。
- SQL ストアドプロシージャを使用して、ファイルのアップロード・ダウンロード、レコードや関連付けのアタッチ・デタッチ、ロールの取得、追加のテーブルやカラム情報の取得、ジョブ結果の取得などの機能的なアクションを実行できます。
お客様は、Power BI や Excel などのお気に入りの分析ツールからライブ NetSuite データにアクセスするために CData ソリューションを使用しています。また、CData Sync を直接使用するか、Azure Data Factory などの他のアプリケーションとの CData の互換性を活用して、NetSuite データを包括的なデータベースやデータウェアハウスに統合しています。CData は、Oracle NetSuite のお客様が NetSuite からデータを取得し、NetSuite にデータをプッシュするアプリを簡単に作成できるよう支援し、他のソースからのデータを NetSuite と統合することを可能にしています。
当社の Oracle NetSuite ソリューションの詳細については、ブログをご覧ください:Drivers in Focus Part 2: Replicating and Consolidating ... NetSuite Accounting Data
はじめに
ステップ 1:Flowise 用の NetSuite 接続を設定
Flowise AI から NetSuite 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。Flowise AI からNetSuite のデータを操作するには、まず CData Connect AI で NetSuite 接続を作成・設定します。
- Connect AI にログインし、Sources をクリック、次に Add Connection をクリック
- Add Connection パネルから NetSuite を選択
-
NetSuite に接続するために必要な認証プロパティを入力します。
NetSuiteへの接続
NetSuite では、2種類のAPI でデータにアクセスできます。どちらのAPI を使用するかは、Schema 接続プロパティで以下のいずれかを選択して指定してください。
- SuiteTalk は、NetSuite との通信に使用されるSOAP ベースの従来から提供されているサービスです。幅広いエンティティをサポートし、INSERT / UPDATE / DELETE の操作も対応しています。ただし、SuiteQL API と比べるとデータの取得速度が劣ります。また、サーバーサイドでのJOIN に対応していないため、これらの処理はCData 製品がクライアントサイドで実行します。
- SuiteQL は、より新しいAPI です。JOIN、GROUP BY、集計、カラムフィルタリングをサーバーサイドで処理できるため、SuiteTalk よりもはるかに高速にデータを取得できます。ただし、NetSuite データへのアクセスは読み取り専用となります。
データの取得のみが目的でしたらSuiteQL をお勧めします。データの取得と変更の両方が必要な場合は、SuiteTalk をお選びください。
NetSuite への認証
CData 製品では、以下の認証方式がご利用いただけます。
- トークンベース認証(TBA)はOAuth1.0に似た仕組みです。2020.2以降のSuiteTalk とSuiteQL の両方で利用できます。
- OAuth 2.0 認証(OAuth 2.0 認可コードグラントフロー)は、SuiteQL でのみご利用いただけます。
- OAuth JWT 認証は、OAuth2.0 クライアント認証フローの一つで、クライアント認証情報を含むJWT を使用してNetSuite データへのアクセスを要求します。
トークンベース認証(OAuth1.0)
トークンベース認証(TBA)は、基本的にOAuth 1.0 の仕組みです。この認証方式はSuiteTalk とSuiteQL の両方でサポートされています。管理者権限をお持ちの方がNetSuite UI 内でOAuthClientId、OAuthClientSecret、OAuthAccessToken、OAuthAccessTokenSecret を直接作成することで設定できます。 NetSuite UI でのトークン作成手順については、ヘルプドキュメントの「はじめに」セクションをご参照ください。
アクセストークンを作成したら、以下の接続プロパティを設定して接続してみましょう。
- AuthScheme = Token
- AccountId = 接続先のアカウント
- OAuthClientId = アプリケーション作成時に表示されるコンシューマーキー
- OAuthClientSecret = アプリケーション作成時に表示されるコンシューマーシークレット
- OAuthAccessToken = アクセストークン作成時のトークンID
- OAuthAccessTokenSecret = アクセストークン作成時のトークンシークレット
その他の認証方法については、ヘルプドキュメントの「はじめに」をご確認ください。
- Save & Test をクリック
- Permissions タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新
接続が確立されると、NetSuite データは CData Connect AI でアクセス可能になり、MCP 対応ツールで使用する準備が整います。
Personal Access Token を追加
Personal Access Token(PAT)は、Flowise AI から Connect AI への接続を認証するために使用されます。きめ細かいアクセス制御を維持するため、統合ごとに個別の PAT を作成することをお勧めします。
- 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 を開く
- Settings ページで Access Tokens セクションに移動し、 Create PAT をクリック
- PAT にわかりやすい名前を付けて Create をクリック
- トークンが表示されたらコピーして安全な場所に保存してください。再度表示されることはありません
NetSuite 接続の設定と PAT の生成が完了したら、Flowise AI から CData MCP Server 経由でNetSuite のデータに接続できます。
ステップ 2:Flowise AI で Connect AI 認証情報を設定
Flowise AI ワークスペースにログインして統合をセットアップします。
OpenAI 認証情報を追加
- Credentials に移動し、Add Credential を選択
- ドロップダウンから OpenAI API を選択
- 名前(例:OpenAI_Key)を入力し、API キーを貼り付け
PAT 変数を追加
- Variables に移動し、Add Variable をクリック
- Variable Name(例:PAT)を設定し、タイプを Static に選択、Value に Base64 エンコードした username:PAT を設定
- Add をクリックして変数を保存
ステップ 3:Flowise AI でエージェントを構築
- Agent Flows に移動し、Add New を選択
- 「+」アイコンをクリックして新しいノードを追加し、Agent を選択してワークフローにドラッグ
- Start ノードを Agent ノードに接続
エージェント設定を構成
Agent ノードをダブルクリックして詳細を入力:
- Model:ChatOpenAI または希望のモデルを選択(例:gpt-4o-mini)
- Connect Credential:先ほど作成した OpenAI API キー認証情報を選択
- Streaming:有効
カスタム MCP ツールを追加
- Tools の下で Add Tool をクリックし、Custom MCP を選択
- 以下のように JSON パラメータを入力:
{
"url": "https://mcp.cloud.cdata.com/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Basic {{$vars.PAT}}"
}
}
更新アイコンをクリックして利用可能な MCP アクションを読み込みます。アクションが一覧表示されたら、Flowise エージェントが CData Connect AI MCP に正常に接続されています。
ステップ 4:Flowise でリアルタイムのNetSuite のデータをテスト・クエリ
- Flowise で Chat タブを開く
- 「Show top 10 records fromNetSuite のデータtable」 のようなクエリを入力
- CData Connect AI MCP 接続を通じてリアルタイムでレスポンスが取得されることを確認
ワークフローの実行が完了すると、Flowise は CData Connect AI MCP サーバーを通じた Salesforce データの正常な取得を示します。MCP Client ノードにより、データに対して質問したり、レコードを取得したり、アクションを実行したりできます。
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