Grok を使って CData Connect AI 経由で NetSuite のデータと対話する

Anusha M B
Anusha M B
Technical Marketing Engineer
CData Connect AI Remote MCP Server を活用して、Grok AI が NetSuite のデータ に対して安全に質問やアクションを実行できるようにします。

Grok AI は、xAI が開発した大規模言語モデルです。 リアルタイムの推論やツール呼び出し、エージェントワークフローに対応しており、 ライブデータをもとに推論し、ツールを動的に検出してインテリジェントなアクションを実行する AI エージェントを構築できます。

CData Connect AI は、350 以上のエンタープライズデータソースを Grok AI と連携させるための、セキュアなクラウド間インターフェースを提供します。 Connect AI を使用すると、リアルタイムの NetSuite のデータ をレプリケーションなしでリモート MCP エンドポイント経由で公開できるため、Grok AI エージェントがガバナンスされたエンタープライズデータに対してリアルタイムでセキュアにクエリや分析を実行できます。

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


Step 1: CData Connect AI で NetSuite を設定

Grok からリアルタイムの NetSuite のデータ にクエリを実行するには、まず CData Connect AI で NetSuite 接続を作成します。 この接続は CData Remote MCP Server 経由で公開されます。

  1. Connect AI にログインし、Sources をクリックしてから Add Connection をクリックします。
  2. Add Connection パネルから「NetSuite」を選択します。
  3. 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。

    Create & Test をクリックします。
  4. Permissions タブを開き、ユーザーアクセスを設定します。

Personal Access Token の追加

Personal Access Token（PAT）は、Agno から CData Connect AI への MCP リクエストを認証するために使用されます。

  1. Settings を開き、Access Tokens に移動します。
  2. Create PAT をクリックします。
  3. 生成されたトークンを安全に保存します。

Step 2: 必要な依存関係のインストール

Remote MCP Tools を使うと、Grok を外部の MCP（Model Context Protocol）サーバーに接続して、サードパーティや独自実装のカスタムツールで機能を拡張できます。サーバー URL とオプション設定を指定するだけで、xAI が MCP サーバーへの接続とやり取りを代行してくれます。

ターミナルを開き、pip を使って MCP 連携に必要な依存関係をインストールします。

	pip install xai-sdk==1.4.0

xai-sdk（v1.4.0）は Remote MCP Tools を有効にします。また、python-dotenv は環境変数を安全に読み込むために使用します。

	pip install python-dotenv

Step 3: xAI API キーの生成

  1. xAI アカウントを作成するか、ログインします。
  2. xAI API コンソールを開きます。
  3. API Keys に移動します。
  4. create API key をクリックします。

API キーを生成したら、安全な場所に保存してください。ターミナルで環境変数としてエクスポートするか、 .env ファイルに保存する方法がおすすめです。

Step 4: CData Connect AI に接続

Grok クライアントを初期化し、CData Connect AI への MCP 接続を設定します。以下のコードでは、セキュアな接続を確立し、データソースに対して自然言語クエリを送信します。 

import os

from xai_sdk import Client
from xai_sdk.chat import user
from xai_sdk.tools import mcp

client = Client(api_key="Your_xAI-API_KEY")
chat = client.chat.create(
	model="grok-4-1-fast-non-reasoning",
	tools=[
		mcp(
			server_url="https://mcp.cloud.cdata.com/mcp",
			extra_headers={"Authorization": "Basic Username:PAT"} #Base64 Encoded Username:PAT
		)
		],
	include=["verbose_streaming"],
)

chat.append(user("List the top two catalogs for me please"))

is_thinking = True
for response, chunk in chat.stream():
	# View the server-side tool calls as they are being made in real-time
	for tool_call in chunk.tool_calls:
		print(f"
Calling tool: {tool_call.function.name} with arguments: {tool_call.function.arguments}")
	if response.usage.reasoning_tokens and is_thinking:
		print(f"
Thinking... ({response.usage.reasoning_tokens} tokens)", end="", flush=True)
	if chunk.content and is_thinking:
		print("

Final Response:")
		is_thinking = False
	if chunk.content and not is_thinking:
		print(chunk.content, end="", flush=True)

print("

Usage:")
print(response.usage)
print(response.server_side_tool_usage)
print("

Server Side Tool Calls:")
print(response.tool_calls)

このコードでは、Grok AI クライアントを初期化し、Basic 認証を使って MCP 経由で CData Connect AI に接続して、レスポンスをリアルタイムでストリーミングします。エージェントは利用可能なツールを自動的に検出し、ライブデータにクエリを実行して、ツール呼び出しと最終結果の両方を表示します。

スクリプトを実行して、Grok が接続先のデータソースにクエリを実行する様子を確認してみましょう。

クエリ結果

以下の出力は、Grok が CData Connect AI を通じて MCP ツールを呼び出し、接続先のデータソースからリアルタイムのデータを返す様子を示しています。

これで、Grok AI を通じて自然言語でライブデータにクエリを実行できるようになりました。

Grok と CData Connect AI でエージェントワークフローを構築

Grok AI と CData Connect AI を組み合わせることで、パイプラインやカスタム連携なしに AI 駆動のデータアクセスを実現できます。CData がどのように Grok に 350 以上の外部システムへのリアルタイムかつセキュアなアクセスを提供できるか、ぜひ無料トライアルでお試しください。

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