【MCP Server】LlamaIndex からOData のデータに連携しよう！

CData Connect AI Remote MCP Server を活用して、LlamaIndex ReAct エージェントから OData services にセキュアにリアルタイムでアクセスし、操作する方法をご紹介します。

LlamaIndex は、LLM アプリケーションを構築するためのデータフレームワークです。エージェントや RAG パイプライン、外部データをもとに推論する構造化ワークフローなどを開発できます。LlamaIndex と CData Connect AI を組み込みの MCP Server を通じて統合すれば、カスタムコネクタを書くことなく、エージェントがライブの OData services をネイティブツールとして検出・クエリできるようになります。

CData Connect AI は、OData をはじめとするさまざまなデータソースに接続できる、セキュアでローコードな環境を提供します。複雑な ETL を必要とせず、リアルタイムデータを使ったビジネスアプリケーション間のシームレスな自動化を実現します。

この記事では、CData Connect AI での OData 接続の設定、LlamaIndex への MCP サーバーの登録、そして OData services をリアルタイムでクエリする ReAct エージェントの構築方法をご紹介します。

前提条件

CData Connect AI のアカウント
Python バージョン 3.10 以上（LlamaIndex パッケージをインストールするため）
OpenAI API キーを生成して保存
システムに Visual Studio Code をインストール

OData データ連携について

CData は、OData サービスのライブデータへのアクセスと統合を簡素化します。お客様は CData の接続機能を以下の目的で活用しています：

OData バージョン 2.0、3.0、4.0 にアクセスでき、レガシーサービスと最新の機能・性能の両方に対応できます。
$filter、$select、$expand などの高度なクエリオプションを活用し、サードパーティツールからのデータ取得を強化できます。
サーバーサイドでの集計とグループ化の実行により、データ転送を最小化し、パフォーマンスを向上させます。
Azure AD、ダイジェスト、ネゴシエート、NTLM、OAuth など、さまざまなスキームを使用して安全に認証でき、すべての接続でセキュアな認証を実現します。
SQL ストアドプロシージャを使用して、OData サービスエンティティを管理できます。エンティティ間の関連付けの一覧表示、作成、削除などが可能です。

お客様は、Power BI、MicroStrategy、Tableau などのお気に入りのツールと OData サービスを定期的に統合し、OData サービスからデータベースやデータウェアハウスにデータをレプリケートするために CData のソリューションを使用しています。

はじめに

ステップ 1：LlamaIndex 用の OData 接続を設定する

それでは早速、LlamaIndex から OData にアクセスできるようにしていきましょう。まず、CData Connect AI で OData 接続を作成します。この接続は、その後リモート MCP サーバーを通じて LlamaIndex に公開されます。

Connect AI にログインし、「Sources」をクリックして「+ Add Connection」をクリックします

利用可能なデータソースから「OData」を選択します

OData に接続するために必要な認証情報を入力しましょう。

OData への接続

OData に接続するには、Url を有効なOData サービスルートURI に設定する必要があります。 OData サービスにルートドキュメントがない場合、テーブルとして公開したい特定のエンティティをFeedURL に指定してください。

OData への認証

OData は、以下を経由する認証をサポートします。

HTTP
Kerberos
SharePoint Online
OAuth
Azure AD

HTTP 認証スキーム

HTTP で認証する場合は、次の表に従ってAuthScheme を設定します。

Scheme	AuthScheme	その他の設定
None	None	認証を必要としない場合に使用。
Basic	Basic	User、Password
NTLM	NTLM	User、Password
Digest（サポートされている場合）	Digest	User、Password

その他の認証方法の詳細は、ヘルプドキュメントの「接続の確立」セクションを参照してください。

「Save & Test」をクリックします
認証が完了したら、OData 接続の「Permissions」タブを開き、必要に応じてユーザーベースの権限を設定します

パーソナルアクセストークン（PAT）を生成する

LlamaIndex は、アカウントのメールアドレスとパーソナルアクセストークン（PAT）を使用して Connect AI に認証します。アクセス制御の粒度を維持するために、統合ごとに個別の PAT を作成することをおすすめします。

Connect AI で、右上の歯車アイコンを選択して「Settings」を開きます
「Access Tokens」で、「Create PAT」を選択します
トークンのわかりやすい名前を付けて、「Create」を選択します

トークンをコピーして安全に保管してください。PAT は作成時にのみ表示されます

これで OData 接続の設定と PAT の生成が完了しました。LlamaIndex から CData MCP サーバーを通じて OData services に接続する準備が整いました。

ステップ 2：LlamaIndex で MCP サーバーに接続する

続いて、LlamaIndex を CData Connect AI のリモート MCP サーバーに接続し、推論に OpenAI を使用していきましょう。MCP サーバーのエンドポイントと認証情報を

config.py

ファイルで設定します。これらを設定することで、LlamaIndex の MCP ツールスペックが MCP サーバーツールを呼び出せるようになり、OpenAI が自然言語での推論を処理してくれます。

LlamaIndex MCP プロジェクト用のフォルダを作成します
フォルダ内に
```
config.py
```
と
```
llamaindex_agent.py
```
の2つの Python ファイルを作成します
```
config.py
```
で、MCP サーバーの URL と、Base64 エンコードされた CData Connect AI のメールアドレスおよび PAT（前提条件で取得したもの）を定義します。
```
class Config:

      MCP_BASE_URL = "https://mcp.cloud.cdata.com/mcp"   # MCP Server の URL
      MCP_AUTH     = "base64encoded(EMAIL:PAT)"          # Base64 エンコードされた Connect AI の Email:PAT
```
注：Base64 エンコードツールを使用して、MCP_AUTH の Base64 エンコード版を作成できます。

llamaindex_agent.py

で、MCP ツールスペックと ReAct エージェントを設定します：

"""
LlamaIndex ReAct エージェントと CData Connect AI MCP サーバーを統合します。
このスクリプトは、MCP ツールを検出して LlamaIndex ツールとしてラップし、
OpenAI による推論で駆動されるエージェントループを実行します。
"""

import asyncio
from llama_index.tools.mcp import BasicMCPClient, McpToolSpec
from llama_index.core.agent.workflow import ReActAgent
from llama_index.llms.openai import OpenAI
from config import Config

async def main():

    # Connect AI を指す MCP クライアントを初期化
    mcp_client = BasicMCPClient(
        Config.MCP_BASE_URL,
        headers={"Authorization": f"Basic {Config.MCP_AUTH}"},
    )

    # MCP サーバーが公開するツール（getCatalogs、queryData など）を検出
    tool_spec = McpToolSpec(client=mcp_client)
    tools = await tool_spec.to_tool_list_async()
    print("検出された MCP ツール:", [t.metadata.name for t in tools])

    # ReAct ループを駆動する LLM を設定
    llm = OpenAI(
        model="gpt-4o",
        temperature=0.2,
        api_key="YOUR_OPENAI_API_KEY",  # https://platform.openai.com/
    )

    # MCP ツールを使用するエージェントを構築
    agent = ReActAgent(tools=tools, llm=llm)

    user_prompt = "[rootadoname]1 で利用可能なテーブルはいくつありますか?"  # 必要に応じて変更してください
    print(f"
ユーザープロンプト: {user_prompt}")

    response = await agent.run(user_prompt)

    print("エージェントの最終応答:", response)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

ステップ 3：LlamaIndex パッケージをインストールする

このワークフローでは LlamaIndex を CData Connect AI MCP サーバーおよび推論用の OpenAI と組み合わせて使用するため、必要な Python パッケージをインストールしていきましょう。

プロジェクトのターミナルで次のコマンドを実行してください。

pip install llama-index llama-index-tools-mcp llama-index-llms-openai

ステップ 4：LlamaIndex を使用して OData にプロンプトを送信する（MCP サーバー経由）

インストールが完了したら、
```
python llamaindex_agent.py
```
を実行してスクリプトを実行します
スクリプトは MCP サーバーに接続し、接続されたデータをクエリするために利用可能な CData Connect AI MCP ツールを検出します
プロンプトを入力します（例：「OData で利用可能なテーブルはいくつありますか?」）
エージェントは利用可能なツールをもとに推論し、OData に対して
```
queryData
```
を呼び出して、その結果を返します

CData Connect AI でビジネスシステムのデータ活用を今すぐスタート

いかがでしたか？LlamaIndex から OData へのデータ接続が簡単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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