CData Connect AI MCP Server を使って GenSpark と Odoo のデータを接続

Somya Sharma
Somya Sharma
Technical Marketing Engineer
CData Connect AI MCP Server を活用して、レプリケーションやカスタム連携開発なしで、GenSpark エージェントが 300 以上のシステムにあるエンタープライズデータに安全かつリアルタイムでアクセスできるようにします。

GenSpark は、リアルタイムデータを活用したインテリジェントな会話型 AI エクスペリエンスを構築したい開発者やエンタープライズチーム向けに設計されています。柔軟なツールとエージェント機能により、LLM の連携、複雑なワークフローの自動化、ユーザーの意図に適応するインタラクティブなアプリケーションの構築が容易になります。しかし、AI とのやり取りでローカルコンテキストや事前定義された API を超えるデータが必要になると、多くの実装ではカスタムミドルウェア、手動連携、またはスケジュールされた ETL パイプラインに頼ってローカルストアに情報を同期することになります。これにより、不要な複雑さが生じ、メンテナンスの負担が増加し、レスポンス時間が遅くなり、GenSpark エージェントが提供できるリアルタイムインテリジェンスが制限されてしまいます。

CData Connect AI は、300 以上のエンタープライズアプリケーション、データベース、ERP、分析プラットフォームへのリアルタイムでセキュアな接続を提供することで、これらの障壁を解消します。CData Connect AI のリモート Model Context Protocol（MCP）Server を通じて、GenSpark エージェントはレプリケーションやカスタム連携コードなしで、リアルタイムのエンタープライズデータをクエリ、読み取り、操作できます。その結果、根拠のある正確なレスポンス、高速な推論、そして自動化されたクロスシステムの意思決定が実現します。しかも、より強力なガバナンスと少ない可動部品で実現できます。

このガイドでは、CData Connect AI MCP 接続の設定、GenSpark への MCP Server の登録、そして GenSpark エージェントがリアルタイムのエンタープライズデータとシームレスに連携できるようにする手順を説明します。

Odoo データ連携について

CData を使用すれば、Odoo 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：

  • Odoo API 8.0+ と Odoo.sh クラウド ERP の両方からライブデータにアクセスできます。
  • 多対一、一対多、多対多のデータプロパティをインテリジェントに処理することで、ネイティブの Odoo 機能を拡張できます。CData の接続ソリューションは、Odoo 内の複雑なデータプロパティもインテリジェントに処理します。テキストや日付などの単純な値を持つカラムに加えて、各行に複数の値を含むカラムもあります。ドライバーは、値の元となるカラムのタイプに応じて、これらの種類の値を異なる方法でデコードします：
    • 多対一カラムは、別のモデル内の単一の行への参照です。CData ソリューションでは、多対一カラムは整数として表され、その値は他のモデルで参照している ID です。
    • 多対多カラムは、別のモデル内の多くの行への参照です。CData ソリューションでは、多対多カラムはカンマ区切りの整数リストを含むテキストとして表されます。リスト内の各値は、参照されている行の ID です。
    • 一対多カラムは、別のモデル内の多くの行への参照です。多対多カラムと同様（カンマ区切りの整数リスト）ですが、参照されるモデルの各行はメインモデルの 1 つにのみ属する必要があります。
  • SQL ストアドプロシージャを使用して、Odoo 内のサーバーサイド RFC を呼び出すことができます。

ユーザーは、Power BI や Qlik Sense などの分析ツールと Odoo を統合し、当社のツールを活用して Odoo データをデータベースやデータウェアハウスにレプリケートしています。


はじめに


前提条件

開始する前に、以下を用意してください。

  1. CData Connect AI アカウント
  2. GenSpark へのアクセス
  3. Odoo へのアクセス

認証情報チェックリスト

接続に必要な認証情報を用意してください。

  1. USERNAME：CData ログインメールアドレス
  2. PAT：Connect AI で Settings に移動し、Access Tokens をクリック（コピーは一度のみ可能）
  3. MCP_BASE_URL：https://mcp.cloud.cdata.com/mcp

Step 1: GenSpark 向けに Odoo の接続を設定

GenSpark から Odoo への接続は、CData Connect AI Remote MCP によって実現されます。GenSpark から Odoo のデータ を操作するには、まず CData Connect AI で Odoo 接続を作成・設定します。

  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「Odoo」を選択します。
  3. Odoo への接続に必要な認証プロパティを入力します。

    接続するには、URL にOdoo インスタンスURL、User およびAPIToken にユーザー資格情報、Database にOdoo データベース名を設定します。 API トークン（Odoo 14 以降でのみ利用可能）を使用していない場合、代わりにAPIToken フィールドにパスワードを直接入力することができます。

    接続方法の詳細は、ヘルプドキュメントの「はじめに」セクションを参照してください。

  4. Save & Test をクリックします。
  5. Add Odoo 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。

Personal Access Token の追加

Personal Access Token（PAT）は、GenSpark から Connect AI への接続を認証するために使用されます。アクセスを細かく管理するために、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 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。
  4. Personal Access Token は作成時にのみ表示されるため、必ずコピーして安全に保管してください。

接続の設定と PAT の生成が完了したら、GenSpark から Odoo のデータ に接続する準備が整いました。

Step 2: GenSpark で MCP Server を設定

  1. GenSpark にログインします。
  2. チャットインターフェースの下にある Tools アイコンをクリックします。
  3. Add new MCP server を選択します。

  4. サーバー設定を入力します。

    注意：Basic 認証を使用します。Connect AI のメールアドレス（例：[email protected]）と先ほど生成した PAT（例：AbC123...xYz890）をコロン（:）で結合して Authorization ヘッダーに設定します。


    フィールド 値
    Name CData MCP Server（または任意の名前）
    Server Type SteamableHttp
    Server URL https://mcp.cloud.cdata.com/mcp
    Request Header {"Authorization": "Basic [email protected]:AbC123...xYz890"}
  5. Add Server をクリックします。

追加が完了すると、GenSpark は Connect AI ワークスペースで公開されているすべての MCP ツールを自動的に読み込みます。

Step 3: GenSpark でデータをクエリ

GenSpark チャットインターフェースで以下のようなプロンプトを入力します。

List the tools present in CData Connect AI MCP Server.

GenSpark と CData でリアルタイムのデータ対応エージェントを構築

GenSpark と CData Connect AI を組み合わせることで、ETL パイプライン、データ同期ジョブ、カスタム連携ロジックなしで、エージェントがリアルタイムのエンタープライズデータに安全にアクセスし、リアルタイムの認識に基づいて動作するインテリジェントな AI 駆動ワークフローが実現します。この効率的なアプローチにより、より強力なガバナンス、運用コストの削減、AI ツールからのより高速で根拠のあるレスポンスが得られます。

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