FlowiseのAIエージェントからConnect AI経由でPingOne に接続

Flowise AI と CData Connect AI MCP Server を連携して、エージェントがレプリケーションなしで PingOne のリアルタイムデータを安全にクエリ・操作できるようにします。

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、数百種類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 PingOne 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 PingOne 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PingOne のデータをクエリできるようにする方法を説明します。

ステップ 1：Flowise 用の PingOne 接続を設定

Flowise AI から PingOne 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PingOne のデータを操作するには、まず CData Connect AI で PingOne 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、次に Add Connection をクリック
    2. Connect AI で接続を追加
  2. Add Connection パネルから PingOne を選択
    3. データソースを選択
  3. PingOne に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

    PingOne に接続するには以下のプロパティを設定します。

    • Region：自身のPingOne 組織のデータがホスティングされている地域。
    • AuthScheme：PingOne に接続する際に使用する認証の種類。
    • WorkerAppEnvironmentId （デフォルトのPingOne ドメインを使用する場合に必要）、またはAuthorizationServerURL のいずれかで、下で説明するように設定します。

    WorkerAppEnvironmentId の設定

    WorkerAppEnvironmentId は、Worker アプリケーションが存在するPingOne 環境のID です。 このパラメータは、環境がデフォルトのPingOne ドメイン（auth.pingone）を利用している場合のみ使用されます。 これは、ヘルプドキュメントのカスタムOAuth アプリケーションの作成で説明するように、PingOne への認証に使用するカスタムOAuth アプリケーションを作成した後に設定します。

    はじめに、このプロパティの値を見つけます。

    1. 自身のPingOne 組織のホームページからナビゲーションサイドバーに移動し、Environments をクリックします。
    2. OAuth / Worker のカスタムアプリケーションを作成した環境（通常はAdministrators）を見つけ、Manage Environment をクリックします。 環境のホームページが表示されます。
    3. 環境のホームページのナビゲーションサイドバーで、Applications をクリックします。
    4. リストから、OAuth またはWorker アプリケーションの詳細を見つけます。
    5. Environment ID フィールドの値をコピーします。 以下の例に似たものになるはずです：
      WorkerAppEnvironmentId='11e96fc7-aa4d-4a60-8196-9acf91424eca'

    次に、WorkerAppEnvironmentId をEnvironment ID フィールドの値に設定します。

    AuthorizationServerURL の設定

    AuthorizationServerURL は、お使いのアプリケーションが配置されている環境のPingOne 認可サーバーのベースURL です。 このプロパティは、PingOne プラットフォームAPI ドキュメントで説明されているように、環境にカスタムドメインを設定した場合にのみ使用されます。 Custom Domains を参照してください。

    OAuth でのPingOne への認証

    PingOne はOAuth とOAuthClient 認証の両方をサポートしています。 上述の設定手順に加え、OAuth またはOAuthCliet 認証をサポートするために、さらに2つの手順を完了する必要があります。

    • ヘルプドキュメントのカスタムOAuth アプリケーションの作成で説明するように、カスタムOAuth アプリケーションを作成して設定します。
    • ドライバーがデータモデル内のエンティティにアクセスできるようにするには、ヘルプドキュメントのAdministrator Roles での説明のとおり、使用するアドミンユーザー / ワーカーアプリケーションに対して正しいロールを設定していることを確認してください。
    • 以下のサブセクションで説明されているように、選択した認証スキームと認証フローに適切なプロパティを設定します。

    OAuth（認可コードグラント）

    AuthScheme をOAuth に設定します。

    デスクトップアプリケーション

    OAuth アクセストークンの取得およびリフレッシュ

    以下を設定して、接続してください。

    • InitiateOAuth：GETANDREFRESH。繰り返しOAuth の交換を行ったり、手動でOAuthAccessToken を設定する必要をなくすには、InitiateOAuth を使用します。
    • OAuthClientId：カスタムOAuth アプリケーションを作成した際に取得したClient ID。
    • OAuthClientSecret：カスタムOAuth アプリケーションを作成した際に取得したClient Secret。
    • CallbackURL：カスタムOAuth アプリケーションの登録時に定義したリダイレクトURI。例：https://localhost:3333

    接続すると、CData 製品 はデフォルトブラウザでPingOne のOAuth エンドポイントを開きます。ログインして、アプリケーションにアクセス許可を与えます。 ドライバーはこれでOAuth プロセスを完了します。

    1. ドライバーはPingOne からアクセストークンを取得し、それを使ってデータをリクエストします。
    2. OAuth 値はOAuthSettingsLocation で指定された場所に保存され、接続間で永続化されるようにします。

    ドライバーはアクセストークンの期限が切れると自動的にリフレッシュします。

    Web アプリケーションやヘッドレスマシン、クライアントクレデンシャルグラントを含むその他のOAuth メソッドについては、ヘルプドキュメントを参照してください。

    接続を設定（Salesforce の例）
  4. Save & Test をクリック
  5. Permissions タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新
    6. 権限を更新

接続が確立されると、PingOne 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。

  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 を開く
  2. Settings ページで Access Tokens セクションに移動し、 Create PAT をクリック
  3. PAT にわかりやすい名前を付けて Create をクリック
    4. 新しい PAT を作成
  4. 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

PingOne 接続の設定と PAT の生成が完了したら、Flowise AI から Connect AI 経由でPingOne 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

  1. Credentials に移動し、Add Credential を選択
    2. Add credential をクリック
  2. ドロップダウンから OpenAI API を選択
  3. 名前（例：OpenAI_Key）を入力し、API キーを貼り付け
    4. Flowise で OpenAI 認証情報を追加

PAT 変数を追加

  1. Variables に移動し、Add Variable をクリック
    2. Variables に移動
  2. 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
  3. Add をクリックして変数を保存
    4. Flowise で PAT を変数として追加

ステップ 3：Flowise AI でエージェントを構築

  1. Agent Flows に移動し、Add New を選択
    2. Agent Flow ページ
  2. 「+」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
    3. Flowise でエージェントノードを追加
  3. Start ノードを Agent ノードに接続
    4. Flowise でエージェントノードを接続

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
Agent Node の詳細を入力

カスタム MCP ツールを追加

  1. Tools の下で Add Tool をクリックし、Custom MCP を選択
  2. 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}}"
  }
}
Flowise でカスタム MCP ツールを設定

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PingOne のデータをテスト・クエリ

  1. Flowise で Chat タブを開く
  2. 「Show top 10 records fromPingOne のデータtable」 のようなクエリを入力
  3. 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
    4. Flowise でリアルタイムクエリをテスト

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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